Oggi pomeriggio in auto ho incrociato un biciclo: una bicicletta vecchio stile con una ruota anteriore enorme e un ruotino posteriore. La mia dashcam ha registrato l’incontro, avvenuto dalle parti di Melide, in Svizzera.
Non è un incontro che capita facilmente, e quindi da informatico mi sono chiesto subito una cosa: un sistema di guida autonoma basato sull’intelligenza artificiale come si comporterebbe di fronte a un veicolo del genere?
Nel corpus del sistema di guida, ossia nell’immenso insieme di immagini usato per addestrarlo, non ci sarà un gran numero di immagini di bicicli in ogni situazione di luce e visti da varie direzioni. Forse non ce ne sarà neanche una. Un biciclo è insomma un tipico esempio di edge case: un elemento significativo da usare nei processi decisionali che è raro ma non impossibile incontrare.
In un caso come questo, come si comporterà l’IA? Lo considererà uno pedone particolarmente alto? Lo interpreterà come un normale ciclista, nonostante la posizione del conducente non sia compatibile con una bicicletta normale? Non saprà riconoscerlo ma sarà in grado comunque di delimitarlo con un volume di rispetto o riquadro di delimitazione (bounding box)? Oppure lo ignorerà completamente, con il rischio di falciarlo?
Se qualcuno ha esperienza in questo campo, mi piacerebbe saperne di più.
Avrete notato che non ho caricato il video di questo articolo su YouTube o una delle solite piattaforme commerciali. L’ho messo nel Fediverso: specificamente su Peertube.uno. Un piccolo passo verso l’abbandono delle piattaforme dei fantastiliardari impazziti e la ripresa di un po’ di sovranità digitale.
You are number six.
Questa la capiscono in pochi, ma quei pochi la apprezzano moltissimo 🙂
Wow una cosa “Solo per pochi”! Che ridere!!
Rendicontazione, scusami un attimo: ma che problemi hai? Cos’è questa foga di commentare e criticare ogni e qualsiasi cosa?
Non ho pazienza con i polemisti. Ti invito a cambiare registro. Grazie.
Sarebbe carino se quei pochi la spiegassero ai tanti che non la capiscono, giusto per non farli sentire tagliati fuori…
Per chi non conosce la serie TV “Il prigioniero”, far capire la battuta e le sue implicazioni richiederebbe una spiegazione lunghissima che purtroppo non ho il tempo di scrivere.
Beh almeno dare qualche indizio aiuta:
https://it.wikipedia.org/wiki/Il_prigioniero_%28serie_televisiva%29
Ha più senso se riporti la pagina con il logo che ha fatto scattare il collegamento con la serie: https://en.wikipedia.org/wiki/The_Prisoner
«You are number six» è la frase che viene ripetura al Prigioniero, a cui risponde «I am not a number, I am a free man!»
Serie molto psichedelica e figlia del suo tempo, 17 episodi, forse più comprensibili se ci si trova in stato di intossicazione lisergica.
Un capolavoro di incredibile attualità.
La stessa domanda sarebbe interessante da porre anche nel caso di persone in
-bicicletta pieghevole
-bicicletta recliata
-velomobile
e, caso rarissimo
-monociclo.
Angolo del pignolo: Non sarà riconoscerlo -> Non saprà riconoscerlo
Se ci basiamo su modelli tipo YOLO, gli “oggetti” vengono individuati pesandoli con un valore di uscita per ciascuna classe: pedone: 0.9, cane: 0.1, auto: 0.0, ciclista: 0.6 ecc. oltre che con il bounding box. Quindi potrebbe riconoscerlo con la cosa più vicina che conosce, forse un pedone o un ciclista.
Ciao Paolo, ti sei perso una “P”, in questa frase:
“Non sarà riconoscerlo”
Corretto, grazie!
Non hai aggiornato l’ora legale della dashcam? 😀 ti si sente sussurrare 15:56 ma l’orario mostrato è 16:56!
Esatto. Tanto tra qualche mese torna a posto 🙂
Refuso: non saPrà riconoscerlo.
Sistemato, grazie!
Perché “biciclo”? Perché delle volte usi parole arcaiche che indicano cose diverse, e a volte ti batti invece per “modernizzare” la linga arrivando addirittura ad inventare parole?
