TEDxStanford
Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver
كرس جيردس: سيارة سباق المستقبل -- 150 ميلاً في الساعة دون قائد
Filmed:
Readability: 4
806,444 views
السيارات الذاتية التحكم قادمة -- وسوف تقود أفضل منك. يكشف كرس جيردس عن كيفية تطويره هو و فريقه سيارات سباق آلية تستطيع القيادة بسرعة 150 ميلاً بالساعة مع تجنب كل حادث ممكن. ولكن، يقول جيردس أنّه في دراسة الموجات الدماغية لسائقي سباق محترفين، اكتسب إدراكا جديدا لغريزة السائقين المحترفين. (تمّ التصوير في TEDxStanford)
Chris Gerdes - Mechanical engineer
An autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today. Full bio
An autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
So, how many of you have ever
0
506
1407
بادئ ذي بدء، كم شخص منكم
00:17
gotten behind the wheel of a car
1
1913
1655
قام بقيادة سيارة
00:19
when you really shouldn't have been driving?
2
3568
5687
في حين أنّه غير مسموح له بالقيادة؟
00:25
Maybe you're out on the road for a long day,
3
9255
1905
ربّما كنت خارج المنزل طوال اليوم،
00:27
and you just wanted to get home.
4
11160
1490
و أردت فقط أن تعود إليه.
00:28
You were tired, but you felt you could drive a few more miles.
5
12650
2647
كنت متعبا و مع ذلك شعرت بأن لديك القدرة على قيادة المزيد من الأميال الإضافية.
00:31
Maybe you thought,
6
15297
1199
قد تكون فكّرت
00:32
I've had less to drink than everybody else,
7
16496
2017
بأنّك تناولت كحولا أقلّ من الآخرين،
00:34
I should be the one to go home.
8
18513
1736
لذا أنت من الذي يتوجب عليه العودة للمنزل.
00:36
Or maybe your mind was just entirely elsewhere.
9
20249
4591
أو قد قد يكون عقلك مشغولاً في أمر آخر.
00:40
Does this sound familiar to you?
10
24840
1454
هل تبدو هذه الأحداث مألوفةً لكم ؟
00:42
Now, in those situations, wouldn't it be great
11
26294
2898
في مثل هذه الحالات، ألن يكون أمرا رائعا
00:45
if there was a button on your dashboard
12
29192
1593
أن يوجد زرّ في لوحة قيادة السيّارة والذي
00:46
that you could push, and the car would get you home safely?
13
30785
6343
بعد الضغط عليه تأخذك السيارة مباشرةً للمنزل بكل أمان ؟
00:53
Now, that's been the promise of the self-driving car,
14
37128
2293
حالياً هذا هو المتوقع من سيارات القيادة الذاتية،
00:55
the autonomous vehicle, and it's been the dream
15
39421
2627
"المركبات ذاتية التحكم" و قد وجد هذا الحلم
00:57
since at least 1939, when General Motors showcased
16
42048
3249
منذ مالايقل عن عام 1939، حين عرضت جنرال موتورز
01:01
this idea at their Futurama booth at the World's Fair.
17
45297
3302
هذه الفكرة في جناحها فيوتشراما "أفكار مستقبلية" في المعرض العالمي.
01:04
Now, it's been one of those dreams
18
48599
1943
كان هذا الحلم يبدو مثل أحد الأحلام
01:06
that's always seemed about 20 years in the future.
19
50542
4214
التي تبدو دائماً أنها ستتحقّق في العشرين سنة القادمة.
01:10
Now, two weeks ago, that dream took a step forward,
20
54756
2683
و لكن منذ أسبوعين تقدّم هذا الحلم خطوة،
01:13
when the state of Nevada granted Google's self-driving car
21
57439
3265
حين منحت ولاية نيفادا سيارة غوغل ذاتية القايادة
01:16
the very first license for an autonomous vehicle,
22
60704
3600
أول رخصة من نوعها لسيارة ذاتية التحكم،
01:20
clearly establishing that it's legal for them
23
64304
2245
موضّحة أنّهم يعترفون بها قانونيّا
01:22
to test it on the roads in Nevada.
24
66549
1810
للاختبار على الطرق في ولاية نيفادا.
