Autopilota apmācība

 
 
 
  Mūsu dienās daudzi automobiļu un to komponentu ražotāji testē automātiskās vadības sistēmas, bet dažas funkcijas jau tiek ieviestas sērijveida automobiļos. Pie visa tā autopilotu tēma ir daudz dziļāka, nekā pirmajā brīdī šķiet. Kā izmēģina šīs sistēmas, kādi ir to vērtēšanas kritēriji, kā tās tiek apmācītas un ar ko tas viss mums draud?
   
  autopilot, автопилот, GPS, автономное вождение, automātiskās vadības sistēmas
   
 

Pēc SAE klasifikācijas eksistē piecas automatizācijas pakāpes: jo lielāks cipars – jo lielāka sistēmas autonomija (sk. tabulu). Tas viss būtu labi, vienīgi maksimāli autonomai sistēmai jāprot analizēt situāciju uz ceļa ne sliktāk kā cilvēkam. 

Nodemonstrētas jau daudzas interesantas sistēmas, kuras visā visumā funkcionē apmierinoši. Tiesa gan, dažkārt automobiļi ar autopilotu tomēr nonāk ceļu satiksmes negadījumos ar nelāgām sekām. Vispār – cik drošas ir šādas sistēmas?

Skaitļi un fakti

Saprotamu iemeslu dēļ paši automātisko vadīšanas sistēmu izstrādātāji nav ieinteresēti publicēt atskaites par sistēmu darbību, tomēr šāda tāda interesanta informācija reizēm parādās atklātībā. Šodien ļoti daudzi automobiļi ar autopilotiem tiek izmēģināti Kalifornijā, un Kalifornijas štata Autotransporta departaments CADMV pieprasa atskaites no visiem, kas veic izmēģinājumus uz štata ceļiem.

Viens no pašiem svarīgākajiem parametriem ir sistēmas atteiču skaita attiecība pret nobraukto kilometrāžu. Citiem vārdiem sakot – cik tālu var aizbraukt automobilis autonomajā režīmā, līdz atgadīsies kāda ķibele un safety driver – salonā sēdošais izmēģinātājs – būs spiests pārņemt vadību. 2017. gada atskaitē figurē 20 kompānijas.

Daži autoražotāji − Tesla, BMW, Ford, Honda un VW − nosūtījuši CADMV formālas atbildes: visi izmēģinājumi tika veikti poligonos un uz koplietošanas ceļiem viņu automobiļi ar autopilotiem nav rādījušies. Pārskatot rezultātu atskaites, ko atsūtījušas citas kompānijas, kļūst skaidrs, kādēļ ne visi grib dalīties ar šo informāciju.

Piemēram, Nissan, kas testējusi piecus automobiļus, uzrādīja vidējo rezultātu 24 autopilota novirzes uz 5000 nobrauktām jūdzēm, tas ir – 208 jūdzes līdz pirmajai kļūdai. Bosch un Delphi rezultāti ir nedaudz labāki: vairāki simti jūdžu līdz pirmajai atteicei. Kompānija Valeo Kalifornijā testēja tikai vienu prototipu, rezultāts − 215 sistēmas novirzes uz 574 jūdzēm.

   
  autopilot, автопилот, GPS, автономное вождение, automātiskās vadības sistēmas
  Chevrolet Bolt ar autonomās vadības sistēmu GM Cruise LLC. Tā jau ir sistēmas trešā paaudze. Fotoattēlā redzams pilnīgi autonoms brauciens, bez izmēģinātāja pie stūres.
   
 

IT kompānijas

Citu atskaišu dati ir interesantāki. Kā rāda prakse, automātisko vadības sistēmu jomā labākos rezultātus sasniedz nevis automobiļu un to komponentu ražotāji, bet IT kompāniju specializētie projekti.

Piemēram, 2013. gadā tika nodibināta kompānija Cruise Automation: autonoms automobiļu tehnoloģiju izstrādes jaunuzņēmums. Šo firmu nopirka koncerns GM un uz šo brīdi apmēram simts elektromobiļu Chevrolet Bolt ar autopilotiem braukā pa Kaliforniju. Rezultāti ir ievērojami labāki: uz nobrauktām 125 000 jūdzēm vidējais nobraukums līdz atteicei ir 4000 jūdzes.

Vēl iespaidīgākus rezultātus demonstrē Waymo: šī kompānija arī specializējas autopilotu izstrādē un pieder Google. Tikai Kalifornijā vien Waymo/Google izvietojusi veselu autoparku. Rezultāts − tikai 63 novirzes uz 350 000 nobrauktām jūdzēm, jeb 5555 jūdzes līdz pirmajai kļūdai.

Viss būtu labi, bet šī viena kļūda var izrādīties ļoti dārga. Reiz robomobilis nespēja atpazīt piegādes kravas auto izvirzīto platformu un no ietriekšanās tajā pilnā gaitā paglāba tikai safety driver. Par laimi, viņš tobrīd nerakājās telefonā. Jāpiebilst, ka šie paši CADMV protokoli liecina, ka speciāli apmācīta izmēģinātāja vidējais reaģēšanas ātrums ir 0,91 sekunde.

