salma-elshafey/my_dataset · Datasets at Hugging Face

ar stringlengths 1 490	en stringlengths 1 514
على عكس انظمة القيادة الألية والتي من المحتمل أن تتخذ قرارات تقريبا ١٠ مرات في الثانية، والذي يبلغ تقريبا ١٠٠٠ مرة كل ميل.	In contrast, a self-driving system is probably making decisions about 10 times per second, so order of magnitude, that's about 1,000 times per mile.
لذا اذا قارنت المسافة بين الإثنين، تصل تقريبا إلى ١٠ أس ثمانية ، صحيح ؟	So if you compare the distance between these two, it's about 10 to the eighth, right?
بمقدار ثمانية .	Eight orders of magnitude.
انها مثل مقارنة كم سرعتي بالنسبة لسرعة الضوء.	That's like comparing how fast I run to the speed of light.
لا يهم كم من الوقت أتمرن، لن يمكنني أن أصل لذلك المستوى.	It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there.
لذا يوجد فجوة كبيرة هنا.	So there's a pretty big gap there.
وفي النهاية ، هناك كيف يمكن للنظام التعامل مع المجهول.	And then finally, there's how the system can handle uncertainty.
مثل هذا المترجل هنا، يمكن أن يعبر الطريق، ويمكن أن لا يعبره.	So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be.
لا يمكن أن أعرف، ولا حتى أي من خوارزمياتنا يمكن أن تعرف، لكن في هذه الحالة في نظام القيادة المساعدة، هذا يعني لا يمكن أن تقوم بفعل شيء ، لأن مرة أخرى ، اذا قامت بضغط الفرامل بشكل مفاجئ، هذا لا يمكن تقبّله.	I can't tell, nor can any of our algorithms, but in the case of a driver assistance system, that means it can't take action, because again, if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable.
بحيث نظام القيادة الآلية يمكن أن ينظر لهذا المترجّل ويقول، لا أعرف ماذا سيفعل، خفّف من السرعة، ألقي نظرة أفضل ، ثم تصرف بشكل مناسب بعد ذلك.	Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say, I don't know what they're about to do, slow down, take a better look, and then react appropriately after that.
لذا يمكن أن يكون نظام القيادة المساعدة أكثر أمانا من أي وقت مضى.	So it can be much safer than a driver assistance system can ever be.
هذا يكفي لتوضيح الفروق بين الإثنين.	So that's enough about the differences between the two.
لنتكلم قليلا عن كيف تنظر السيارة للعالم .	Let's spend some time talking about how the car sees the world.
هذه مركبتنا.	So this is our vehicle.
تبدأ أولا بتحديد مكانها في العالم، بأخذ المعلومات من الحساس والخريطة و وصل الأثنين معا، ونضيف على ذلك ما تراه في تلك اللحظة .	It starts by understanding where it is in the world, by taking a map and its sensor data and aligning the two, and then we layer on top of that what it sees in the moment.
هنا ، كل الصناديق البنفسجية التي تراها هي عبارة عن السيارات الأخرى في الطريق والشيء الأحمر على الجنب هناك راكب للدراجة الهوائية ، وعلى بعد مسافة إذا أمعنت النظر ، يمكنك أن ترى بعض المخاريط .	So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road, and the red thing on the side over there is a cyclist, and up in the distance, if you look really closely, you can see some cones.
حينها نعلم أين مكان السيارة في هذه اللحظة ، لكن يجب أن نفعل أفضل من ذلك: يجب أن نتبأ بما قد يحدث.	Then we know where the car is in the moment, but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen.
في الأعلى على اليمين يمكن أن ترى شاحنة نقل ستذهب إلى اليسار والسبب أن الطريق أمامها مغلق، لذا يجب أن تخرج عن الطريق.	So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change because the road in front of it is closed, so it needs to get out of the way.
معرفة أن هذه شاحنة نقل، رائع، لكن ما يجب حقا أن نعرفه هو ما يفكر به كل شخص، لذا أصبحت مشكلة معقدة.	Knowing that one pickup truck is great, but we really need to know what everybody's thinking, so it becomes quite a complicated problem.
ومع هذه المعطيات، يمكن أن نعرف كيف يمكن للسيارة أن تتفاعل في هذه اللحظة ماهو المسار الذي يجب أن تتبعه، كم تحتاجه لتهدئة السرعة أو زيادتها.	And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment, so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up.
ومن ثم يتحول فقط لإتباع المسار : لف المقود يسار أو يمين، ضغط الفرامل أو ضخّ البنزين.	And then that all turns into just following a path: turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas.
هي في نهاية المطاف عبارة عن رقمين فقط.	It's really just two numbers at the end of the day.
كم يمكن أن تكون صعوبة هذا؟	So how hard can it really be?
سابقا عندما بدأنا في ٢٠٠٩، هكذا كان يبدو نظامنا.	Back when we started in 2009, this is what our system looked like.
يمكنك أن تشاهد سيارتنا في الوسط وتوجد صناديق آخرى على الطريق، تقود على الطريق السريع.	So you can see our car in the middle and the other boxes on the road, driving down the highway.
السيارة تحتاج أن تفهم مكانها و مكان السيارات الأخرى.	The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are.
انها حقا فهم لهندسية العالم.	It's really a geometric understanding of the world.