Perché “biciclo” è la parola esatta che descrive questo tipo di bicicletta. Invece di cercare a ogni costo la polemica, prova a consultare Wikipedia prima di commentare dicendo cose sbagliate e inventandoti accuse inconsistenti.
ho trovato la questione interessante. E siccome non sono un esperto, ho provato a chiederlo ad un’AI (Ciatto Geppetto, ma anche a Copilot, di cui ho un contratto a pagamento aziendale) visto usa una tecnica analoga per l’interpretazione, ponendo due domande.
Può essere, anzi probabile, che lo abbia fatto anche te o qualche lettore del blog, ma trascrivo la risposta ottenuta (anzi, le due risposte ottenute) perché le reputo abbastanza interessanti e convincenti.
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Domanda 1: un’auto a guida automatica incontra un biciclo (le antiche biciclette con ruota anteriore enorme). Come pensi che la classificherebbe usando la sua AI? Interessanti a mio avviso soprattutto i punti 3 e 4 della risposta 1, e alcuni concetti che non conoscevo di quella 2
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Risposta 1:
È una bella domanda, perché tocca proprio uno dei punti più delicati della guida autonoma: **la classificazione di oggetti rari o “fuori distribuzione”**.
In pratica, un biciclo sarebbe quasi certamente un **oggetto anomalo** per l’AI.
In modo plausibile, il sistema potrebbe comportarsi così:
1. **Rilevamento come “oggetto”**
I sensori (camera, radar, lidar) vedrebbero una sagoma solida, in movimento, sulla carreggiata. Questo passaggio è robusto: l’auto capirebbe senza problemi che *c’è qualcosa*.
2. **Classificazione incerta**
Il modello di visione cercherebbe di assegnarlo a una classe nota:
* bicicletta
* motociclo
* pedone
* veicolo leggero
Ma il biciclo ha proporzioni molto strane: una ruota enorme davanti, una piccola dietro, il ciclista molto in alto. È probabile che venga etichettato come:
* **“bicicletta” con bassa confidenza**, oppure
* **oggetto sconosciuto / veicolo atipico**
3. **Fallback di sicurezza**
I sistemi seri sono progettati per questi casi: se la confidenza è bassa, **si passa a una strategia conservativa**. In pratica:
* lo tratterebbe come un **utente vulnerabile della strada**
* riduzione della velocità
* aumento della distanza laterale
* niente sorpassi aggressivi
4. **Perché non è un problema “grave”**
L’AI non ha bisogno di sapere *esattamente* che è un biciclo ottocentesco. Le basta sapere:
* è instabile
* è lento
* è occupato da una persona
* si muove in modo non standard
E quindi va gestito come un ciclista imprevedibile.
In sintesi:
👉 **probabilmente non lo riconoscerebbe correttamente come “biciclo”**, ma
👉 **lo gestirebbe come un ciclista o oggetto vulnerabile**, con comportamento prudente.
È uno di quei casi in cui l’AI non “capisce” davvero cosa sta guardando… ma **si comporta comunque in modo sensato**, se il sistema è progettato bene
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Domanda 2: su quali fonti ti basi per affermare tutto questo?
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Risposta 2:
Domanda più che legittima. Quello che ho descritto **non deriva da una singola fonte**, ma dalla convergenza di tre filoni ben documentati nella letteratura e nella pratica industriale della guida autonoma. Ti riassumo in modo trasparente *da dove viene ciascuna affermazione*.
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### 1. Letteratura su *out-of-distribution* (OOD) e oggetti rari
I sistemi di percezione per la guida autonoma sono addestrati su dataset molto grandi ma **limitati alla distribuzione del mondo “moderno”**. Oggetti storici, veicoli autocostruiti o configurazioni insolite rientrano nei casi OOD.
Fonti tipiche:
* Survey su OOD detection in autonomous driving (es. IEEE, CVPR, NeurIPS)
* Lavori su *open-set recognition* applicata a traffico reale
Risultato consolidato:
> quando un oggetto non rientra bene in una classe nota, il classificatore produce **bassa confidenza** o lo assegna alla classe “più simile”.
Un biciclo rientra esattamente in questo caso.
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### 2. Architetture reali dei sistemi ADAS / AV
Nei sistemi industriali (Waymo, Tesla, Mobileye, Cruise, ecc.) la pipeline è tipicamente:
**sensori → detection → classification → tracking → planning**
Qui il punto chiave è che:
* **detection e tracking funzionano anche senza classificazione perfetta**
* il planner riceve **bounding box + velocità + incertezza**
Fonti:
* Presentazioni tecniche pubbliche di Waymo e Mobileye
* Articoli su IEEE Intelligent Transportation Systems
* White paper su *behavior planning under uncertainty*
Da queste fonti emerge chiaramente che:
> l’incertezza nella classificazione porta a politiche di guida più conservative.