Citiem izstrādātājiem arī bijuši dažādi atgadījumi – sistēma nav spējusi atpazīt cilvēku uz velosipēda, ceļa apkopes tehniku utt. Un kas notiks, ja mašīna ar autopilotu brauks nevis pa saulainās Kalifornijas tīrajiem ceļiem, bet pa ziemas trasēm, kas līdzīgas mūsējām? Vai ir kāda iespēja autopilotu padarīt gudrāku?
   
  autopilot, автопилот, GPS, автономное вождение, automātiskās vadības sistēmas
  Vai autopilotu izmēģināšanas laikā ir ētiski riskēt ar cilvēku dzīvību un veselību? Izstrādātājiem šajā ziņā ir savs viedoklis: būtībā, jā, un daži cilvēki paši piekrīt riskēt. Waymo vervē brīvprātīgos testa pasažieru lomām bezpilota taksometros. Šādi Chrysler Pacifca Hybrid jau pārvadā cilvēkus pa Kalifornijas ceļiem bez vadītāja pie stūres.
   
 

Padziļinātā apmācība

Mākslīgais intelekts jau sen vairs nav fantastika – tas patiešām eksistē. Jaunākās vēsmas šajā sfērā − deep learning: padziļinātā apmācība. Tā darbojas, lai arī paši izstrādātāji nesaprot, kā tas notiek.

Piemēram, padziļinātā apmācība tika izmantota programmas AlphaGo / AlphaZero sastādīšanā un jau pēc diennakti ilgas apmācības programma apspēlēja vienu no pasaulē jaudīgākajiem šaha automātiem. Cilvēkam, skaidra lieta, izredžu nav nekādu. Starp citu, AlphaZero izstrādātāja kompānija DeepMind arī pieder Google.

Mākslīgā intelekta neironu tīklu padziļinātā apmācība principiāli atšķiras no patlaban zināmajiem datoru algoritmiem. Metodika ietver nevis kombināciju izmēģināšanu milzīgā ātrumā, kā tas notika agrāk, bet gan abstrakto domāšanu. Tas ir – dators sāk domāt gandrīz kā cilvēks.

Reiz Audi inženieri palaida trekā divus bezpilota auto ar mākslīgo intelektu, un pēc kāda laika viens no tiem iemācījās braukt krietni ātrāk. Kādā veidā? Neviens to nesaprata.

Tieši tāpat neviens nespēja atšifrēt mākslīgā intelekta radīšanas projekta FAIR čatbotu valodu Facebook tīklā. Boti ātri iedzīvojās un pēc zināma laika sāka sazināties savā starpā, izmantojot kodu, kuru cilvēki nesaprata. Botus atslēdza, tomēr mieles palika.

IT kompānijas sola visaugstākā autonomijas līmeņa – 5. robomobiļu masveida ieviešanu līdz 2035. gadam. Miljoni automobiļu ar supersmadzenēm katrā no tiem tiks apvienoti tīklā ar iespēju piekļūt internetam. Tas, ko uzzina viens robomobilis, tūdaļ kļūst zinām visiem pārējiem. Un šeit, lūk, kļūst ne visai omulīgi, jo īpaši, ja atceramies, ka ieroču sistēmu izstrādātāji arī izmanto mākslīgo intelektu. Vai visi atceras filmas par Terminatoru?

Varbūt šāda pilnība nav vajadzīga? Vienkāršot kognitīvos algoritmus un bloķēt datora abstraktās domāšanas spējas? Uz to neviens izstrādātājs neparakstīsies – visiem vajadzīgs maksimālais nobraukums līdz atteicei, bet vislabāk – vispār nevienas atteices. Tas, kurš pārspēs konkurentus, iegūs krietnu tirgus sektoru, bet tā ir milzīga nauda.

Citiem vārdiem sakot, autopilotu nākotne viennozīmīgi pienāks – tas ir tikai laika jautājums. Tikai – vai tā būs gaiša nākotne, vai arī sāks piepildīties rakstnieku-fantastu drūmie pareģojumi?
 
 
Automatizācijas līmeņi pēc SAE klasifikācijas
Līmenis Nosaukums Īss apraksts / definīcija Vadības sistēmas un akseleratora / bremžu kontrole Apkārtējo apstākļu kontrole Gatavība operatīvai vadības pārņemšanai bīstamā situācijā Sistēmas spējas vadīt mašīnu visās situācijās
0 Nav automatizācijas Vada tikai vadītājs Vadītājs Vadītājs Vadītājs Nav
1 Palīdzība vadītājam Vienas funkcijas nodošana papildus sistēmai Vadītājs un sistēma Vadītājs Vadītājs Ne visos apstākļos
2 Daļēja automatizācija Vairāku funkciju nodošana papildus sistēmai Sistēma Vadītājs Vadītājs Ne visos apstākļos
3 Peņemta automatizācija Autonomā vadīšana noteiktos apstākļos  Sistēma Sistēma Vadītājs Ne visos apstākļos
4 Augsta automatizācija Autonomā vadīšana noteiktos apstākļos bez ieceres uz cilvēka operatīvo iejaukšanos Sistēma Sistēma Sistēma Ne visos apstākļos
5 Pilna automatizācija Autonomā vadīšana bez cilvēka dalības Sistēma Sistēma Sistēma Vsos apstākļos
 
 
 
 
 
 

sagatavots / подготовлено brauc.com; car-use.lv ®