عندما بدأنا القيادة في الحي و شوراع المدينة، المشكلة أصبحت في وجود مستوى مختلف تماما.	Once we started driving on neighborhood and city streets, the problem becomes a whole new level of difficulty.
يمكنك أن تشاهد المشاة يعبرون من أمامنا، وكذلك السيارات تعبر من أمامنا تذهب في عدة اتجاهات، اشارات المرور، التقاطعات.	You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us, going every which way, the traffic lights, crosswalks.
انها حقا مشكلة معقدة بشكل لا يصدق عند المقارنة.	It's an incredibly complicated problem by comparison.
وفقط عندما تقوم بإيجاد حل للمشكلة، المركبة يجب عليها أن تتعامل مع المنشاءات،	And then once you have that problem solved, the vehicle has to be able to deal with construction.
هنا المخاريط على اليسار تجبرها على القيادة لليمين لكن ليس فقط منشاءات في العزلة، بطبيعة الحال.	So here are the cones on the left forcing it to drive to the right, but not just construction in isolation, of course.
يجب أن تتعامل مع الناس الذين يمشون داخل منطقة المنشاءات.	It has to deal with other people moving through that construction zone as well.
وطبعا ، اذا قام أي أحد بمخالفة النظام، ستكون الشرطة هناك والسيارة يجب أن تتعرف على الضوء المشع الموجود أعلى السيارة والذي يعني أنها ليست سيارة فقط ولكن سيارة شرطة.	And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there and the car has to understand that that flashing light on the top of the car means that it's not just a car, it's actually a police officer.
نفس الشيء ، المربع البرتقالي على الجنب هنا ، هو عبارة عن باص مدرسة، ويجب أن نتعامل مع هذا بشكل مختلف أيضا	Similarly, the orange box on the side here, it's a school bus, and we have to treat that differently as well.
بينما نحن على الطريق الأشخاص الأخرين لديهم توقعات: بحيث لو قام راكب دراجة برفع ذراعه، هذا يعنى بأنهم يتوقعون من السيارة فسح المجال لهم لتغير مسارهم.	When we're out on the road, other people have expectations: So, when a cyclist puts up their arm, it means they're expecting the car to yield to them and make room for them to make a lane change.
وعندما يقف شرطي المرور في الطريق، يتوجب على مركبتنا أن تفهم أن هذا يعني توقف، وعندما يشير لنا بالتحرك، يجب أن تتابع السير.	And when a police officer stood in the road, our vehicle should understand that this means stop, and when they signal to go, we should continue.
الآن ، لتحقيق ذلك يجب أن تتشارك المركبات البيانات فيما بينها.	Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles.
الأول، يعتبر أكثر النماذج صعوبة هو عندما ترى مركبة منطقة إنشاءات، تسعى لإعلام اخرى لتكون على الطريق الصحيح لتجنب حصول بعض الصعوبات.	The first, most crude model of this is when one vehicle sees a construction zone, having another know about it so it can be in the correct lane to avoid some of the difficulty.
لكن في الحقيقة لدينا فهم عميق لهذا	But we actually have a much deeper understanding of this.
يمكن أن نأخذ كل البيانات التي احتفظت بها السيارات مع مرور الوقت، مئات الألاف من المترجلين، والراكاب والدراجات ، والمركبات التي كانت هناك، وفهم كيف تبدو عليه واستخدام هذا لتحديد ما يجب أن تكون عليه وكيف يبدو عليه المشاة الأخرين.	We could take all of the data that the cars have seen over time, the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists, and vehicles that have been out there and understand what they look like and use that to infer what other vehicles should look like and other pedestrians should look like.
والأهم من ذلك ، يمكن أن نستخلص من هذا النموذج كيف نتوقع منهم التنقل حول العالم.	And then, even more importantly, we could take from that a model of how we expect them to move through the world.
هنا الصناديق الصفراء تمثل المشاة الذين يعبرون من أمامنا.	So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us.
يمثل الصندوق الأزرق سائق الدراجة ونحن نتبأ بأنه سيوصل طريقه للأمام ويمر بجانب السيارة على اليمين .	Here the blue box is a cyclist and we anticipate that they're going to nudge out and around the car to the right.
وهنا الدراج يقوم بالنزول للطريق و نحن نعلم اذا كان سيكمل القيادة على امتداد الطريق .	Here there's a cyclist coming down the road and we know they're going to continue to drive down the shape of the road.
هنا شخص يقوم بالإلتفاف لليمين، وفي لحظة هنا، شخص ما سوف يقوم بالدوران أمامنا، ويمكننا أن نتنبأ بذلك التصرف ونتجاوب بطريقة آمنة.	Here somebody makes a right turn, and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us, and we can anticipate that behavior and respond safely.
الآن، تعتبرالأشياء التي شاهدناها جيد ونافعة، لكن، توجد العديد من الأشياء والتي لم تكن قد رأيناها من قبل في العالم.	Now, that's all well and good for things that we've seen, but of course, you encounter lots of things that you haven't seen in the world before.