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### 3. Standard di sicurezza e approccio “vulnerable road user”
Normative e standard (non marketing) impongono che, in caso di dubbio, l’oggetto venga trattato come **potenzialmente pericoloso o vulnerabile**.
Fonti:
* ISO 26262 (functional safety)
* ISO 21448 (SOTIF – Safety Of The Intended Functionality)
* Linee guida UNECE per sistemi automatizzati
In particolare SOTIF tratta esplicitamente:
> scenari corretti dal punto di vista funzionale ma con **percezione incompleta o ambigua**.
Un biciclo è un esempio da manuale.
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### 4. Evidenze empiriche (incidenti e test)
Analisi post-incidenti e test pubblici mostrano che:
* oggetti non standard (rimorchi strani, pedoni con costumi, carrozze, ecc.)
* vengono spesso **misclassificati**,
ma **raramente ignorati**.
Fonti:
* Rapporti NTSB su incidenti AV
* Test di Euro NCAP con oggetti atipici
* Video di test pubblici (es. pedoni con sagome non convenzionali)
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### In breve
Non sto dicendo:
> “l’AI *riconosce* il biciclo”
Sto dicendo:
> “l’AI *non sa bene cosa sia*, lo segnala come oggetto anomalo e **si comporta in modo prudente**”
Questa conclusione è coerente con:
* letteratura scientifica
* architetture reali
* standard di sicurezza
* evidenze sperimentali
Se vuoi, posso anche:
* citarti paper specifici (con riferimenti precisi),
* oppure fare un confronto tra come lo gestirebbero **sistemi camera-only vs lidar-centrici**.
Hai mica fatto caso a cosa disegnasse Tess sul pad quando l’hai superato?
Tess non ha Autopilot recente, ha (intenzionalmente) il vecchio Mobileye, e pure disattivato 🙂
Certo che in strada si può trovare di tutto. Il caso piu ingestibile, anche da un umano, è il ritrovarsi qualche animale esotico che si muove random come una zebra, un elefante o un pavone.
Dalle mie parti l’incontro piu frequente negli ultimi anni è con una nutria…
Buongiorno,
io ho fatto qualcosa di simile a quanto fatto da PGC.
Ma in questo modo.
Ho preso una foto da internet di un biciclo, l’ho “catturata” con lo strumento cattura in maniera tale che la foto non avesse informazioni che aiutassero a capire di che oggetto si trattasse (per esempio, banalmente il nome dell’oggetto rappresentato) e gli ho chiesto “Riconosci il mezzo di trasporto”?
Mi ha risposto:
Sì
È un velocipede d’epoca, noto come biciclo a grande ruota o penny-farthing:
ruota anteriore molto grande
ruota posteriore piccola
tipico della fine dell’Ottocento
Oggi lo si vede soprattutto in rievocazioni storiche o eventi folkloristici, proprio come sembra dalla scena.
Scusate, la foto l’ho presa dalla voce “Biciclo” di Wikipedia.
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Marco, interessante, ma c’è da dire che un conto è un LLM come Chatgpt o Copilot, un conto l’autopilot a bordo di un veicolo.
Il Full Self Driving di Tesla funziona con una IA specifica per la guida che effettivamente non è un LLM, ma il suo compito primario è riconoscere l’ambiente che circonda l’auto, quindi è ragionevole che se l’LLM che ho usato (ChatGPT 5.2 per la cronaca) è stato in grado di riconoscere addirittura che si trattava di una rievocazione storica, a maggior ragione il sistema FSD dovrebbe non avere problemi a riguardo e assegnare al biciclo un comportamento similare alla bicicletta.
Invito alla prudenza nel fare estrapolazioni di questo genere. Non sappiamo quasi nulla del corpus di immagini sul quale è stato addestrato l’FSD di Tesla. Non sappiamo cosa contiene e cosa no. Il fatto che un’altra IA sia stata in grado di riconoscere un biciclo non ci dice nulla sulle effettive capacità del sistema di riconoscimento di Tesla.
sono d’accordo.
Però hai posto due domande specifiche, tra le altre: “Non saprà riconoscerlo ma sarà in grado comunque di delimitarlo con un volume di rispetto o riquadro di delimitazione (bounding box)? Oppure lo ignorerà completamente, con il rischio di falciarlo?”
