Адаптивный круиз-контроль, помощь при смене полосы движения, предотвращение столкновений, мониторинг слепых зон, автопилоты: это лишь некоторые из функций помощи водителю, которые появляются в новых автомобилях. В то время как технологии мчатся вперед, стремясь сделать вождение более безопасным, водители сталкиваются с непростой задачей разобраться, как все это работает.
Многие дилерские центры предлагают покупателям автомобилей краткое руководство по этим передовым технологиям помощи водителю. Руководство в перчаточном ящике, которое сейчас толще, чем когда-либо, содержит многие технические подробности. Но по мере развития автомобильных технологий ученые делают важные открытия о человеческой стороне уравнения, в частности о том, что происходит, когда водителей просят выполнять привычные задачи по управлению автомобилем новыми способами.
Этот аспект новых автомобилей редко обсуждается во время инструктажа или рассматривается в руководствах. Вот некоторые выводы об использовании передовых технологий помощи водителю, которые должен знать каждый водитель.
Не терять бдительности
Недавнее исследование, в ходе которого за владельцами новых автомобилей наблюдали в течение первого месяца владения ими, показало, что водители уделяли пристальное внимание представлению о том, что могут и чего не могут сделать их системы помощи водителю. Но к концу месяца многие водители начали отвлекаться от дороги в несложных дорожных ситуациях - казалось бы, в таких, как открытые участки шоссе, невозможно ошибиться.
Это может показаться вполне безобидным, но вот в чем загвоздка: в то время как открытый участок дороги кажется человеку безопасным, иногда он может подтолкнуть систему компьютерного зрения автомобиля к пределу возможностей и даже больше.
Именно поэтому федеральное правительство начало расследование в отношении технологии помощи водителю Автопилот компании Tesla после того, как 11 автомобилей Tesla, управляемых в режиме Автопилот, врезались в полицейские и пожарные машины, у которых мигали аварийные огни.
Компьютеры не видят и не понимают мир так, как люди. Конечно, современные системы искусственного интеллекта могут обыграть величайших шахматных мастеров мира, но они также могут пропустить мигающую пожарную машину, которая находится прямо перед ними. Мы, люди, опираемся на мощное и гибкое понимание мира. Наши автомобили не обладают ничем подобным. Они познают мир как данные, собранные из видеозаписей.
Учитывая это, как понять, когда можно расслабиться, а когда нервничать при использовании системы помощи водителю? Короткий ответ заключается в том, что никак.
Системы обнаружения опасности в вашем новом автомобиле предназначены для тех редких случаев, когда что-то ускользает от вашего бдительного взгляда. Но исследования водителей показывают, что через некоторое время многие начинают полагаться на эти системы не только как на запасной вариант. Одно из недавних исследований зафиксировало, что при использовании системы "Автопилот" компании Tesla водители реже смотрели на дорогу и чаще концентрировали свое внимание на областях, не связанных с вождением.
Даже не осознавая этого, и постепенно, со временем, простое знание о существовании резервной системы может заставить людей ослабить бдительность. В самых крайних случаях, ожидание сигнала тревоги может стать для некоторых людей основным способом обнаружения опасности. Таким образом, вместо двух организаций, следящих за дорогой, остается одна.
Совместное вождение - это тяжелая работа
Возможно, вы относитесь к тому типу водителей, которые обязуются всегда быть внимательными, независимо от того, насколько способным может казаться ваш автомобиль. Оказывается, наблюдать за тем, как компьютер управляет вашим автомобилем, сложнее, чем кажется.
То, что поначалу кажется неспешным занятием, может оказаться до странности утомительным. Трудно удержать внимание на происходящем перед вами - особенно на знакомых маршрутах и когда все идет как надо. Долго сидеть и смотреть, ожидая невероятной катастрофы - это не то, к чему человек способен по природе.
Трудно представить, что когда-нибудь можно будет нажать кнопку автопилота и вздремнуть, как те водители, которых вы видели в вечерних новостях, но здесь снова возникает недопонимание. Планировали ли эти водители вздремнуть или это просто произошло?
Чтобы выяснить это, ученые в другом исследовании оснастили водителей системами мониторинга мозга и зрения и обнаружили, что водители, которые пользовались автопилотом, чаще погружались в ранние стадии сна, даже не осознавая этого. Современный напряженный график работы может привести к тому, что у многих людей накапливается долг за сон. Люди пытаются бороться с этим долгом сна, оставаясь занятыми. Но нажатие кнопки и освобождение от необходимости вести машину может дать возможность затаившейся сонливости догнать и перегнать вас.
Слепые зоны в прямом и переносном смысле
Ваша новая камера заднего вида кажется спасительной. Она позволяет заглянуть в самую страшную слепую зону. Но исследование, проведенное среди водителей, использующих эти камеры, выявило нечто тревожное. Наличие камер побуждает многих водителей пропускать традиционные проверки через плечо. Эти водители обычно не понимают, что аварии с движением назад часто начинаются сбоку от автомобиля. Например, дети могут выбежать из дома и обогнуть заднюю часть автомобиля, чтобы попрощаться с водителем.