01:24
Now, California's considering similar legislation,
25
68359
3727
الآن، تفكّر ولاية كاليفورنيا في تشريعات مماثلة،
01:27
and this would make sure that the autonomous car
26
72086
2408
وهذا سوف يجعل بكل تأكيد سيارة التحكم الذاتي
01:30
is not one of those things that has to stay in Vegas.
27
74494
2977
واحدة من تلك الأشياء التي لا تبقى في لاس فيجاس.
01:33
(Laughter)
28
77471
2096
(ضحك)
01:35
Now, in my lab at Stanford, we've been working on
29
79567
3784
الآن، في مختبري بجامعة ستانفورد، لقد قمنا بالعمل ايضاً على
01:39
autonomous cars too, but with a slightly different spin
30
83351
3487
السيارات ذاتية التحكم، ولكن بطريقة مختلفة
01:42
on things. You see, we've been developing robotic race cars,
31
86838
4248
في بعض الأمور. لقد قمنا بتطوير سيارات السباق روبوتيّة،
01:46
cars that can actually push themselves to the very limits
32
91086
4120
التي يمكن في الواقع أن تتحمّل أبعد من حدود طاقاتها
01:51
of physical performance.
33
95206
2240
من الأداء الحركيّ.
01:53
Now, why would we want to do such a thing?
34
97446
2613
تتساءلون، لماذا نريد القيام بشيء من هذا القبيل؟
01:55
Well, there's two really good reasons for this.
35
100059
2100
حسنا، يوجد هناك سببان جيدّان حقاً.
01:58
First, we believe that before people turn over control
36
102159
3959
أولاً، نحن نعتقد أنه قبل أن يسيطر الناس على
02:02
to an autonomous car, that autonomous car should be
37
106118
2834
السيارة ذاتية التحكم ، ينبغي أن تكون تلك السيارات
02:04
at least as good as the very best human drivers.
38
108952
3254
على الأقل جيدة كجودة أفضل السائقين البشريين.
02:08
Now, if you're like me, and the other 70 percent of the population
39
112206
3305
إذا كنت مثلي، و مثل 70 بالمئة من السكان
02:11
who know that we are above-average drivers,
40
115511
2193
الذين يعرفون بأننا أعلى من السائقين متوسطي القيادة،
02:13
you understand that's a very high bar.
41
117704
3175
فأنك تفهم أن هذا مستوى عالي جداً.
02:16
There's another reason as well.
42
120879
2392
و يوجد هناك سبب آخر أيضا.
02:19
Just like race car drivers can use all of the friction
43
123271
3576
مثلما هو الحال مع قائدي سيارات السباق الذين بإستطاعتهم إستخدام كل الإحتكاكات
02:22
between the tire and the road,
44
126847
1280
ما بين الإطارات والطريق،
02:24
all of the car's capabilities to go as fast as possible,
45
128127
3177
و كل قدرة السيارة للإنطلاق بأسرع سرعة ممكنه،
02:27
we want to use all of those capabilities to avoid
46
131304
3345
فنحن نريد أن نستخدم كل تلك القدرات لتجنّب
02:30
any accident we can.
47
134649
1588
أيّ حادث.
02:32
Now, you may push the car to the limits
48
136237
2050
يمكنك أن تدفع السيارة إلى آخر حدود طاقاتها
02:34
not because you're driving too fast,
49
138287
1967
ليس لأنك تقود بسرعة عالية جداً،
02:36
but because you've hit an icy patch of road,
50
140254
2160
ولكن لأنك قد اصدمت ببقعة جليدية على الطريق،
02:38
conditions have changed.
51
142414
1704
فتغيرت الظروف.
02:40
In those situations, we want a car
52
144118
2761
وفي تلك الحالات، نريد سيارة
02:42
that is capable enough to avoid any accident
53
146879
3720
قادرة بما يكفي لتجنب أي حادث
02:46
that can physically be avoided.
54
150599
2678
قد يمكن تجنبه.
02:49
I must confess, there's kind of a third motivation as well.
55
153277
4267
يجب أن أعترف، يوجد هناك دافع ثالث كذلك.
02:53
You see, I have a passion for racing.
56
157544
2256
كما ترون، لديّ شغف لسباق السيارات.
02:55
In the past, I've been a race car owner,
57
159800
2764
لقد كنت مالكا لسيارة سباق في الماضي،
02:58
a crew chief and a driving coach,
58
162564
2555
رئيس طاقم ومدرب لقيادة السيارات،
03:01
although maybe not at the level that you're currently expecting.