In base a quello che ho letto su come funziona questo tipo di sistemi di riconoscimento dell’immagine, direi che la risposta a questo quesito è che lo delimiterà nel box, esattamente come qualsiasi altro oggetto. E 2) che non lo ignorerà. Altrimenti farebbe lo stesso con QUALSIASI oggetto sconosciuto: una maschera di carnevale caduta per terra, un vaso rotto, o un procione verrebbero falciati, con il rischio di danni anche per il veicolo.
Il sistema crea il box SEMPRE, dopodiché cercherà di assegnare a questo oggetto una probabilità che ricada in una certa categoria di oggetti simili.
Se questa probabilità è troppo bassa allora attiverà un una sicurezza più elevata, perché non è in grado di valutare che tipo di rischio rappresenta e che tipo di comportamento l’oggetto può adottare.
Spero che sia così, ma se è così si pone un altro problema: se il sistema crea sempre un box, lo crea anche intorno agli oggetti “fantasma”? E se sì, questo box può indurre l’auto a sterzare per evitarlo, esponendo l’auto e i passanti a comportamenti pericolosi?
Lo chiedo perché pochi giorni fa ero su una Tesla (non guidata da me) e mentre stavamo procedendo su una strada lenta il sistema ha “visto” (e mostrato sullo schermo) la sagoma di una persona sul ciglio della strada, ma non c’era nessuno.
Si. A volte prendono, letteralmente, “lucciole per lanterne” (https://www.wired.com/story/tesla-model-x-autopilot-phantom-images/). E’ successo più volte.
Però, scusami ma non esiste tecnologia esente da errori. Un errore umano tipico – che una Tesla non fa invece perché misura le distanze esattamente – è quello di sottovalutare la distanza cui si trova un motociclo (vedi https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1369847816305885 per esempio). E questo è causa di molti incidenti, spesso mortali.
Per il resto direi che *è* così, non è che “si spera”. E’ il modo in cui funzionano i sistemi di autopilot e il motivo per cui utilizzano stereo camera: ogni oggetto viene delimitato e poi lo identificano.
Detto questo, sono d’accordo che il problema di questi fantastiliardari che si prendono tutti è drammatico e va combattutto. Ma non condivido questo “post-luddismo tecnologico”, fammelo chiamare così, che, se posso permettermi Paolo, ti ha preso da un po’ di tempo in qua.
La tecnologia fa errori, è perfettibile, avanza sempre per trial & errors. E’ successo SEMPRE nella Storia. Senza qualche vittima – purtroppo – non ci sarebbe progresso tecnologico. E’ successo per esempio nella storia dell’astronautica, anche se oggi ce lo dimentichiamo.
Poi ho capito bene che sei un po’… capoccione ultimamente 🙂 e che non ti convincerò mai, ma io continuo a sperarci in queste cose, incluso i sistemi di guida automatici.
Il problema di cui mi sono convinto relativo a questi robotaxi è semmai un altro: occupano troppo spazio e risorse, anche se elettrici; sono troppo costosi; pesanti e comunque impattanti. Se fossero realmente diffusi sarebbero richiesti negli orari di punti e quindi il problema dell’occupazione di suolo pubblico resterebbe probabilmente invariato (dove li metti tutti questi robotaxi quando non sono in uso??).
La soluzione è diversa, è una commistione di mezzi pubblici, di riprogettazione degli spazi urbaini, di diffusione delle bici e delle ebike (dove i dislivelli sono tanti). Siamo in una evidente transizione tecnologica. Non so dove ci porterà, ma adesso è il momento più difficile perché i due modelli – traffico privato e mobilità sostenibile – hanno enormi difficoltà a condividere le stesse infrastrutture. Lo vedo tutti i giorni qui a Bologna, dove andare in bici (come faccio tutti i giorni, che piova o che nevichi) è un rischio.
Ma bisogna andare avanti se se ne vuole uscire.
Su questo siamo d’accordo. La questione, secondo me, è nella natura di questi errori. Se un sistema di guida assistita commette un errore che un bambino di cinque anni non commetterebbe (tipo scambiare un disegno di un cartello stradale per un cartello stradale vero), allora il conducente umano non può anticipare e correggere.
Sono “capoccione” perché vedo che a differenza dell’aviazione e dell’astronautica che citi, dove i rischi erano a carico degli sperimentatori, qui si sta riversando il rischio sulla popolazione. E il rischio non è astratto, è molto concreto. Il caos a San Francisco di pochi giorni fa causato dalle Waymo è una dimostrazione di questa concretezza.