لذا ومنذ عدة أشهر، كانت مركبتنا تقود وسط منطقة جبلية، وهذا ما واجهناه.	And so just a couple of months ago, our vehicles were driving through Mountain View, and this is what we encountered.
هذه إمرأة في كرسي كهربائي متحرك تطارد بطة في دوائر على الطريق. يتضح هنا، بأنه لا يوجد في كتيب المركبات ما يخبرك كيف تتعامل في هذه الحالة، لكن مركبتنا استطاعت أن تواجه هذه الحالة، بتهدئة السرعة، والقيادة بسلامة.	This is a woman in an electric wheelchair chasing a duck in circles on the road. Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook that tells you how to deal with that, but our vehicles were able to encounter that, slow down, and drive safely.
ليس علينا فقط أن نتعامل مع البط.	Now, we don't have to deal with just ducks.
شاهد هذا الطير الذي يطير أمامنا. السيارة تتفاعل مع ذلك.	Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that.
هنا نتعامل مع سائق دراجة والذين لن تتوقع أن تراه في منظر الجبل.	Here we're dealing with a cyclist that you would never expect to see anywhere other than Mountain View.
وطبعا ، يجب أن نتعامل مع السائقين، حتى صغار الحجم منهم.	And of course, we have to deal with drivers, even the very small ones.
شاهد على اليمين شخص قفزأمامنا من الشاحنة	Watch to the right as someone jumps out of this truck at us.
والآن، شاهد على اليسار الصندوق الأخضر الذي قرر أنه بحاجة لأن يلتف لليمين في أخر لحظة.	And now, watch the left as the car with the green box decides he needs to make a right turn at the last possible moment.
هنا، عند قيامنا بانعطاف بسيط، تقررالسيارة على يسارنا أنها تريد القيام بنفس الشيء .	Here, as we make a lane change, the car to our left decides it wants to as well.
وهنا، سيارة تمر عند الإشارة الحمراء وتخضع لذلك .	And here, we watch a car blow through a red light and yield to it.
وأمر مشابه، هنا، دراج يقطع الإشارة أيضا.	And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well.
وطبعا ، السيارة تستجيب مع الموقف بشكل سليم .	And of course, the vehicle responds safely.
وهناك طبعا، الأشخاص والذين لا أعلم بما أصفهم. في بعض الأحيان على الطريق، مثل هذا الشخص يمر بين سيارتين ذات قيادة آلية .	And of course, we have people who do I don't know what sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars.
لا بد أن تسأل " بماذا تفكر؟ "	You have to ask, "What are you thinking?"
حتى الآن، قمت بإعطائكم العديد من الآمور الموجودة هناك، لذا سأقوم بتحليل واحد من هذه بشكل سريع.	Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there, so I'm going to break one of these down pretty quickly.
ما نشاهده هنا هو مشهد ساق الدراجة مرة أخرى، وكما تلاحظ في الأسفل، لا يمكننا رؤية الدراجة بعد، لكن السيارة يمكنها: انه المربع الأزرق الأعلى هناك، وهذا يأتي من معلومات الليزر .	So what we're looking at is the scene with the cyclist again, and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet, but the car can: it's that little blue box up there, and that comes from the laser data.
وهذا ليس سهل في الحقيقة لفهمه، ولكن ما سأفعله وهو بأنني سوف أقوم بتحويل بيانات الليزر وأتفحصها، وإذا كنت جيد حقا في فهم بيانات الليزر، يمكنك أن ترى بعض النقاط على المنحنى هناك، هنا تحديدا، المربع الأزرق هو سائق الدراجة.	And that's not actually really easy to understand, so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it, and if you're really good at looking at laser data, you can see a few dots on the curve there, right there, and that blue box is that cyclist.
الآن و بينما الضوء أحمر، وإشارة سائق الدراجة تغيرت للأصفر، واذا أمعنت النظر، يمكنك أن ترى ذلك في الصورة.	Now as our light is red, the cyclist's light has turned yellow already, and if you squint, you can see that in the imagery.
لكن سائق الدراجة، كم نرى، سيتابع طريقه في التقاطع.	But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection.
اشارتنا الآن أصبحت خضراء، واشارته حمراء، والآن يمكن أن نتبأ بأن دراجته ستقطع الطريق.	Our light has now turned green, his is solidly red, and we now anticipate that this bike is going to come all the way across.
لسوء الحظ السائقين بجانبنا لم يعطوننا الإنتباه الكافي.	Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention.
بدأوا بالتقدم للأمام و لحسن الحظ الجميع، قام بردة فعل،و تفادى ذلك، و استطاع المتابعة خلال التقاطع.	They started to pull forward, and fortunately for everyone, this cyclists reacts, avoids, and makes it through the intersection.
وبعدها انطلقنا.	And off we go.
الآن كما تشاهدون، قمنا بتقدم جي ، وفي هذه المرحلة نحن مقتنعين حقا بأن هذه التقنية سوف تصل للسوق.	Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress, and at this point we're pretty convinced this technology is going to come to market.
ونحن نقوم بإختبار ٣ مليون ميل كل يوم على أنظمة المحاكاة لدينا، لذا يمكنك أن تتخيل عدد التجارب التي تمر بها مركبتنا.	We do three million miles of testing in our simulators every single day, so you can imagine the experience that our vehicles have.
