मार्कस का मानना ​​है कि सेल्फ-ड्राइविंग कारों के क्षेत्र में अभी भी "अग्रणी मामले" हैं जिन्हें अभी तक हल नहीं किया जा सका है और चौबीसों घंटे सड़क पर उनका परीक्षण नहीं किया जाना चाहिए।2016 में सेल्फ-ड्राइविंग कारों के बारे में न्यूयॉर्क टाइम्स का एक लेख शुरू हुआ: "सेल्फ-ड्राइविंग कारों का युग आ गया है, और कुछ वाहन निर्माताओं ने अनुसंधान और विकास में अरबों डॉलर का निवेश किया है... और संयुक्त राज्य अमेरिका के कुछ शहरों में परीक्षण शुरू कर दिया है।" सात साल बीत गए, सेल्फ-ड्राइविंग कहां रही?

न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान के एमेरिटस प्रोफेसर गैरी मार्कस ने इस क्षेत्र पर कुछ विचार व्यक्त किए। उन्होंने कहा कि क्षेत्र में अभी भी एक समस्या है, एक समस्या जिसे मार्कस ने पिछले कुछ वर्षों में दर्जनों बार उजागर किया है, अर्थात् किनारे के मामले, गैर-नियमित स्थितियां जो अक्सर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को भ्रमित करती हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों के सामने जितनी जटिल स्थिति होगी, उतनी ही अप्रत्याशित विसंगतियाँ होंगी। और वास्तविक दुनिया जटिल और अराजक है, और हम घटित होने वाली सभी संभावित गैर-नियमित घटनाओं को सूचीबद्ध नहीं कर सकते हैं। अभी तक कोई भी यह पता नहीं लगा पाया है कि ऐसी सेल्फ-ड्राइविंग कार कैसे बनाई जाए जो इस तथ्य का सामना कर सके।


मार्कस ने कहा कि पहली बार उन्होंने 2016 में एक साक्षात्कार में उन प्रमुख चुनौतियों पर जोर दिया था जो किनारे के मामलों से स्वायत्त ड्राइविंग में आती हैं। "उस समय, मैं प्रचार से थक गया था और आखिरकार इस दृष्टिकोण को छोड़ दिया। अब जब मैंने इस प्रतिलेख को दोबारा पढ़ा, तो मुझे लगता है कि यह अब भी लागू है।"

अब हम जो तकनीकी प्रगति देख रहे हैं वह काफी हद तक सुपर कंप्यूटर डीप ब्लू और अटारी गेम सिस्टम जैसी बड़े पैमाने पर ब्रूट फोर्स क्रैकिंग तकनीकों द्वारा संचालित है। इन प्रौद्योगिकियों का विकास मानव जाति को अत्यधिक उत्साहित करता है। उसी समय, यदि आप घरों के लिए रोबोट या सड़क पर गाड़ी चलाने वाले रोबोट के बारे में बात कर रहे हैं, तो उत्साह उतना अधिक नहीं है।

सामान्यतया, सेल्फ-ड्राइविंग कारें सामान्य परिस्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करती हैं, जैसे कि वे धूप वाले दिनों में सुरक्षित रूप से चलती हैं। लेकिन अगर उन्हें बर्फ और बारिश जैसे जटिल वातावरण में रखा जाए, तो ड्राइवर रहित ड्राइविंग बहुत खराब हो जाएगी। इससे पहले, अमेरिकी पत्रकार और योगदान संपादक स्टीवन लेवी ने Google की स्वायत्त ड्राइविंग के बारे में एक लेख लिखा था। लेख में उल्लेख किया गया है कि Google ने 2015 में एक बड़ी जीत हासिल की, और यह जीत यह थी कि सिस्टम स्वचालित रूप से पत्तियों की पहचान कर सका।

इंसानों के लिए पत्तियों की पहचान करना बहुत आसान है, लेकिन स्व-चालित कारों के लिए यह एक बड़ी प्रगति होगी। मनुष्य तर्क करने और यह पता लगाने के लिए सामान्य ज्ञान का उपयोग कर सकता है कि यह चीज़ क्या हो सकती है और यह वहां तक ​​कैसे पहुंची, लेकिन एक सेल्फ-ड्राइविंग प्रणाली बस कुछ याद रखती है और इसमें तर्क का अभाव होता है, और यही वह सीमा है जिसका सामना सेल्फ-ड्राइविंग कारों को करना पड़ता है...