Inoltre le aziende vengono lasciate libere di fare sperimentazione senza esigere soluzioni di fallback che gestiscano le anomalie prevedibili. Non ce l’ho con la tecnologia: ce l’ho con il modo in cui viene implementata senza salvaguardie, neanche quando quelle salvaguardie sono evidenti e fattibili. Tipo dire “ok sperimenta pure le tue auto autonome, ma devi avere una TUA rete di comunicazione indipendente, con gruppi di continuità, che permetta di gestire da remoto le auto anche in caso di blackout”. Non mi sembra una richiesta eccessiva.
Hai ragione anche te. In parte però.
A mio avviso “Non mi sembra una richiesta eccessiva.” è uno di quei casi in cui, come dici spesso, “è facile fino a quando non provi a farlo” [cit. Paolo Attivissimo 😊].
Immagino che hai a disposizione una banda limitata, hai bisogno di ripetitori ovunque con associati grossi gruppi di continuità (la trasmissione via radio richiede molta potenza).
Inoltre il paragone con astronautica e aeronautica, che io usavo solo in quanto ai rischi, non è calzante, perché in casi come questo hai bisogno di tanta statistica per capire doce si svilupperanno i problemi, come in tutti i problemi complessi. Forse meglio chiedere ad un esperto (Stefano Debattisti??) quali potrebbero essere delle soluzioni, ma ancora una volta io credo che il problema derivi soprattutto dalla coesistenza di robotaxi e mezzi privati. Se i robotaxi fossero diffusi e potessero aggiornarsi comunicando tra di loro, come molti stanno cercando di fare, forse (enfasi su forse) le cose sarebbero più semplici per i sistemi avanzati di guida autonoma.
Resto comunque dell’avviso che scagliarsi in pubblico contro tutte queste novità tecnologiche perché (a volte) non funzionano e creano disagi sia sbagliato e creino un effetto di rifiuto della tecnologia e dell’innovazione. Che non condivido in quanto credo che l’unica soluzione per i problemi di oggi sia quella di andare avanti e non di tornare indietro.
C’è un grosso “gruppo di continuità” in ogni Waymo: la sua batteria.
In ogni caso, senza disquisire sui dettagli tecnici, secondo me qualunque infrastruttura critica dovrebbe avere gruppi di continuità o soluzioni di fallback per poter operare. Vuoi fare una rete telefonica cellulare? Benissimo, devi garantire che funzioni anche in caso di blackout, altrimenti la FCC non ti concede la licenza di usare l’etere pubblico per fare soldi giocando al risparmio.
L’allora SIP, con mezzi che oggi fanno sorridere, riusciva a dare il servizio telefonico su linea fissa anche durante i blackout. Trovo ridicolo e incosciente che si tolleri che queste aziende miliardarie non forniscano quello stesso livello di servizio (i telefoni fissi di oggi non vanno in caso di blackout).
Vuoi fare l’auto a guida autonoma? Vedo che sei disposto a spendere decine di miliardi per anni. Benissimo, allora se vuoi fare l’auto autonoma devi garantire, a me Municipio che governa la città per conto dei cittadini, che quanto meno in caso di blackout le tue auto non faranno danni e non intaseranno le strade impedendo i soccorsi. Non lo vuoi fare? Allora niente licenza, grazie e arrivederci.
Cosa si fa quando un’azienda vuole insediarsi in un centro abitato? Le si dice “prego si accomodi e scarichi pure tutte le schifezze che vuole” oppure “guardi che deve mettere a norma tutti i suoi scarichi, se le sembra troppo costoso è un problema suo”? Perché con le auto autonome dobbiamo usare pesi e misure differenti? A me non sembra giusto.
E non ce l’ho con l’idea dell’auto autonoma. Ce l’ho con l’idea dell’auto autonoma fatta, per citare Boris, “a cazzo di cane”.
Premetto che come sempre non voglio polemizzare ma discutere, come sempre d’altronde 😋.
I robotaxi hanno un sistema di fallback: infatti si fermano.
La banda telefonica è limitata, e trasmettere l’enorme banda necessaria (tra sensori, comandi, telecamere, etc.) di centinaia di auto ferme nello stesso momento attraverso una rete proprietaria potrebbe essere un problema irrisolvibile. Quindi la soluzione è dire addio ai robotaxi e attendere la diffusione di un sistema di guida autonoma di livello 5. Ne vale la pena per evitare un problema che può accadere un paio di volte all’anno?
Altro esempio: ieri la rete elettrica nel tunnel della Manica si è interrotta, causando gravissimi disagi, gente che si ritrova da un lato e dall’altro della Manica senza avere un posto dove andare a dormire.