59
165119
3855
ولكن ربما على مستوى أقل من ما تتوقعونه حالياً.
03:04
One of the things that we've developed in the lab --
60
168974
2704
واحدة من الأمور التي قمنا بتطويرها في المختبر--
03:07
we've developed several vehicles --
61
171678
1704
لقد قمنا بتطوير عدد من المركبات --
03:09
is what we believe is the world's first
62
173382
2235
التي نعتقد بأنها أوّل سيارة في العالم
03:11
autonomously drifting car.
63
175617
2365
تقوم بالانجراف الذاتي.
03:13
It's another one of those categories
64
177982
2513
هذا المجال يعتبر واحد من تلك المجالات
03:16
where maybe there's not a lot of competition.
65
180495
2423
حيث ربما لا توجد الكثير من المنافسة.
03:18
(Laughter)
66
182918
1408
(ضحك)
03:20
But this is P1. It's an entirely student-built electric vehicle,
67
184326
3822
لكن هذه هي P1. إنّها سيارة كهربائية كلياً بنيت من قبل طالب،
03:24
which through using its rear-wheel drive
68
188148
2078
ومن خلال استخدام العجلات الخلفية
03:26
and front-wheel steer-by-wire
69
190226
1565
وتوجيه عجلة الجبهة بالأسلاك
03:27
can drift around corners.
70
191791
2067
فإنّ السيارة يمكنها الانجراف حول الزوايا.
03:29
It can get sideways like a rally car driver,
71
193858
2200
يمكنها الإنحراف مثلما يفعل سائق سيارة الرالي،
03:31
always able to take the tightest curve,
72
196058
1715
دائماً قادرة على اتخاذ أشد منحنى،
03:33
even on slippery, changing surfaces,
73
197773
3304
حتى على الأسطح الزلقة، المتغيرة،
03:36
never spinning out.
74
201077
1616
فإنها أبداً لا تنزلق .
03:38
We've also worked with Volkswagen Oracle,
75
202693
2368
لقد عملنا أيضا مع "أوراكل فولكس فاجن"،
03:40
on Shelley, an autonomous race car that has raced
76
205061
3424
في شيلي، على سيارة سباق بالتحكم الذاتي و التي قد سابقت
03:44
at 150 miles an hour through the Bonneville Salt Flats,
77
208485
3070
بسرعة 150 ميلاً في الساعة على مسطحات بونفيل سالت،
03:47
gone around Thunderhill Raceway Park in the sun,
78
211555
4471
وفي مضمار حديقة ثونديرهيل تحت أشعة الشمس،
03:51
the wind and the rain,
79
216026
2639
و في الريح والمطر،
03:54
and navigated the 153 turns and 12.4 miles
80
218665
5018
و عبرت المنعرجات ال 153 و 12.4 ميلاً
03:59
of the Pikes Peak Hill Climb route
81
223683
1562
" Pikes Peak Hill Climb" من طريق
04:01
in Colorado with nobody at the wheel.
82
225245
3473
في كلورادو بدون وجود أيّ شخص خلف المقود.
04:04
(Laughter)
83
228718
1448
(ضحك)
04:06
(Applause)
84
230166
5566
(تصفيق)
04:11
I guess it goes without saying that we've had a lot of fun
85
235732
3279
أعتقد أنّني في غنى عن القول بأننّا استمتعنا كثيراً عند
04:14
doing this.
86
239011
1304
قيامنا بذلك.
04:16
But in fact, there's something else that we've developed
87
240315
3657
ولكن في الواقع، هناك شيء آخر قمنا بتطويره
04:19
in the process of developing these autonomous cars.
88
243972
3055
في خلال عملية تطوير هذه السيارات المتمتعة بالتحكم الذاتي.
04:22
We have developed a tremendous appreciation
89
247027
3871
قمنا بتطوير تقدير هائل
04:26
for the capabilities of human race car drivers.
90
250898
3817
لقدرات سائقي السيارات السباق الرياضية.
04:30
As we've looked at the question of how well do these cars perform,
91
254715
4345
عندما نظرنا إلى كيفية أداء هذه السيارات،
04:34
we wanted to compare them to our human counterparts.
92
259060
3279
أردنا مقارنتها مع نظرائنا البشريين.
04:38
And we discovered their human counterparts are amazing.