लोग अधिक परिपक्व सेल्फ-ड्राइविंग तकनीक की प्रतीक्षा कर रहे हैं। कुछ ही दिन पहले, कैलिफ़ोर्निया पब्लिक यूटिलिटीज़ कमीशन ने सेल्फ-ड्राइविंग कार कंपनियों क्रूज़ और वेमो को सैन फ्रांसिस्को में 24/7 संचालित करने की मंजूरी दी थी। यह निर्णय दोनों कंपनियों को अपनी कारों का परीक्षण करने के लिए अधिक छूट प्रदान करता है। समाचार घोषित होने के बाद, कई लोगों ने कहा कि सेल्फ-ड्राइविंग कारों का युग आ गया है, हालाँकि यह अपेक्षा से देर से आया है।


वास्तव में, हमारे पास अभी तक वास्तव में कोई सेल्फ-ड्राइविंग कार नहीं है, और जैसा कि एक प्रसिद्ध अमेरिकी पत्रकार कैड मेट्ज़ ने कुछ महीने पहले मेरे पॉडकास्ट "ह्यूमन्स वर्सेज़ मशीन्स" पर बताया था, सार्वजनिक सड़कों पर प्रत्येक सेल्फ-ड्राइविंग वाहन में या तो एक मानव सुरक्षा चालक होगा या वाहन को मुसीबत से बाहर निकालने में मदद करने के लिए दूर से निगरानी करने वाला कोई मानव होगा।

अब, स्वायत्त ड्राइविंग में नए नए मामले सामने आ रहे हैं, जैसे टेस्ला का पार्क किए गए जेट से टकरा जाना।


मार्कस ने कहा कि चाहे इन प्रणालियों को कितने भी डेटा पर प्रशिक्षित किया जाए, हमेशा नई स्थितियाँ उत्पन्न होंगी।

अभी हाल ही में, दस और सेल्फ-ड्राइविंग कारों का मिशन नियंत्रण केंद्र से संपर्क टूट गया। नियंत्रण केंद्र की निगरानी के बिना, स्व-चालित कारें खो गईं, सड़क के बीच में रुक गईं, और कई अन्य दुर्घटनाएँ हुईं:

स्वायत्त ड्राइविंग का क्षेत्र लगातार बदल रहा है, इसलिए मार्कस सहित कई शोधकर्ता कैलिफ़ोर्निया पब्लिक यूटिलिटीज़ कमीशन के दृष्टिकोण को नहीं समझते हैं।

किनारे के मामलों को संबोधित करने के लिए कठोर, सावधानीपूर्वक जांचे गए समाधान के बिना कहीं भी और किसी भी समय सेल्फ-ड्राइविंग का परीक्षण करना पागलपन होगा। यह न केवल सेल्फ-ड्राइविंग कारों पर लागू होता है बल्कि मशीन लर्निंग पर आधारित अन्य क्षेत्रों पर भी लागू होता है।

एज केस हर जगह हैं, और जो कोई भी सोचता है कि इसे ठीक करना आसान है वह खुद से मजाक कर रहा है।

हमें अपने प्रबंधन को कड़ा करने की आवश्यकता है, और यदि हम ऐसा नहीं करते हैं, तो हम आने वाले वर्षों में ड्राइवर रहित कारों, स्वचालित डॉक्टरों, सार्वभौमिक आभासी सहायकों, घरेलू रोबोटों और अन्य के साथ बड़ी दुर्घटनाएँ देख सकते हैं।

लेख के अंत में, मार्कस ने कहा कि उन्होंने यह लेख एक ऑटोपायलट से सुसज्जित हवाई जहाज पर पूरा किया। 9 घंटे की उड़ान के दौरान, ऑटोपायलट हर समय काम कर रहा था और इस दौरान इंसान भी शामिल थे, जो एक ह्यूमन-इन-द-लूप था। अंततः, मार्कस को नहीं लगता कि स्वायत्त विमान होंगे, और उन्हें नहीं लगता कि किसी अर्ध-स्वायत्त कार को अभी तक मंजूरी दी गई है।