Si tratta di una tecnologia, quella ferroviaria, ampiamente diffusa e sviluppata. Ma un punto debole della rete ferroviaria è il fatto che un treno non può sorpassare un altro se non nelle stazioni. Quindi, quando un ramo di una ferrovia, soprattutto in un paese lungo come l’Italia, si blocca, si hanno ripercussioni e ritardi ovunque. Stessa cosa quando c’è un incidente in autostrada e si bloccano le corsie.
Ma onestamente, te la senti di dire che anche in questo caso “si sta riversando il rischio sulla popolazione”?
Mi sembra che si tratti di una situazione analoga. L’unica differenza è che quella è una tecnologia piuttosto nuova, mentre quella della ferroviaria è vecchia. Dovrebbe essere un’aggravante, o no, perché il risultato è lo stesso ma non provoca la stessa avversione, un po’ come quando un veicolo elettrico si incendia e va sul giornale mentre le tante auto a benzina coinvolte in incendi non ci vanno.
Mi spiace, con tutto il rispetto, ma “I agree to disagree” con te in questo atteggiamento fortemente critico verso le innovazioni tecnologiche.
Ricordo quando sostenevi che la distribuzione di pacchi attraverso droni di Amazon era una fesseria pubblicitaria: oggi è già disponibile in alcune aree, riducendo il traffico, i rischi di incidente e l’impatto ambientale. https://www.amazon.com/gp/help/customer/display.html?nodeId=T3jxhuvPfQ629BOIL4
La fattibilità tecnologica di un’innovazione appare sempre dubbia e suscita sempre una certa avversione, è un fenomeno noto e studiato ( https://www.researchgate.net/publication/364355003_The_paradox_of_technology_Negativity_bias_in_consumer_adoption_of_innovative_technologies ) cui però bisogna, a mio parere, provare a resistere.
Ma si fermano in mezzo alla strada. Non è accettabile. Non è un fallback, è una failure.
Sul blocco dei treni nella Manica: il disagio è subìto dagli utenti del servizio e non ricade sulla collettività. Non credo che sia un paragone calzante.
Il fatto che la consegna via drone sia disponibile in alcune aree non significa che sia efficace ed efficiente. Non capisco come uno sciame di centinaia di droni possa competere e comporti meno impatto di un singolo camion (magari elettrico) che porta gli stessi pacchi. Il mio postino arriva col furgone elettrico ogni mattina e consegna — SILENZIOSAMENTE — decine di pacchi al condominio dove abito. Immaginati lo stesso volume di consegne fatto con i droni che ronzano. Sarebbe progresso?
Anche qui, non ce l’ho con l’idea del drone come veicolo per consegne. Gli ospedali li usano regolarmente qui per trasportare campioni biologici urgenti da una sede all’altra evitando il traffico stradale. Ottima applicazione. Semmai critico quelli che ipotizzano che TUTTO il traffico di consegne possa essere trasferito su droni. Può avere molto senso in zone senza strade o rurali o poco collegate (La Palma mi è venuta subito in mente).
La mia non è avversione alle innovazioni: le novità tecnologiche mi appassionano. Ma la mia passione non mi impedisce di notare che spesso le novità sono soluzioni in cerca di un problema o vengono applicate male e senza pensare alle conseguenze, con l’unico scopo di arricchire qualcuno. E troppo spesso scaricando i costi su chi non usa quella tecnologia.
“’allora SIP, con mezzi che oggi fanno sorridere, riusciva a dare il servizio telefonico su linea fissa anche durante i blackout.”
Vero. I telefoni ricevevano l’alimentazione (non ricordo se 12V) attraverso il doppino. Al mio paese c’era il blackout ogni volta che pioveva E meno male che il Salento è poco piovoso 😀 ) ma i telefoni andavano sempre.
Bisogna, però fare attenzione ad alcune cose. Quanto costava, se attualizzato, avere un telefono negli anni ’70 e ’80? Io ricordo 40.000 Lire al mese (ma forse erano di più), 100 Lire di scatto alla risposta e tariffa a tempo. All’inizio si salvavano dalla tariffa a tempo le urbane, ma successivamente introdussero la tariffa a tempo anche lì.
In soldoni, avere un telefono fisso costava non meno di 60.000 Lire al mese dell’epoca. Oggi possiamo immaginare che corrispondano ad almeno 100 €?
Il punto è questo!
All’epoca, probabilmente, Waymo avrebbe avuto tutti i dispositivi di backup del caso, anzi, avrebbe avuto proprio l’autista seduto e pronto a intervenire “in locale”.