93
262339
5680
واكتشفنا بأن نظرائهم البشريين فعلاً مدهشون.
04:43
Now, we can take a map of a race track,
94
268019
4023
الآن، يمكن أن نأخذ خريطة لمسار السباق،
04:47
we can take a mathematical model of a car,
95
272042
2370
يمكن أن نأخذ نموذجا حسابيّا لسيارة،
04:50
and with some iteration, we can actually find
96
274412
2903
ومع بعض التكرار، يمكننا أن نجد
04:53
the fastest way around that track.
97
277315
1625
أسرع طريقة حول هذا المسار.
04:54
We line that up with data that we record
98
278940
2533
قارنّا تلك البيانات مع التي نقوم بتسجيلها
04:57
from a professional driver,
99
281473
1433
من سائق محترف،
04:58
and the resemblance is absolutely remarkable.
100
282906
4107
ووجدنا التشابه واضحا بشكل قاطع.
05:02
Yes, there are subtle differences here,
101
287013
3212
نعم، يوجد هناك اختلافات طفيفة هنا،
05:06
but the human race car driver is able to go out
102
290225
3127
ولكن سائق سيارة سباق قادرعلى الخروج
05:09
and drive an amazingly fast line,
103
293352
2335
و القيادة على خط سريع بشكل مدهش،
05:11
without the benefit of an algorithm that compares
104
295687
2330
دون الاستفادة من الخوارزمية التي تقارن
05:13
the trade-off between going as fast as possible
105
298017
2608
المفاضلة بين الذهاب في أسرع وقت ممكن
05:16
in this corner, and shaving a little bit of time
106
300625
2037
من هذه الزاوية، و التّقليل من الوقت
05:18
off of the straight over here.
107
302662
1902
من الخروج بشكل مستقيم من هنا.
05:20
Not only that, they're able to do it lap
108
304564
3457
ليس هذا فقط، باستطاعتهم القيام بذلك دورة
05:23
after lap after lap.
109
308021
2375
بعد دورة بعد دورة.
05:26
They're able to go out and consistently do this,
110
310396
2912
إنّهم قادرون على الخروج والإستمرار في فعل ذلك،
05:29
pushing the car to the limits every single time.
111
313308
4128
دفع السيارة إلى آخر طاقتها كل مرّة .
05:33
It's extraordinary to watch.
112
317436
3169
هذا أمر رائع للمشاهدة.
05:36
You put them in a new car,
113
320605
2066
يمكنك وضعهم في سيارة جديدة،
05:38
and after a few laps, they've found the fastest line in that car,
114
322671
3902
وبعد دورات قليلة، تجدهم قد وجدوا أسرع خط في تلك السيارة،
05:42
and they're off to the races.
115
326573
3877
وبدأوا بالسباقات
05:46
It really makes you think,
116
330450
1146
إنّه حقاً يجعلك تفكّر،
05:47
we'd love to know what's going on inside their brain.
117
331596
4871
أنّك ترغب في معرفة ما الذي يحدث داخل أدمغتهم.
05:52
So as researchers, that's what we decided to find out.
118
336467
4541
لذلك كباحثين، هذا ما قررنا معرفتة.
05:56
We decided to instrument not only the car,
119
341008
1812
قررنا أن لا نصنع السيارة فقط،
05:58
but also the race car driver,
120
342820
2495
بل أيضاَ سائق سيارة سباق،
06:01
to try to get a glimpse into what was going on
121
345315
2769
محاولين الحصول على لمحة إلى ما كان يحدث في
06:03
in their head as they were doing this.
122
348084
2186
في رؤوسهم كلّما كانوا يفعلون هذا.
06:06
Now, this is Dr. Lene Harbott applying electrodes
123
350270
3950
الآن، هذا هو الدكتورلين هاربوت يضع أقطاب
06:10
to the head of John Morton.
124
354220
1232
في رأس جون مورتون.
06:11
John Morton is a former Can-Am and IMSA driver,
125
355452
2989
جون مورتون هو سائق سابق ل Can-Am و IMSA
06:14
who's also a class champion at Le Mans.
126
358441
1800
وهو أيضا بطل فيLe Mans.
06:16
Fantastic driver, and very willing to put up with graduate students
127
360241
3496
سائق رائع، ومستعد جداً لمتابعة طلاب الدراسات العليا
06:19
and this sort of research.
128
363737
1855
وهذا النّوع من البحوث.
