Обучение автопилота

 
 
 
  Сегодня многие производители автомобилей и компонентов тестируют системы автоматического вождения, а некоторые функции уже встречаются на серийных машинах. При этом тема автопилотов глубже, чем кажется. Как испытывают эти системы, какими критериями оценивают их успешность, как их обучают, и чем это все чревато?
   
  autopilot, автопилот, GPS, автономное вождение, automātiskās vadības sistēmas
   
 

Существует пять степеней автоматизации по классификации SAE: чем больше цифра − тем автономнее система (см. таблицу). Все это хорошо, но максимально автоматизированная система должна анализировать дорожную ситуацию не хуже, чем человек.

Продемонстрировано уже много интересных систем, которые, в целом, неплохо себя ведут. Правда, иногда машины с автопилотом все-таки попадают в ДТП с нехорошими последствиями. Вообще, насколько надежны подобные системы?

Цифры и факты

По понятным причинам сами разработчики систем автоматического вождения не очень заинтересованы публиковать отчеты о работах систем, но кое-какая любопытная информация все же просачивается. Сегодня очень много машин с автопилотами тестируется в Калифорнии, и калифорнийский государственный департамент автотранспорта CADMV требует отчеты от всех, кто проводит испытания на дорогах штата.

Один из самых актуальных параметров − количество сбоев системы по отношению к километражу. Иными словами, сколько проедет машина в автономном режиме, пока что-то пойдет не так, и safety driver − находящийся в автомобиле испытатель − будет вынужден взять управления на себя.

В отчете за 2017-й год числится 20 компаний. Некоторые автопроизводители − Tesla, BMW, Ford, Honda и VW − прислали в CADMV отписки, мол, все испытания проводились на полигонах, а по дорогам общего пользования их машины с автопилотами не ездили.

Если посмотреть на результаты тех, кто прислал отчеты, становится понятно − почему не все хотят делиться информацией. Например, Nissan, тестировавший пять автомобилей, продемонстрировал средний результат 24 отключения автопилота на 5000 пройденных миль, то есть, 208 миль до ошибки.

У Bosch и Delphi результаты лучше: несколько сотен миль до первого сбоя. Компания Valeo тестировала в Калифорнии всего один прототип, результат − 215 отключений системы за 574 мили.
   
  autopilot, автопилот, GPS, автономное вождение, automātiskās vadības sistēmas
  Chevrolet Bolt c системой автономного вождения GM Cruise LLC. Это уже третье поколение системы. На фото − полностью автономная езда без испытателя за рулем.
   
 

IT-компании

Данные других отчетов интереснее. Практика показывает, что в сфере систем автоматического вождения лучшие результаты показывают не производители автомобилей и компонентов, а специализированные проекты от IT-компаний.

Например, в 2013-м году была основана компания Cruise Automation: стартап по разработке автономных автомобильных технологий. Эта фирма была куплена концерном GM, и сегодня около сотни электромобилей Chevrolet Bolt с автопилотами наматывают километры по Калифорнии. Результаты значительно лучше: за 125 000 миль средний пробег до первого сбоя составляет 4000 миль.

Еще более впечатляющие результаты демонстрирует Waymo: эта компания тоже специализируется на разработке автопилотов, а принадлежит она Google. В одной только Калифорнии у Waymo/Google целый автопарк. Результат − всего 63 отключения на 350 000 пройденных миль, или 5555 миль до ошибки.

Все бы хорошо, но цена этой одной ошибки может быть велика. Как-то робомобиль не смог распознать выдвинутую аппарель развозного грузовика, и не въехать в нее на полном ходу помог только safety driver. К счастью, он в тот момент не копался в телефоне. К слову, согласно тем же отчетам CADMV, среднее время реакции специально обученного испытателя − 0,91 секунды.