Un autista fisso non sarebbe un costo insostenibile per aziende del genere neanche oggi.
Ormai le aziende non ragionano più in termini relativi (10.000 euro possono essere poche o molte in rapporto alle somme “in gioco”) ma in termini assoluti: si risparmia anche un solo Euro se si può fare anche a discapito della qualità del servizio O DELLA COMUNITA’.
Quello che voglio evidenziare è un problema, forse sistemico: ci stanno abituando a pagare NOI per far guadagnare di più ALTRI.
Si tende a pensare che l’autista fisso a bordo sarebbe troppo costoso per Waymo, che il progresso prevede sacrifici, ecc ecc.
Il problema è che, però, i sacrifici li facciamo noi e i soldi li fanno GLI ALTRI e, per ogni euro risparmiato grazie al progresso tecnologico, solo una minima parte torna alla comunità.
Stiamo tornando indietro di anni anche nei diritti per colpa di ciò: meno male che le spese per la sicurezza nelle gare d’appalto sono stabilite a monte PER LEGGE e non sono soggette al ribasso altrimenti ci sarebbe una strage di operai.
Esatto. E per di più siamo contenti di farlo e ammiriamo quegli “altri” che “hanno avuto successo”.
Certo che ce ne vuole di testazza per girare con un trabiccolo del genere, capisco in qualche rievocazione storica, ma così proprio no, è rischioso.
Frenata limitata, equilibrio fasullo, dovrebbero vietarlo.
Opinione da esperto (lo faccio per lavoro), dipende moltissimo da come è stato implementato lo stack di guida autonoma nel veicolo specifico e di quali sensori dispone. Nel caso specifico di Tesla, che non utilizza radar ma solo telecamere, la questione è ancora piu interessante perchè il sistema non ha eterogeneità nei sensori che gli permetta di discriminare questo tipo di situazioni. Per un sistema dotato di radar (come il 99% degli altri veicoli con guida piu o meno assistita) questo è un caso relativamente semplice perchè il sistema non ha bisogno di classificare esattamente il tipo di oggetto, ma semplicemente percepisce che c’è qualcosa che si muove con direzione e velocità note e si comporta di conseguenza. Al più, non riconoscendone esattamente il tipo, ci potrebbe essere meno comfort per chi sta a bordo e forse il veicolo richiederà un intervento umano, ma sicuramente nessun problema di safety (anche perchè i controlli, soprattutto in Europa, sono rigidissimi ed estremamente dettagliati e le certificazioni necessarie per far circolare questo tipo di sistemi considerano o cercano di considerare ogni caso possibile).
Tornando a Tesla, c’è da dire il loro stack di guida autonoma (nella versione FSD non legale in Europa) è il più avanzato al mondo e sicuramente hanno delle strategie per tutti questi casi che si presentano anche in modo meno evidente ogni giorno.
Sperando che possa aiutare, se avete altre domande sono qua.
Grazie!
Spiegazione spettacolo, penso anche io che alla fine, pur più lentamente di altri, Tesla ci arriverà, d’altronde anche l’AI si evolve a ritmi incredibili, ed è notizia di questi giorni che Google sta adottando un modelle di LLM a “diffusione”, il che permetterà, rispetto ai modelli attuali, di avere ancora meno allucinazioni e sbagliare di meno rispetto ai modelli attuali auto regressivi.
L’idea delle superiori capacità degli essere umani alla guida rispetto ai sistemi autonomi andrebbe molto, ma molto ridimensionata (soprattutto a livello statistico).
Non rispetto del codice stradale, velocità eccessiva e distrazione sono i tre elementi che contribuiscono alla maggior parte degli incedenti stradali.
Guardate questo breve filmato (ce ne sono quanti ne volete su youtube) per rendervi conto della realtà delle cose. Poi ditemi se un sistema autonomo poteva fare di peggio o di meglio nella stessa situazione.
Infatti di solito non parlo di capacità superiori, ma di capacità differenti. Gli errori commessi dagli umani sono molto differenti da quelli commessi dai sistemi autonomi, e il problema è che uno non riesce a compensare l’altro (anticipandone gli errori) o a conviverci.
Inoltre non credo che mostrare una compilation di incidenti sia la “realtà” delle cose. Questi sono semmai gli “edge case” della guida. Ogni giorni milioni di auto, moto, bici si spostano nel traffico e arrivano a destinazione senza incidenti. La mia speranza è che gli edge case della guida autonoma siano perlomeno meno frequenti di quelli della guida umana. Non pretendo la perfezione, ma almeno che non falliscano semplicemente perché incontrano un cono stradale o un camion dei pompieri fermo (v. Tesla).