06:21
She's putting electrodes on his head
129
365592
2672
تقوم بوضع أقطاب على رأسه
06:24
so that we can monitor the electrical activity
130
368264
2112
لنتمكّن من رصد النشاط الكهربائي
06:26
in John's brain as he races around the track.
131
370376
2832
في الدماغ جون وهو يتسابق حول المضمار.
06:29
Now, clearly we're not going to put a couple of electrodes on his head
132
373208
3195
الآن، ومن الواضح أننا لن نضع اثنين من الأقطاب على رأسه
06:32
and understand exactly what all of his thoughts are on the track.
133
376403
3270
ونفهم بالضبط ما أفكاره كلها على المضمار.
06:35
However, neuroscientists have identified certain patterns
134
379673
3407
ولكن علماء الأعصاب قد حدّدوا أنماط معينة
06:38
that let us tease out some very important aspects of this.
135
383080
3761
مكّنتنا من فصل بعض الجوانب الهامة جداً.
06:42
For instance, the resting brain
136
386841
1847
فعلى سبيل المثال، الدماغ الهادئ
06:44
tends to generate a lot of alpha waves.
137
388688
2155
يميل إلى توليد الكثير من موجات ألفا.
06:46
In contrast, theta waves are associated with
138
390843
3752
وفي المقابل، موجات ثيتا ترتبط مع
06:50
a lot of cognitive activity, like visual processing,
139
394595
3184
الكثير من النشاط الإدراكي, مثل المعالجة المرئية،
06:53
things where the driver is thinking quite a bit.
140
397779
3048
الأشياء التي يفكر فيها السائقً.
06:56
Now, we can measure this,
141
400827
1663
الآن، يمكن أن نقيس هذا،
06:58
and we can look at the relative power
142
402490
1985
ويمكننا أن ننظر إلى القوة النسبية
07:00
between the theta waves and the alpha waves.
143
404475
2200
بين موجات ثيتا وموجات ألفا.
07:02
This gives us a measure of mental workload,
144
406675
2442
وهذا يعطينا مقياسا لجهد العمل العقلي،
07:05
how much the driver is actually challenged cognitively
145
409117
3567
ما هو فعلاً مقدار التحدي الإدراكي للسائق
07:08
at any point along the track.
146
412684
1786
في أي نقطة على طول المضمار.
07:10
Now, we wanted to see if we could actually record this
147
414470
2942
الآن، نريد أن نرى إذا كان يمكننا في الواقع تسجيل هذا
07:13
on the track, so we headed down south to Laguna Seca.
148
417412
3038
على المضمار، لذلك اتجهنا إلى الجنوب إلى لاغونا سيكا.
07:16
Laguna Seca is a legendary raceway
149
420450
2016
لاغونا سيكا هو مضمار سباق أسطوري
07:18
about halfway between Salinas and Monterey.
150
422466
2301
يقع في منتصف الطريق بين ساليناس ومونتيري.
07:20
It has a curve there called the Corkscrew.
151
424767
2087
فيها منحنى يسمى هناك Corkscrew.
07:22
Now, the Corkscrew is a chicane, followed by a quick
152
426854
2717
الآن، Corkscrew عبارة عن منحنيات، يليها
07:25
right-handed turn as the road drops three stories.
153
429571
2746
منحنى حاد في اليمين كلما أنخفض الطريق ثلاث مستويات.
07:28
Now, the strategy for driving this as explained to me was,
154
432317
3766
الآن، استراتيجية القيادة كما تمّ شرحها لي، كانت
07:31
you aim for the bush in the distance,
155
436083
2022
الاتّجاه نحو الشجيرات البعيدة
07:34
and as the road falls away, you realize it was actually the top of a tree.
156
438105
3025
و عند انخفاض الطّريق، تكتشف أنّ ذلك كان في الواقع قمّة شجرة.
07:37
All right, so thanks to the Revs Program at Stanford,
157
441130
3304
على العموم، بفضل برنامج Revs في جامعة ستانفورد،
07:40
we were able to take John there
158
444434
1473
كنا قادرين على أخذ جون هناك
07:41
and put him behind the wheel
159
445907
964
ووضعه خلف عجلة قيادة
07:42
of a 1960 Porsche Abarth Carrera.
160
446871
2439
بورش البارث كاريرا موديل 1960 .
07:45
Life is way too short for boring cars.