نحن متحمسون لنزول هذه التقنية للطريق، ونعتقد أن المسار الصحيح هو أن نذهب مع أنظمة القيادة الآلية بدل أنظمة القيادة المساعدة. والسبب أن الرغبة كبيرة جدا.	We are looking forward to having this technology on the road, and we think the right path is to go through the self-driving rather than driver assistance approach because the urgency is so large.
في هذا الوقت والذي تحدثت فيه لديكم اليوم، ٣٤ شخص ماتوا في طرق أمريكا.	In the time I have given this talk today, 34 people have died on America's roads.
متى يمكن أن نأتي بها؟	How soon can we bring it out?
حسنا، يصعب الحكم والسبب أنها مشكلة معقدة جدا، لكن هذان الاثنان ولدايّ.	Well, it's hard to say because it's a really complicated problem, but these are my two boys.
أبني الأكبر عمره ١١ ، وهذا يعني آنه بعد أربع سنوات ونصف، سيصبح بإمكانه الحصول على رخصة قيادة.	My oldest son is 11, and that means in four and a half years, he's going to be able to get his driver's license.
أنا وفريقي ملتزمون بعدم حصول هذا.	My team and I are committed to making sure that doesn't happen.
شكرا .	Thank you.
كريس انديرسون : كريس لدي سؤال لك.	Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.
كريس ارمسون : بالتأكيد.	Chris Urmson: Sure.
بالتأكيد ، عقلية سياراتك بكل تأكيد شيء لا يوصف.	CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling.
في هذا النقاش القائم بين القيادة المساعدة و القيادة بالكامل بدون سائق -- أنا أعني، هل هناك جدال حقيقي قائم حول هذا الموضوع الآن.	On this debate between driver-assisted and fully driverless -- I mean, there's a real debate going on out there right now.
بعض الشركات، على سبيل المثال، تيسلا، تسلك طريق القيادة بمساعدة سائق.	So some of the companies, for example, Tesla, are going the driver-assisted route.
وما تقوله بأن هذا الطريق سيكون في النهاية طريق مسدود لأنه لا يمكنك مواصلة تطوير ذلك و الحصول على قيادة كاملة بدون سائق وفي نقطة ما، والسائق سيقول هذا ، " يشعرني بالأمان" وتلتفت للخلف ومن ثم أمر سيء يحدث.	What you're saying is that that's kind of going to be a dead end because you can't just keep improving that route and get to fully driverless at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe," and climb into the back, and something ugly will happen.
صحيح، لا هذا بالتأكيد صحيح ولا يجدر القول بأن القيادة المساعدة لن تكون ذات قيمة وفائدة.	CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable.
يمكنها أن تنقذ العديد من الأرواح، لكن لنراها تتحول لفرصة لمساعدة أحد ما مثل ستيف للتنقل في الأرجاء ، للوصول بأمان، للحصول على الفرصة لتغيير مدننا ونقل المآوي للخارج والتخلص من الحفر التي نسميها مواقف سيارات . انها الوسيلة الوحيدة.	They can save a lot of lives in the interim, but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around, to really get to the end case in safety, to have the opportunity to change our cities and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots, it's the only way to go.
سوف نتابع تقدمك بحماس كبير .	CA: We will be tracking your progress with huge interest.
شكرا جزيلا، كريس شكرا.	Thanks so much, Chris. CU: Thank you.
عندما نكون صغارًا أي شيءٍ وكل شيءٍ ممكنٌ .	When you're a child, anything and everything is possible.
يعتبر التحدي، عادةً، التمسك بذلك كلما كبرنا في العمر.	The challenge, so often, is hanging on to that as we grow up.
وكطفلة في الرابعة من عمرها، أُتيحت لي الفرصة للابحار لأول مرة في حياتي.	And as a four-year-old, I had the opportunity to sail for the first time.
لن أنسى مدى حماسي عند اقتربنا من الساحل.	I will never forget the excitement as we closed the coast.
لن أنسى أبدا شعور المغامرة الذي انتابني عند صعودي على متن القارب وتحديقي في قمرتها الصغيرة لأول مرة.	I will never forget the feeling of adventure as I climbed on board the boat and stared into her tiny cabin for the first time.
لكن الشعور الأروع هو الشعور بالحرية، الشعور الذي أحسست به لحظة رفعِ الأشرعة للإبحار .	But the most amazing feeling was the feeling of freedom, the feeling that I felt when we hoisted her sails.
وكطفلة في الرابعة من عمرها، كان أعظم شعورٍ بالحرية يمكنني تخيلهُ.	As a four-year-old child, it was the greatest sense of freedom that I could ever imagine.
في تلك اللحظة، عزمت بأنني يوما ما، وطريقة ما سوف أبحر في رحلة حول العالم.	I made my mind up there and then that one day, somehow, I was going to sail around the world.
لذلك بذلت كل جهدي من أجل تحقيق ذلك الحلم.	So I did what I could in my life to get closer to that dream.
في عمر العاشرة، كنت احتفظت بالمبلغ المتبقي من نقود طعام المدرسة.	Age 10, it was saving my school dinner money change.
كل يوم ولمدة ثمان سنوات، كانت البطاطس المهروسة والبازيلاء طعامي، والتي تكلف كل منها 4 جنيهات، وأحصل على صلصة لحم مجانًا.	Every single day for eight years, I had mashed potato and baked beans, which cost 4p each, and gravy was free.

