자율주행 자동차 예제

자율 주행 자동차는 교통 사망을 완전히 없앨 것입니다. 아니. 사실, 드물게 그들은 죽일 선택 합니다. 현장의 새로운 플레이어는 마이크로 프로세서 혁신자 NVIDIA이며, 그래픽 처리 장치는 기존의 컴퓨터 칩보다 많은 양의 데이터를 신속하게 처리하는 데 훨씬 낫습니다. 이 회사는 아우디 Q7에서 자율 주행을 위한 딥 러닝을 지원하는 매우 전력 효율적인 프로세서를 개발했습니다. 딥 러닝을 통해 차량은 예제와 경험을 통해 학습할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 다양한 조건에서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 시스템은 개인적으로 차량을 운영하는 운전자를 지원할 수 있습니다: 예를 들어, 운전자가 왼쪽을 바라보고 있고 오른쪽에 자전거가 접근하는 것을 볼 수 없다는 것을 알아차리기. 테슬라는 이미 자사의 차량에 엔비디아 슈퍼 컴퓨터를 사용하고 있으며, 메르세데스는 자사제품에 엔비디아 인공 지능을 통합하기 위해 노력하고 있습니다. 다른 파괴적인 영향은 제품을 운반하는 자동화 된 차량의 사용에서 올 것이다. 자율 주행 밴은 가정 배송을 훨씬 저렴하게 만들어 소매 상거래를 변화시키고 대형 슈퍼마켓과 슈퍼마켓을 중복시킬 수 있습니다. 현재 미국 정부는 자동화를 6단계로 정의하고 있는데, 이는 인간 운전자가 모든 것을 수행하고 레벨 5로 끝나는 것을 의미하는 0레벨부터 시작하여 자동화 시스템이 모든 운전 작업을 수행한다는 것을 의미합니다. 또한 현행법에 따라 제조업체는 공공 도로에서 사용할 차량을 자체 인증할 모든 책임을 집니다.

즉, 현재 차량이 규제 프레임워크 내에서 규정을 준수하는 한, 고도로 자동화된 차량에 대한 구체적인 연방 법적 장벽이 없습니다. MIT 미디어 랩의 이야드 라환(Iyad Rahwan) 부교수는 “대부분의 사람들은 자동차가 사상자를 최소화하는 세상에서 살고 싶어하지만, 모든 사람은 자신의 차를 원하는 사람이라면 누구나 자신의 차를 보호하기를 원한다”고 말했다. 또한 실제 조건에서 합리적으로 안전하다고 간주되기 전에 시스템에 산업 표준과 모범 사례가 여전히 필요합니다. [227] 그래서 우리는 자율성의 각 수준이 무엇을 의미하는지 정확히 설명 할 수 있습니다, 그리고 도로에 현재 사용할 수있는 예가있는 경우. 사람들이 자율 주행 자동차를 구입하고 정부가 도로에서 자율 주행 자동차를 허용할 수 있도록 투표하기 위해서는 이 기술을 안전한 것으로 신뢰할 수 있어야 합니다. [61] [62] 자율 주행 엘리베이터는 1900년에 발명되었지만, 운영자가 수요가 증가하고 신뢰가 증가할 때까지 수십 년 동안 사용을 거부하는 사람들이 많았으며 비상 정지 버튼과 같은 광고와 기능으로 제작되었습니다. [63] [64] 자율 주행 자동차 책임은 자율 주행 자동차가 사람에게 신체적 손상을 입히거나 도로 규칙을 위반할 때 누가 책임지는지를 결정하는 법과 정책의 개발 영역입니다. [255] 자율주행차가 운전통제를 인간에서 자율주행자동차기술로 전환할 때, 손상및 상해에 대한 책임자를 공정하게 파악하고, 자동차의 잠재력을 해결하기 위해 기존의 책임법이 진화해야 할 수도 있습니다.

거주자, 시스템 운영자, 보험사 및 공공 지갑 간의 이해 상충. [109] 자율 주행 자동차 기술(예: 첨단 운전자 보조 시스템)의 사용이 증가함에 따라 운전에 대한 책임이 점진적으로 변경될 수 있습니다. 실질적인 실제 사용에서 데이터가없는 경우이 주장을 평가하기는 어렵지만, 그것은 도로 사고의 빈도에 영향을 미칠 수있는 잠재력을 가지고 지지자에 의해 주장된다. [256] 안전이 크게 개선된 경우, 운영자는 개선에 대한 보상의 일환으로 남은 사고에 대한 책임을 다른 사람에게 투영하려고 할 수 있습니다. 그러나 그러한 책임이 있는 목적의 일부는 이를 피하기 위해 필요한 모든 것을 통제하는 당사자에게 인센티브를 제공하는 것이기 때문에 그러한 영향이 겸손하거나 존재하지 않는 것으로 판명된 경우 책임을 회피해야 하는 명백한 이유가 없습니다. 해를 끼칩니다.