161
449310
3698
الحياة قصيرة جداً للسيارات المملة.
07:48
So, here you see John on the track,
162
453008
1759
لذلك، هنا نرى جون على المضمار
07:50
he's going up the hill -- Oh! Somebody liked that --
163
454767
2184
يأخذ في الصعود إلى أعلى التل--أوه! شخص ما أحب ذلك-
07:52
and you can see, actually, his mental workload
164
456951
2465
ويمكنك أن ترى، في الواقع، جهده العقليّ
07:55
-- measuring here in the red bar --
165
459416
2153
- يقاس هنا في الشريط الأحمر-
07:57
you can see his actions as he approaches.
166
461569
2343
يمكنك أن ترى أفعاله كلما يقترب.
07:59
Now watch, he has to downshift.
167
463912
3230
الآن شاهد، يجب عليه الهبوط في الطّريق.
08:03
And then he has to turn left.
168
467142
761
ومن ثم يجب عليه التوجّه إلى اليسار.
08:03
Look for the tree, and down.
169
467903
3993
البحث عن الشجرة، وإلى أسفل.
08:07
Not surprisingly, you can see this is a pretty challenging task.
170
471896
2838
وليس من المستغرب، تستطيعون معرفة صعوبة المهمة.
08:10
You can see his mental workload spike as he goes through this,
171
474734
2976
يمكنكم أن تروا ارتفاع جهده الذّّهني عند مروره،
08:13
as you would expect with something that requires
172
477710
2064
كما تتوقعون من أمر يتطلب
08:15
this level of complexity.
173
479774
2809
هذا المستوى من التعقيد.
08:18
But what's really interesting is to look at areas of the track
174
482583
3416
ولكن ما يثير الاهتمام حقاً هو النظر في مناطق المضمار
08:21
where his mental workload doesn't increase.
175
485999
2846
حيث لا يزيد جهده العقليّ.
08:24
I'm going to take you around now
176
488845
1495
سوف آخذكم في جولة الآن
08:26
to the other side of the track.
177
490340
1089
إلى الجانب الآخر من الطريق.
08:27
Turn three. And John's going to go into that corner
178
491429
2336
وسوف يذهب جون إلى تلك الزاوية
08:29
and the rear end of the car is going to begin to slide out.
179
493765
2551
وسوف يبدأ الجزء الخلفي من السيارة في الانزلاق.
08:32
He's going to have to correct for that with steering.
180
496316
2017
يجب على جون تصحيح ذلك بالتوجيه.
08:34
So watch as John does this here.
181
498333
2231
لذلك شاهد ما يفعله هنا.
08:36
Watch the mental workload, and watch the steering.
182
500564
2322
شاهد الجهد الدماغيّ، وشاهد التوجيه.
08:38
The car begins to slide out, dramatic maneuver to correct it,
183
502886
3672
تبدأ السيارة بلإنزلاق، مناورة شديدة لتصحيح ذلك،
08:42
and no change whatsoever in the mental workload.
184
506558
3523
ولا تغيير على الإطلاق في الجهد العقلي.
08:45
Not a challenging task.
185
510081
2832
ليست مهمة صعبة.
08:48
In fact, entirely reflexive.
186
512913
3200
وفي الواقع، انعكاسي تماما.
08:52
Now, our data processing on this is still preliminary,
187
516113
3643
الآن، معالجة البيانات مازالت أولية،
08:55
but it really seems that these phenomenal feats
188
519756
2672
ولكن يبدو فعلا أن هذه الأعمال الإستثنائية
08:58
that the race car drivers are performing
189
522428
1610
التي يقوم بها سائقي سيارات السباق
08:59
are instinctive.
190
524038
1910
هي غريزيّة.
09:01
They are things that they have simply learned to do.
191
525948
3390
وهي أشياء قد تعلمّوا ببساطة القيام بها.
09:05
It requires very little mental workload
192
529338
2282
يتطلّب الأمر القليل من الجهد العقلي
09:07
for them to perform these amazing feats.
193
531620
2824
لأداء هذه الأفعال مذهلة.
09:10
And their actions are fantastic.
194
534444
3135
وأعمالهم رائعة.
09:13
This is exactly what you want to do on the steering wheel
195
537579
2611
وهذا بالضبط ما تريد القيام به على عجلة القيادة
09:16
to catch the car in this situation.