Бывали и другие случаи у разных разработчиков, когда система не смогла распознать человека на велосипеде, дорожную уборочную технику, и т.д. А что будет, если машина с автопилотом поедет не по чистым дорожкам солнечной Калифорнии, а по зимним дорогам, вроде наших? Можно ли как-то научить автопилот, чтобы тот стал умнее?
   
  autopilot, автопилот, GPS, автономное вождение, automātiskās vadības sistēmas
  Этично ли рисковать жизнью и здоровьем людей при испытаниях автопилотов? У разработчиков свое мнение на этот счет, да, по сути, и некоторые люди сами не против. В Waymo набирают добровольцев на роль тестовых пассажиров беспилотных такси. Такие Chrysler Pacifica Hybrid уже возят людей по калифорнийским дорогам без водителя за рулем.
   
 

Глубокое обучение

Искусственный интеллект − уже давно не фантастика, он существует. Новейшее веяние в этой сфере − deep learning: глубокое обучение. Это работает, хотя сами разработчики не до конца понимают, как это происходит.

Например, глубокое обучение было применено при создании программы AlphaGo / AlphaZero, и всего через сутки обучения программа обыграла один из самых мощных в мире шахматных движков. У человека, понятное, дело, шансов нет совсем. Кстати, разработавшая AlphaZero компания DeepMind тоже принадлежит Google.

Глубокое обучение нейронных сетей искусственного интеллекта принципиально отличается от известных ныне компьютерных алгоритмов. Методика предполагает не перебор комбинаций на огромной скорости, как это было раньше, а абстрактное мышление. То есть, компьютер начинает мыслить почти как человек.

Инженеры Audi как-то выпустили на трек два беспилотника с искусственным интеллектом, и через некоторое время один научился ездить заметно быстрее. Как? Никто не понял.

Точно также никто не смог расшифровать язык чат-ботов проекта по созданию искусственного интеллекта FAIR в сети Facebook. Боты быстро освоились, и через некоторое время стали общаться между собой с помощью кода, который люди не понимали. Ботов отключили, но осадочек остался.

IT-компании обещают массовое внедрение робомобилей наивысшего, 5-го уровня автономности к 2035-му году. Миллионы машин, в каждой из которых супермозг, будут объединены в сеть и иметь доступ в Интернет. То, чему научился один робомобиль, сразу становится известно другим.

И вот тут становится как-то не очень уютно, особенно, если вспомнить, что разработчики систем вооружения сегодня также применяют искусственный интеллект. Все помнят фильмы про Терминатора? Или повесть "Страж-птица" Рея Бредбери?

Может быть, не нужно такое совершенство? Упростить когнитивные алгоритмы и блокировать способность компьютера к абстрактному мышлению? На это никто из разработчиков не пойдет: всем нужен максимально возможный пробег до сбоя, а лучше − полное отсутствие сбоев. Кто обгонит конкурентов, тот отхватит больший кусок рынка, а это − огромные деньги.

Иными словами, автопилотное будущее однозначно наступит − это лишь вопрос времени. Вот только будет ли это будущее светлым, или начнут сбываться мрачные предсказания писателей-фантастов?
 
 
Уровни автоматизации по классификации SAE
Уровень название Краткое определение Контроль рулевого управления и акселератора / тормозов Контроль окружающей обстановки Готовность к оперативному перехвату управления в опасной ситуации Способность системы вести машину во всех ситуациях
0 Нет автоматизации Управляет только водитель Водитель Водитель Водитель Отсутствует
1 Помощь водителю Передача вспомогательной системе одной функции Водитель и система Водитель Водитель Не во всех условиях
2 Частичная автоматизация Передача вспомогательной системе нескольких функций Система Водитель Водитель Не во всех условиях
3 Условная автоматизация Автономное вождение в определенных условиях Система Система Водитель Не во всех условиях
4 Высокая автоматизация Автономное вождение в определенных условиях без расчета на оперативное вмешательство человека Система Система Система Не во всех условиях
5 Полная автоматизация Автономное вождение без какого-либо участия человека Система Система Система Во всех условиях
 
 
 
 
 
 

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