على عكس انظمة القيادة الألية والتي من المحتمل أن تتخذ قرارات تقريبا ١٠ مرات في الثانية، والذي يبلغ تقريبا ١٠٠٠ مرة كل ميل.

In contrast, a self-driving system is probably making decisions about 10 times per second, so order of magnitude, that's about 1,000 times per mile.

لذا اذا قارنت المسافة بين الإثنين، تصل تقريبا إلى ١٠ أس ثمانية ، صحيح ؟

So if you compare the distance between these two, it's about 10 to the eighth, right?

بمقدار ثمانية .

Eight orders of magnitude.

انها مثل مقارنة كم سرعتي بالنسبة لسرعة الضوء.

That's like comparing how fast I run to the speed of light.

لا يهم كم من الوقت أتمرن، لن يمكنني أن أصل لذلك المستوى.

It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there.

لذا يوجد فجوة كبيرة هنا.

So there's a pretty big gap there.

وفي النهاية ، هناك كيف يمكن للنظام التعامل مع المجهول.

And then finally, there's how the system can handle uncertainty.

مثل هذا المترجل هنا، يمكن أن يعبر الطريق، ويمكن أن لا يعبره.

So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be.

لا يمكن أن أعرف، ولا حتى أي من خوارزمياتنا يمكن أن تعرف، لكن في هذه الحالة في نظام القيادة المساعدة، هذا يعني لا يمكن أن تقوم بفعل شيء ، لأن مرة أخرى ، اذا قامت بضغط الفرامل بشكل مفاجئ، هذا لا يمكن تقبّله.

I can't tell, nor can any of our algorithms, but in the case of a driver assistance system, that means it can't take action, because again, if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable.

بحيث نظام القيادة الآلية يمكن أن ينظر لهذا المترجّل ويقول، لا أعرف ماذا سيفعل، خفّف من السرعة، ألقي نظرة أفضل ، ثم تصرف بشكل مناسب بعد ذلك.

Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say, I don't know what they're about to do, slow down, take a better look, and then react appropriately after that.

لذا يمكن أن يكون نظام القيادة المساعدة أكثر أمانا من أي وقت مضى.

So it can be much safer than a driver assistance system can ever be.

هذا يكفي لتوضيح الفروق بين الإثنين.

So that's enough about the differences between the two.

لنتكلم قليلا عن كيف تنظر السيارة للعالم .

Let's spend some time talking about how the car sees the world.

هذه مركبتنا.

So this is our vehicle.

تبدأ أولا بتحديد مكانها في العالم، بأخذ المعلومات من الحساس والخريطة و وصل الأثنين معا، ونضيف على ذلك ما تراه في تلك اللحظة .

It starts by understanding where it is in the world, by taking a map and its sensor data and aligning the two, and then we layer on top of that what it sees in the moment.

هنا ، كل الصناديق البنفسجية التي تراها هي عبارة عن السيارات الأخرى في الطريق والشيء الأحمر على الجنب هناك راكب للدراجة الهوائية ، وعلى بعد مسافة إذا أمعنت النظر ، يمكنك أن ترى بعض المخاريط .

So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road, and the red thing on the side over there is a cyclist, and up in the distance, if you look really closely, you can see some cones.

حينها نعلم أين مكان السيارة في هذه اللحظة ، لكن يجب أن نفعل أفضل من ذلك: يجب أن نتبأ بما قد يحدث.

Then we know where the car is in the moment, but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen.

في الأعلى على اليمين يمكن أن ترى شاحنة نقل ستذهب إلى اليسار والسبب أن الطريق أمامها مغلق، لذا يجب أن تخرج عن الطريق.

So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change because the road in front of it is closed, so it needs to get out of the way.

معرفة أن هذه شاحنة نقل، رائع، لكن ما يجب حقا أن نعرفه هو ما يفكر به كل شخص، لذا أصبحت مشكلة معقدة.

Knowing that one pickup truck is great, but we really need to know what everybody's thinking, so it becomes quite a complicated problem.

ومع هذه المعطيات، يمكن أن نعرف كيف يمكن للسيارة أن تتفاعل في هذه اللحظة ماهو المسار الذي يجب أن تتبعه، كم تحتاجه لتهدئة السرعة أو زيادتها.

And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment, so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up.

ومن ثم يتحول فقط لإتباع المسار : لف المقود يسار أو يمين، ضغط الفرامل أو ضخّ البنزين.

And then that all turns into just following a path: turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas.

هي في نهاية المطاف عبارة عن رقمين فقط.

It's really just two numbers at the end of the day.

كم يمكن أن تكون صعوبة هذا؟

So how hard can it really be?

سابقا عندما بدأنا في ٢٠٠٩، هكذا كان يبدو نظامنا.

Back when we started in 2009, this is what our system looked like.

يمكنك أن تشاهد سيارتنا في الوسط وتوجد صناديق آخرى على الطريق، تقود على الطريق السريع.

So you can see our car in the middle and the other boxes on the road, driving down the highway.

السيارة تحتاج أن تفهم مكانها و مكان السيارات الأخرى.

The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are.

انها حقا فهم لهندسية العالم.

It's really a geometric understanding of the world.

