Видеть мало, надо предвидеть (корова стоящая за кустами может выйти на проезжую часть в любой момент). То есть, надо сбросить скорость заранее. На 100+ км/ч обруливать корову на проезжей плохая идея, она может испугаться и метнуться ровно туда же куда рулишь 
Воооооот. Можно даже слегка перефразировать.
Во-первых, надо видеть. Это вот как раз та вещь, о которой на протяжении столетия забывали все режиссеры: если просто оборудовать автомобиль видеокамерой, то... ничего не изменится. Картинку мало получить, ее надо увидеть. Разобрать на детали, выделить нужное, ранжировать... И в результате мы в последние годы уверовали как раз в противоположное: что компьютер ни хрена хорошего на картинке не увидит. Но такая система есть: самообучающаяся система распознавания образов. Без нее и вообще бы об ИИ сказать сегодня было бы нечего.
Наиболее известная ее реализация – это не раз уже упоминавшаяся здесь система распознавания лиц. Она же вроде уже реально работает в Китае, распознает даже китайцев, поэтому закуплена нами, много где ставится. Вот в Москве с ее помощью можно уже в метро за проезд расплачиваться телом и даже намордники при этом снимать не надо. И можно в кредит. И работа над подобными системами, в том числе и для беспилотных автомобилей, идет весьма заметно.
С отрыжкой этой работы все мы прекрасно знакомы – это капча со светофорами и коровами в кустах. Каждый раз, когда вы нажимаете на эти картинки, вы бесплатно обучаете одного механического водителя фуры в Абакан.
Самый простой случай этих образов – это распознавание сканированного текста. Помню, в начале 90-х приходилось связываться с такими программками – это было абсолютно безнадежное занятие, проще было самому перепечатать текст. Но уже в конце 90-х системы распознавания работали просто прекрасно на любом тексте, лучше уже и не требовалось. Какой-то десяток лет от абсолютного убожества до практически идеальной системы...
Так что машина уже может видеть или вскоре сможет. И поедет она из Абакана не в Аскиз, а аж до самого Лиссабона, пользуясь своим «зрением». ГПС и Яндекс-карты будут использоваться только для построения маршрута, а вся дорожная обстановка будет анализироваться в реальном времени по данным видеокамеры и помогающим ей лидарам. Край дороги она вполне определит, полосы движения рассчитает по учебнику ПДД 58-го года. И это вполне уже можно будет назвать зрением: она будет видеть и, главное, различать светофоры, знаки, коров, оленей (в том числе двуногих, заднеприводных и четырехколесных) и т.д. не только перед собой, но и в необходимой ей полосе вдоль дороги. Т.е. если там, скажем, дорога огорожена – то только до забора. Причем, если надо, она может не только, скажем, останавливаться перед коровами, а зайчиков объезжать. Она сможет ежиков объезжать, а крыс давить (или наоборот).
Простой пример: вот на дороге параллелепипед – что это: гайцы перегородили бетонным блоком, с предыдущей машины коробка консервов упала, пустую коробку ветер тащит или рисунок? Для человека нет проблем разобраться. Но еще недавно считалось, что робот такую задачу не решит. Поэтому роботы не смогут заменить дворника. Или водителя. Но вот как раз сейчас, в эту минуту миллионы китайцев и индусов и занимаются обучением систем распознавания образов, обучением будущих роботов. И мы в том числе, разгадывая капчу. Теперь робот легко решит задачу с коробкой, а если нужно, то и сообщит куда надо – одна прибыль от роботов.
Но это то, что касается «во-первых, надо видеть».
Во-вторых, предвидеть.
Так система распознавания подозрительного поведения – это тоже уже вроде вполне коммерческий продукт, и многие магазины его уже используют. Т.е. когда вы входите в метро, цвет квадратика вокруг вашего интерфейса будет зависеть не только от вашей платежеспособности, социального рейтинга, количества приводов в детскую комнату милиции и накормленных котиков, но и рейтинга, определенного данной системой по походке, мелкой моторике, мимике, тремору и цвету рубашки на конкретный момент времени.
Адаптация этой системы, думаю, не займет слишком много времени: кому ж охота, чтобы его фуру начал таранить своей каменной головой дерганный пешеход на обочине?
А чем отличается корова от человека? Если уж даже слова «корова» и «серна» однокоренные. Значит, вообще ничем, только полезная и вкусная.
Корову робот уже увидел, расположение рогов и хвоста на ней определил, скорость и направление движения определил, а дальше только прокачать на подозрительное поведение, присвоить текущий рейтинг, повышенный, если надо, и отслеживать, до тех пор пока рейтинг не упадет ниже порогового...
А аварии? Они будут. Вон морские контейнеровозы: страшно на них взглянуть, как они вообще плавают, как это все не разваливается. И все это продолжается уже много десятилетий. Сколько они теряют контейнеров в море, если без крушений? Ну, несколько тысяч в год. Капля в море, легко покрываемая страховкой, на это давно уже просто никто не обращает внимания. Ну вот япошки перед НГ потеряли сразу пару тысяч контейнеров, даже посчитать не смогли, сколько именно их уплыло. Еще бОльшая проблема – это то, что им в течение нескольких месяцев придется разбирать оставшиеся и оценивать повреждения груза в них. Вот после этого события придется подумать и принять какие-то меры и изменения. Скорее всего это будут меры в части страхования контейнерных перевозок.
Так и с автомобилями. Если возникнут какие-то особенные трудности в статистике с хакасскими коровами, американскими оленями, шведскими лосями или комбайнами в Саратовской области, то будут внесены какие-то изменения – в код или в страховой полис – это уж на месте будет видно.
Но в целом аварий будет меньше. Взять к примеру упоминавшееся выше самодвижущееся корыто для развоза пиццы. Я думаю, светофоры оно преодолевало само, раз его на улицу вообще выпустили. И справилось. А вот живые развозчики пиццы на велосипедах с моторчиком на том перекрестке (у них тут просто где-то неподалеку гнездовье) периодически попадают под машины. Потому что пырятся при движении всегда исключительно в телефон. Те курьеры, что сами педали крутят, все-таки довезут вашу пиццу менее помятой и с большей вероятностью.