Per quanto riguarda gli “edge case” da considerare per ritenere la guida autonoma totalmente efficace, qui, recentemente, Elon Musk ha rilasciato delle dichiarazioni in cui dice che sarà necessario raggiungere 10 miliardi di miglia percorse.
https://www.youtube.com/watch?v=3ONQ_en-FBY
Nel frattempo, una compagnia di assicurazioni per auto statunitense propone una polizza scontata per le miglia percorse in FSD. In pratica, negli USA, il premio della polizza può essere pagato mensilmente ed è composto da un costo fisso e da un costo variabile, dipendente direttamente dalle miglia percorse, le miglia che vengono percorse in FSD costano la metà.
ecco un video che ne parla più diffusamente
https://www.youtube.com/watch?v=kY82ajqGfo0
In pratica, la guida in FSD (non parlo di AutoPilot, che è un software molto più scarso e castrato dalle leggi europee), è già ampiamente più sicura della guida di un essere umano medio. Tesla riporta sul suo sito questo report
https://www.tesla.com/it_it/fsd/safety
in cui afferma che avvengono 7 volte meno incidenti gravi.
Fino ad ora non ho sentito smentite o rettifiche in merito da parte di organi di controllo, o da parte di chiunque altro, il che è interessante, visto che Elon Musk ha fatto di tutto per farsi odiare da mezzo mondo (per molti aspetti lo detesto pure io), quindi di enti, persone, ditte concorrenti interessate a colpirlo in tutti i modi ce ne sono quante ne vuoi, ma i numeri sono numeri.
Ultimamente, in verità, il fondatore di Waymo ha attaccato il sistema FSD, definendolo “miope”
https://greenmove.hwupgrade.it/news/auto-elettriche/il-fondatore-di-waymo-critica-l-fsd-di-tesla-ha-una-grave-miopia_148959.html
Allo stesso tempo però le miglia percorse complessivamente in FSD sono già più di 7 miliardi e non vengono riportate situazioni d’allarme, o preoccupanti a riguardo.
Mi piacerebbe molto un mondo in cui si guidi in FSD, significherebbe partire e avere una ragionevole sicurezza di arrivare a destinazione sani e salvi, o senza i ritardi dovuti ai frequenti incidenti stradali.
Significa poter affrontare la vecchiaia con più autonomia.
Significa prestare l’auto ai propri figli appena maggiorenni ed essere sicuri che colpi di sonno o qualche bicchiere di troppo, o una semplice ma pericolosissima bravata ad alta velocità non distrugga la loro vita.
Significa dare più autonomia anche a molti disabili.
https://motori.ilmessaggero.it/news/tesla_germania_servizio_accompagnamento_gratuito_anziani_disabili_con_guida_autonoma_fsd_supervised-9264686.html
È ormai chiaro che delle dichiarazioni di Elon Musk non ci si può fidare, per cui tralascerei qualunque sua asserzione.
Di fatto, a livello legale FSD resta un sistema Level 2. Se davvero funzionasse in maniera così affidabile come viene spesso descritto, allora Tesla potrebbe farlo certificare a Level 4 o 5 e assumersi la responsabilità di eventuali incidenti. Finché non lo fa, e finché la responsabilità di eventuali errori dell’FSD ricade sul conducente, non lo si può considerare un sistema affidabile.
Non puoi sapere che sarebbe davvero così. Da come ho visto sbagliare gli FSD e anche i sistemi di Waymo, per quel che ne sappiamo un mondo di auto in modalità FSD potrebbe portare centinaia di auto a sfracellarsi come lemming contro il primo cantiere stradale.
Ne sei sicuro?
Lavoro nel campo da qualche anno, premetto che non ho idea di come i diversi software possano interpretare la cosa. Quello che so è che:
– I classificatori non individuano perfettamente un oggetto, ne danno una probabilità di appartenenza: per esempio 60% bicicletta, 40% moto, 15% auto, 5% camion, eccetera. Il software poi decide in base alle soglie impostate al suo interno che tipo di oggetto è.
– Esistono una serie di classi e un oggetto può essere solo di una di quelle classi (o al limite di classe “altro” o generico “ostacolo”). Per esempio la mia auto quando vede un monopattino lo classifica come pedone. Si vede che il classificatore gli restituisce una probabilità alta per il pedone e questo numero supera la soglia impostata.