عندما بدأنا القيادة في الحي و شوراع المدينة، المشكلة أصبحت في وجود مستوى مختلف تماما.

Once we started driving on neighborhood and city streets, the problem becomes a whole new level of difficulty.

يمكنك أن تشاهد المشاة يعبرون من أمامنا، وكذلك السيارات تعبر من أمامنا تذهب في عدة اتجاهات، اشارات المرور، التقاطعات.

You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us, going every which way, the traffic lights, crosswalks.

انها حقا مشكلة معقدة بشكل لا يصدق عند المقارنة.

It's an incredibly complicated problem by comparison.

وفقط عندما تقوم بإيجاد حل للمشكلة، المركبة يجب عليها أن تتعامل مع المنشاءات،

And then once you have that problem solved, the vehicle has to be able to deal with construction.

هنا المخاريط على اليسار تجبرها على القيادة لليمين لكن ليس فقط منشاءات في العزلة، بطبيعة الحال.

So here are the cones on the left forcing it to drive to the right, but not just construction in isolation, of course.

يجب أن تتعامل مع الناس الذين يمشون داخل منطقة المنشاءات.

It has to deal with other people moving through that construction zone as well.

وطبعا ، اذا قام أي أحد بمخالفة النظام، ستكون الشرطة هناك والسيارة يجب أن تتعرف على الضوء المشع الموجود أعلى السيارة والذي يعني أنها ليست سيارة فقط ولكن سيارة شرطة.

And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there and the car has to understand that that flashing light on the top of the car means that it's not just a car, it's actually a police officer.

نفس الشيء ، المربع البرتقالي على الجنب هنا ، هو عبارة عن باص مدرسة، ويجب أن نتعامل مع هذا بشكل مختلف أيضا

Similarly, the orange box on the side here, it's a school bus, and we have to treat that differently as well.

بينما نحن على الطريق الأشخاص الأخرين لديهم توقعات: بحيث لو قام راكب دراجة برفع ذراعه، هذا يعنى بأنهم يتوقعون من السيارة فسح المجال لهم لتغير مسارهم.

When we're out on the road, other people have expectations: So, when a cyclist puts up their arm, it means they're expecting the car to yield to them and make room for them to make a lane change.

وعندما يقف شرطي المرور في الطريق، يتوجب على مركبتنا أن تفهم أن هذا يعني توقف، وعندما يشير لنا بالتحرك، يجب أن تتابع السير.

And when a police officer stood in the road, our vehicle should understand that this means stop, and when they signal to go, we should continue.

الآن ، لتحقيق ذلك يجب أن تتشارك المركبات البيانات فيما بينها.

Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles.

الأول، يعتبر أكثر النماذج صعوبة هو عندما ترى مركبة منطقة إنشاءات، تسعى لإعلام اخرى لتكون على الطريق الصحيح لتجنب حصول بعض الصعوبات.

The first, most crude model of this is when one vehicle sees a construction zone, having another know about it so it can be in the correct lane to avoid some of the difficulty.

لكن في الحقيقة لدينا فهم عميق لهذا

But we actually have a much deeper understanding of this.

يمكن أن نأخذ كل البيانات التي احتفظت بها السيارات مع مرور الوقت، مئات الألاف من المترجلين، والراكاب والدراجات ، والمركبات التي كانت هناك، وفهم كيف تبدو عليه واستخدام هذا لتحديد ما يجب أن تكون عليه وكيف يبدو عليه المشاة الأخرين.

We could take all of the data that the cars have seen over time, the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists, and vehicles that have been out there and understand what they look like and use that to infer what other vehicles should look like and other pedestrians should look like.

والأهم من ذلك ، يمكن أن نستخلص من هذا النموذج كيف نتوقع منهم التنقل حول العالم.

And then, even more importantly, we could take from that a model of how we expect them to move through the world.

هنا الصناديق الصفراء تمثل المشاة الذين يعبرون من أمامنا.

So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us.

يمثل الصندوق الأزرق سائق الدراجة ونحن نتبأ بأنه سيوصل طريقه للأمام ويمر بجانب السيارة على اليمين .

Here the blue box is a cyclist and we anticipate that they're going to nudge out and around the car to the right.

وهنا الدراج يقوم بالنزول للطريق و نحن نعلم اذا كان سيكمل القيادة على امتداد الطريق .

Here there's a cyclist coming down the road and we know they're going to continue to drive down the shape of the road.

هنا شخص يقوم بالإلتفاف لليمين، وفي لحظة هنا، شخص ما سوف يقوم بالدوران أمامنا، ويمكننا أن نتنبأ بذلك التصرف ونتجاوب بطريقة آمنة.

Here somebody makes a right turn, and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us, and we can anticipate that behavior and respond safely.

الآن، تعتبرالأشياء التي شاهدناها جيد ونافعة، لكن، توجد العديد من الأشياء والتي لم تكن قد رأيناها من قبل في العالم.

Now, that's all well and good for things that we've seen, but of course, you encounter lots of things that you haven't seen in the world before.

لذا ومنذ عدة أشهر، كانت مركبتنا تقود وسط منطقة جبلية، وهذا ما واجهناه.

And so just a couple of months ago, our vehicles were driving through Mountain View, and this is what we encountered.