Когда вы поворачиваете голову назад в дополнение к проверке камеры, вы видите все это. Вы можете уловить начало и середину этих событий, а затем обеспечить их безопасное завершение. Но среди водителей, которые могут этого не понимать, по данным другого исследования, камеры заднего вида снижают количество аварий с движением назад только на 17%, несмотря на то, что в значительной степени устраняют заднюю слепую зону.
Новый вид обучения водителей
Системы помощи водителю - это мощные инструменты, которые обещают спасти множество жизней, но они потребуют от людей изменить свое понимание привычной задачи вождения, чтобы привести ее в соответствие с новой и отличающейся в важных аспектах. Проблема заключается в том, чтобы заставить всех сделать эту корректировку.
Я и мои коллеги настаивали на стандартизированном обучении покупателей новых автомобилей, которое включает в себя человеческий фактор частично автоматизированного вождения. Часть проблемы заключается в том, что водителям приходится обращаться к довольно контринтуитивным идеям.
Представьте себе, что вы говорите кому-то, что он не понимает разницы между безопасной и опасной ситуацией, или что он действительно не знает, когда устает, или что наблюдать за тем, как машина сама управляет собой, более утомительно, чем управлять автомобилем. Для многих водителей этот совет может не дойти до сознания, когда они впервые используют технологии помощи водителю. Возможно, потребуется глубокий и личный пересмотр того, что вы думаете, что знаете.
А как насчет самых молодых водителей, на долю которых приходится непропорционально большое количество аварий? Спустя более десяти лет после того, как обучение вождению было практически исключено из программы средней школы, появились смартфоны, приложения, а теперь и технологии помощи водителю. Возможно, сейчас самое время начать преподавать новые концепции безопасности в классе, если не за рулем автомобиля.
Пока же, после того как вы научитесь нажимать на кнопки и интерпретировать дисплеи своего нового автомобиля, помните, что использование этих технологий - это нечто большее, чем кажется на первый взгляд.
Этот прорыв в медицине обычно приписывают одному человеку, Фредерику Бантингу, который искал лекарство от диабета. Но создание надежного средства для лечения диабета зависело от исследований двух других ученых, Оскара Минковского и Сёрена Сёренсена, которые ранее проводили исследования на, казалось бы, несвязанные темы.
История инсулина иллюстрирует тот факт, что медицинские инновации строятся на фундаменте науки, а затем требуются квалифицированные инженеры, чтобы вывести лечение из лаборатории и доставить его людям, которые в нем нуждаются.
Эта идея, в некотором роде, заложена в правилах легкой атлетики. В соревнованиях с несколькими забегами - от студенческого уровня до Олимпийских игр - люди, показавшие более высокое время в ранних забегах, назначаются на средние дорожки в последующих забегах. Другими словами, самые быстрые бегуны получают вознаграждение в виде, как предполагается, лучших дорожек.
Моя недолгая беговая карьера давно позади, но в своей профессиональной деятельности я много думаю об использовании статистики для извлечения смысла из данных. В преддверии Олимпийских игр я решил проверить достоверность фольклора о распределении дорожек, оставшегося со времен моей спринтерской карьеры.
Используя данные Международной ассоциации легкоатлетических федераций за 20 лет, я обнаружил, что давние убеждения о преимуществе дорожки не подтверждаются данными. И на самом деле, в спринте на 200 метров данные свидетельствуют о том, что дорожки, которые часто воспринимаются как наименее желательные, на самом деле являются самыми быстрыми.
Первым шагом в создании модели затонувшего корабля было обучение компьютера тому, как выглядит затонувший корабль. Также важно было научить компьютер отличать затонувшие корабли от рельефа морского дна. Для этого понадобилось множество примеров кораблекрушений. Также нужно было научить модель тому, как выглядит естественное дно океана.
Удобно, что Национальное управление океанических и атмосферных исследований ведет общедоступную базу данных о затонувших кораблях. У нее также есть большая общедоступная база данных различных видов изображений, собранных по всему миру, включая сонарные и лидарные снимки морского дна.
Скорость бега, плавания или гребли, высота или длина прыжка, точность попадания в цель, равновесие или подъем веса в значительной степени зависят от того, на чем сосредоточено внимание спортсмена.
Исследования показывают, что то, на чем концентрируется внимание спортсмена, может стать разницей между завоеванием золота и непопаданием в команду. Удивительным может оказаться тот факт, что переключение внимания с себя - того, что происходит в вашем теле, - на то, что находится снаружи - то, чего вы пытаетесь достичь, - является выигрышной стратегией.
Техническая поддержка проекта ВсеТут