196
540190
3337
للسيطرة على السيارة في هذه الحالة.
09:19
Now, this has given us tremendous insight
197
543527
3445
الآن، أعطانا هذا بصيرة هائلة
09:22
and inspiration for our own autonomous vehicles.
198
546972
3122
وإلهاما للمركبات الذاتية الخاصة بنا.
09:25
We've started to ask the question:
199
550094
1928
بدأنا بطرح السؤال:
09:27
Can we make them a little less algorithmic
200
552022
2253
هل يمكننا أن نجعلهم أقل حسابياً
09:30
and a little more intuitive?
201
554275
2449
و أكثر بديهية؟
09:32
Can we take this reflexive action
202
556724
2281
يمكن أن نتّخذ هذا الإجراء الإنعكاسي
09:34
that we see from the very best race car drivers,
203
559005
2287
الذي نراه من أفضل سائقي سيارات السباق،
09:37
introduce it to our cars,
204
561292
1649
و ندرجه إلى سياراتنا،
09:38
and maybe even into a system that could
205
562941
1984
وربما حتى في نظام يمكنه
09:40
get onto your car in the future?
206
564925
1968
الدخول على سيارتك في المستقبل؟
09:42
That would take us a long step
207
566893
1611
هذا سوف ينقلنا خطوة طويلة
09:44
along the road to autonomous vehicles
208
568504
2509
إلى المركبات الذاتية
09:46
that drive as well as the best humans.
209
571013
1912
التي تقود جيداً كما يقود البشر
09:48
But it's made us think a little bit more deeply as well.
210
572925
3440
ولكن هذا جعلنا نفكرأكثر بعمق، أيضاً.
09:52
Do we want something more from our car
211
576365
2968
هل نريد شيئا أكثر من سيارتنا
09:55
than to simply be a chauffeur?
212
579333
1840
أكثر من أن تكون ببساطة سائقا؟
09:57
Do we want our car to perhaps be a partner, a coach,
213
581173
4235
هل نريد سيارتنا ربما أن تكون شريكا، مدربا،
10:01
someone that can use their understanding of the situation
214
585408
3087
شخصا ما يمكنه استخدام فهمه للحالة
10:04
to help us reach our potential?
215
588495
4256
لمساعدتنا على بلوغ قدراتنا الكامنة؟
10:08
Can, in fact, the technology not simply replace humans,
216
592751
2273
في الحقيقة هل يمكن للتكنولوجيا ببساطة عدم تبديل البشر
10:10
but allow us to reach the level of reflex and intuition
217
595024
4575
ولكن تسمح لنا الوصول الى مستوى من الانعكاس و الحدس
10:15
that we're all capable of?
218
599599
3425
كلنا قادرين عليه؟
10:18
So, as we move forward into this technological future,
219
603024
1923
لذا، ونحن نمضي قدما في هذا المستقبل التكنولوجي،
10:20
I want you to just pause and think of that for a moment.
220
604947
2821
أريدك أن تتوقّف وتفكر في تلك اللحظة
10:23
What is the ideal balance of human and machine?
221
607768
3775
ما هو التوازن المثالي بين الإنسان والأله؟
10:27
And as we think about that,
222
611543
1709
ونحن نفكر في ذلك.
10:29
let's take inspiration
223
613252
1731
دعونا نأخذ الألهام
10:30
from the absolutely amazing capabilities
224
614983
3329
من القدرات المدهشة
10:34
of the human body and the human mind.
225
618312
2816
للجسم البشري والعقل البشري.
10:37
Thank you.
226
621128
1736
شكرا.
10:38
(Applause)
227
622864
4604
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Chris Gerdes - Mechanical engineerAn autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today.
Why you should listen
Imagine a car that can drive itself -- that with the push of a button can get you home safely when you’re too tired to drive or have had a night of one too many drinks. Dr. Chris Gerdes , the Director of the Center for Automotive Research at Stanford (conveniently acronymed CARS), and his team are developing a robotic race car, capable of driving at outrageous speeds while avoiding every possible accident. Gerdes’ research focuses on the development of driver assistance systems for collision avoidance, as well as on new combustion processes for engines.
Prior to teaching at Stanford, Gerdes was the project leader for vehicle dynamics at the Vehicle Systems Technology Center of Daimler-Benz Research and Technology North America. His work at Daimler focused on safety analysis.
Chris Gerdes | Speaker | TED.com