هذه إمرأة في كرسي كهربائي متحرك تطارد بطة في دوائر على الطريق. يتضح هنا، بأنه لا يوجد في كتيب المركبات ما يخبرك كيف تتعامل في هذه الحالة، لكن مركبتنا استطاعت أن تواجه هذه الحالة، بتهدئة السرعة، والقيادة بسلامة.

This is a woman in an electric wheelchair chasing a duck in circles on the road. Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook that tells you how to deal with that, but our vehicles were able to encounter that, slow down, and drive safely.

ليس علينا فقط أن نتعامل مع البط.

Now, we don't have to deal with just ducks.

شاهد هذا الطير الذي يطير أمامنا. السيارة تتفاعل مع ذلك.

Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that.

هنا نتعامل مع سائق دراجة والذين لن تتوقع أن تراه في منظر الجبل.

Here we're dealing with a cyclist that you would never expect to see anywhere other than Mountain View.

وطبعا ، يجب أن نتعامل مع السائقين، حتى صغار الحجم منهم.

And of course, we have to deal with drivers, even the very small ones.

شاهد على اليمين شخص قفزأمامنا من الشاحنة

Watch to the right as someone jumps out of this truck at us.

والآن، شاهد على اليسار الصندوق الأخضر الذي قرر أنه بحاجة لأن يلتف لليمين في أخر لحظة.

And now, watch the left as the car with the green box decides he needs to make a right turn at the last possible moment.

هنا، عند قيامنا بانعطاف بسيط، تقررالسيارة على يسارنا أنها تريد القيام بنفس الشيء .

Here, as we make a lane change, the car to our left decides it wants to as well.

وهنا، سيارة تمر عند الإشارة الحمراء وتخضع لذلك .

And here, we watch a car blow through a red light and yield to it.

وأمر مشابه، هنا، دراج يقطع الإشارة أيضا.

And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well.

وطبعا ، السيارة تستجيب مع الموقف بشكل سليم .

And of course, the vehicle responds safely.

وهناك طبعا، الأشخاص والذين لا أعلم بما أصفهم. في بعض الأحيان على الطريق، مثل هذا الشخص يمر بين سيارتين ذات قيادة آلية .

And of course, we have people who do I don't know what sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars.

لا بد أن تسأل " بماذا تفكر؟ "

You have to ask, "What are you thinking?"

حتى الآن، قمت بإعطائكم العديد من الآمور الموجودة هناك، لذا سأقوم بتحليل واحد من هذه بشكل سريع.

Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there, so I'm going to break one of these down pretty quickly.

ما نشاهده هنا هو مشهد ساق الدراجة مرة أخرى، وكما تلاحظ في الأسفل، لا يمكننا رؤية الدراجة بعد، لكن السيارة يمكنها: انه المربع الأزرق الأعلى هناك، وهذا يأتي من معلومات الليزر .

So what we're looking at is the scene with the cyclist again, and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet, but the car can: it's that little blue box up there, and that comes from the laser data.

وهذا ليس سهل في الحقيقة لفهمه، ولكن ما سأفعله وهو بأنني سوف أقوم بتحويل بيانات الليزر وأتفحصها، وإذا كنت جيد حقا في فهم بيانات الليزر، يمكنك أن ترى بعض النقاط على المنحنى هناك، هنا تحديدا، المربع الأزرق هو سائق الدراجة.

And that's not actually really easy to understand, so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it, and if you're really good at looking at laser data, you can see a few dots on the curve there, right there, and that blue box is that cyclist.

الآن و بينما الضوء أحمر، وإشارة سائق الدراجة تغيرت للأصفر، واذا أمعنت النظر، يمكنك أن ترى ذلك في الصورة.

Now as our light is red, the cyclist's light has turned yellow already, and if you squint, you can see that in the imagery.

لكن سائق الدراجة، كم نرى، سيتابع طريقه في التقاطع.

But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection.

اشارتنا الآن أصبحت خضراء، واشارته حمراء، والآن يمكن أن نتبأ بأن دراجته ستقطع الطريق.

Our light has now turned green, his is solidly red, and we now anticipate that this bike is going to come all the way across.

لسوء الحظ السائقين بجانبنا لم يعطوننا الإنتباه الكافي.

Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention.

بدأوا بالتقدم للأمام و لحسن الحظ الجميع، قام بردة فعل،و تفادى ذلك، و استطاع المتابعة خلال التقاطع.

They started to pull forward, and fortunately for everyone, this cyclists reacts, avoids, and makes it through the intersection.

وبعدها انطلقنا.

And off we go.

الآن كما تشاهدون، قمنا بتقدم جي ، وفي هذه المرحلة نحن مقتنعين حقا بأن هذه التقنية سوف تصل للسوق.

Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress, and at this point we're pretty convinced this technology is going to come to market.

ونحن نقوم بإختبار ٣ مليون ميل كل يوم على أنظمة المحاكاة لدينا، لذا يمكنك أن تتخيل عدد التجارب التي تمر بها مركبتنا.

We do three million miles of testing in our simulators every single day, so you can imagine the experience that our vehicles have.

نحن متحمسون لنزول هذه التقنية للطريق، ونعتقد أن المسار الصحيح هو أن نذهب مع أنظمة القيادة الآلية بدل أنظمة القيادة المساعدة. والسبب أن الرغبة كبيرة جدا.

