هل يمكن إصلاح هذا باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ يعتمد ذلك على الطريق. إذا كانت الرحلة طويلة ومستقيمة في أريزونا فنعم. وربما هناك آخرون. لكن ربما. يمكن لوحدة IMU أن تخبرك أين أنت على الطريق، وتبدأ بمراقبة أنماط اتجاه السيارة. الكاميرات الجانبية لا تزال ترى. المساحات أوتوماتيكية وسيتم تنظيف الزجاج الأمامي خلال ثوان. و@NianticLabs لديه نظام يمكنه معرفة الذكاء الاصطناعي السيارة بالضبط أين هي إذا رأت أي شيء حولها. حتى الصبار فردي جدا لكل موقع في الصحراء. أسمي هذا التفكير الإسرائيلي، لأنني تعلمت كيف أفكر ثلاثي الأبعاد من خلال برنامج 8200 هناك حيث تحدثت قبل عدة سنوات.

سيارات السباق لديها حساس آخر—ليزر موجه مباشرة تحت السيارة. يمكن لهذا الليزر معرفة ما إذا كانت السيارة تنزلق في المنعطف، مما يساعد الكمبيوتر الذكاء الاصطناعي الرئيسي على دفع سيارة السباق حول المنعطف بأقصى قوة ممكنة. هذا يعظم السرعة دون فقدان التماسك، مما قد يفقد السرعة أو يضعك في الحائط. وبسبب ذلك، يستطيع الذكاء الاصطناعي إبقاء السيارة على حافة الجر بطريقة لا يستطيع الإنسان تحقيقها، ولهذا السبب تفوق على الإنسان في رياضة سباقات السيارات في أبوظبي.

كنت أفكر أكثر في ذلك. هناك في الواقع 20 شركة تعمل مع Niantic لبناء نموذج أو خريطة عالمية بدقة فوكسل واحد لكل مليمتر. إنه دقيق للغاية. بمجرد أن ترسم شارعا إلى فوكسلات، بمجرد أن تتمكن الكاميرا من رؤية نمط كاف في تلك الفوكسلات، تعرف بالضبط مكانه. هذه التقنية ستكون متوفرة في الهواتف والسيارات بحلول العام المقبل. تسلا تمتلك حاليا أفضل خريطة فوكسل في العالم—أفضل من خريطة Niantic—وهي أكثر حداثة لأن لديهم العديد من السيارات تتحرك، مما يخلق خريطة في الوقت الحقيقي. وهذا أمر بالغ الأهمية في الظروف الصعبة: 1. إذا كانت السيارة في عاصفة ثلجية وفقدت مستشعرها الرئيسي، يمكنها استخدام مدخلات أخرى. حتى لو كانت الكاميرا الخلفية مغطاة بالثلج (كما كان الحال في حالتي)، لا يزال لديك أربع كاميرات جانبية وكاميرا داخلية. 2. حتى الكاميرا الداخلية يمكنها أحيانا رؤية معالم مثل ناطحة سحاب من النافذة الخلفية، مما يسمح للسيارة بحساب موقعها الدقيق في الفضاء ثلاثي الأبعاد أثناء تحديد المزيد من الأجسام. 3. في الأيام الصافية، يكون هذا سهلا، لكن في عاصفة ثلجية كثيفة، الرؤية محدودة بوضوح. فكرتك في مشاهدة السيارات الأخرى هي طريقة رائعة للحفاظ على النظام أكثر أمانا. سيقلل من معدلات الخطأ مع مرور الوقت لوحدة قياس القصور الذاتي (IMU)، التي تتبع الاتجاه والارتفاعات والتوجه. هناك أيضا حساسات على كل عجلة لمراقبة الانزلاق. بينما لن يساعد الميكروفون كثيرا في عاصفة ثلجية، إلا أن الأهداف الرئيسية هي: * رؤية الأضواء الحمراء للشاحنة أمامك * تتبع اتجاه حركة المركبات الأخرى * العثور على أي دليل على علامات المسار عبر الكاميرات الجانبية سيكون من المثير للاهتمام أن نرى كيف سيحلون هذه المشكلة بالكامل. يبدو الأمر بسيطا في خط مستقيم، لكن الطريق المتعرج في الوادي في عاصفة ثلجية أكثر تعقيدا. ومع ذلك، تنطبق نفس الفكرة: إذا رأيت سيارة أمامك وأين هي على الطريق، يمكنك معرفة ما إذا كانت تدخل منعطفا. السيارات الأخرى بالتأكيد نقطة بيانات حيوية—خاصة إذا اصطدمت واحدة، مما يخبر النظام بأنه بحاجة إلى التباطؤ والتوقف. من الممتع جدا التفكير في ذلك.