We are looking forward to having this technology on the road, and we think the right path is to go through the self-driving rather than driver assistance approach because the urgency is so large.

في هذا الوقت والذي تحدثت فيه لديكم اليوم، ٣٤ شخص ماتوا في طرق أمريكا.

In the time I have given this talk today, 34 people have died on America's roads.

متى يمكن أن نأتي بها؟

How soon can we bring it out?

حسنا، يصعب الحكم والسبب أنها مشكلة معقدة جدا، لكن هذان الاثنان ولدايّ.

Well, it's hard to say because it's a really complicated problem, but these are my two boys.

أبني الأكبر عمره ١١ ، وهذا يعني آنه بعد أربع سنوات ونصف، سيصبح بإمكانه الحصول على رخصة قيادة.

My oldest son is 11, and that means in four and a half years, he's going to be able to get his driver's license.

أنا وفريقي ملتزمون بعدم حصول هذا.

My team and I are committed to making sure that doesn't happen.

شكرا .

Thank you.

كريس انديرسون : كريس لدي سؤال لك.

Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.

كريس ارمسون : بالتأكيد.

Chris Urmson: Sure.

بالتأكيد ، عقلية سياراتك بكل تأكيد شيء لا يوصف.

CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling.

في هذا النقاش القائم بين القيادة المساعدة و القيادة بالكامل بدون سائق -- أنا أعني، هل هناك جدال حقيقي قائم حول هذا الموضوع الآن.

On this debate between driver-assisted and fully driverless -- I mean, there's a real debate going on out there right now.

بعض الشركات، على سبيل المثال، تيسلا، تسلك طريق القيادة بمساعدة سائق.

So some of the companies, for example, Tesla, are going the driver-assisted route.

وما تقوله بأن هذا الطريق سيكون في النهاية طريق مسدود لأنه لا يمكنك مواصلة تطوير ذلك و الحصول على قيادة كاملة بدون سائق وفي نقطة ما، والسائق سيقول هذا ، " يشعرني بالأمان" وتلتفت للخلف ومن ثم أمر سيء يحدث.

What you're saying is that that's kind of going to be a dead end because you can't just keep improving that route and get to fully driverless at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe," and climb into the back, and something ugly will happen.

صحيح، لا هذا بالتأكيد صحيح ولا يجدر القول بأن القيادة المساعدة لن تكون ذات قيمة وفائدة.

CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable.

يمكنها أن تنقذ العديد من الأرواح، لكن لنراها تتحول لفرصة لمساعدة أحد ما مثل ستيف للتنقل في الأرجاء ، للوصول بأمان، للحصول على الفرصة لتغيير مدننا ونقل المآوي للخارج والتخلص من الحفر التي نسميها مواقف سيارات . انها الوسيلة الوحيدة.

They can save a lot of lives in the interim, but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around, to really get to the end case in safety, to have the opportunity to change our cities and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots, it's the only way to go.

سوف نتابع تقدمك بحماس كبير .

CA: We will be tracking your progress with huge interest.

شكرا جزيلا، كريس شكرا.

Thanks so much, Chris. CU: Thank you.

عندما نكون صغارًا أي شيءٍ وكل شيءٍ ممكنٌ .

When you're a child, anything and everything is possible.

يعتبر التحدي، عادةً، التمسك بذلك كلما كبرنا في العمر.

The challenge, so often, is hanging on to that as we grow up.

وكطفلة في الرابعة من عمرها، أُتيحت لي الفرصة للابحار لأول مرة في حياتي.

And as a four-year-old, I had the opportunity to sail for the first time.

لن أنسى مدى حماسي عند اقتربنا من الساحل.

I will never forget the excitement as we closed the coast.

لن أنسى أبدا شعور المغامرة الذي انتابني عند صعودي على متن القارب وتحديقي في قمرتها الصغيرة لأول مرة.

I will never forget the feeling of adventure as I climbed on board the boat and stared into her tiny cabin for the first time.

لكن الشعور الأروع هو الشعور بالحرية، الشعور الذي أحسست به لحظة رفعِ الأشرعة للإبحار .

But the most amazing feeling was the feeling of freedom, the feeling that I felt when we hoisted her sails.

وكطفلة في الرابعة من عمرها، كان أعظم شعورٍ بالحرية يمكنني تخيلهُ.

As a four-year-old child, it was the greatest sense of freedom that I could ever imagine.

في تلك اللحظة، عزمت بأنني يوما ما، وطريقة ما سوف أبحر في رحلة حول العالم.

I made my mind up there and then that one day, somehow, I was going to sail around the world.

لذلك بذلت كل جهدي من أجل تحقيق ذلك الحلم.

So I did what I could in my life to get closer to that dream.

في عمر العاشرة، كنت احتفظت بالمبلغ المتبقي من نقود طعام المدرسة.

Age 10, it was saving my school dinner money change.

كل يوم ولمدة ثمان سنوات، كانت البطاطس المهروسة والبازيلاء طعامي، والتي تكلف كل منها 4 جنيهات، وأحصل على صلصة لحم مجانًا.

Every single day for eight years, I had mashed potato and baked beans, which cost 4p each, and gravy was free.