Доктор Лэнс Б. Элиот, AI Insider
Эли Уитни хорошо известен своим изобретением хлопкоочистительной машины и использованием многообещающего подхода взаимозаменяемых частей для создания своего гениального устройства. Позднее Томас Джефферсон приписал начало эпохи машин Эли Уитни.
Теперь мы знаем, что взаимозаменяемость деталей имеет решающее значение для любого вида массового производства.
Близким родственником взаимозаменяемых частей является концепция модульности.
Имеет смысл структурировать или спроектировать ваше устройство или систему в виде ряда модулей, когда вы рассматриваете возможность использования взаимозаменяемых частей. Разбивая что-то на различные компоненты или модули, вы затем можете разработать их так, чтобы они хорошо сочетались друг с другом.
В области программного обеспечения любой достойный инженер-программист знает, что модульность жизненно важна для разработки программного обеспечения. Это особенно актуально, когда программное обеспечение имеет большой размер.
Разработке систем ИИ также обычно способствует структурирование системы на модули. Вы обязательно должны иметь части системы ИИ, которые используют методы и возможности ИИ, в то время как, вероятно, есть и другие части, которые более традиционны в своем подходе. Вы можете спроектировать общую систему на те модули, которые специфичны для ИИ, и те, которые являются более традиционными.
Если бы вы разделили систему ИИ на две всеобъемлющие половины или слоя, состоящие из половины с ИИ и другой половины с более традиционными элементами, это был бы тип расщепления, который может оказаться удобным. Возможно, позднее вы обнаружите новые техники искусственного интеллекта, а затем сосредоточитесь на воплощении их в половину искусственного интеллекта, возможно, оставив нетронутым традиционный слой элементов.
Взаимозаменяемые детали, модульность и автомобили
Давайте на мгновение рассмотрим, как концепции взаимозаменяемых частей и модульности связаны с автомобилями.
По большому счету большинство автомобилей состоит из взаимозаменяемых частей.
Двигатель, вероятно, можно будет вставить в остальную часть автомобиля, что позволит вам сделать двигатели без необходимости делать это с учетом конкретного кузова автомобиля и других элементов автомобиля. Все это модульно разработано и выполнено со взаимозаменяемыми элементами, а это означает, что вам нужно заранее все хорошо продумать, чтобы они без труда стыковались друг с другом.
Я предполагаю, что большинство из нас понимают, что модульность автомобилей имеет большой смысл, и привыкли к этому понятию.
Помните, как я ранее предложил, что для системы ИИ мы могли бы разделить ее по крайней мере на две основные половины или уровня, состоящие из уровня, содержащего компоненты ИИ, и второго уровня с более традиционными компонентами. Я не говорю, что вам нужно делать что-то именно так, и только указываю на это как на возможность, которая может иметь или не иметь смысла в зависимости от характера системы искусственного интеллекта, которую вы создаете. Кроме того, имейте в виду, что модуляризация существует и внутри этих половин, и поэтому я каким-то образом не предполагаю, что есть просто два монолита, а вместо этого говорю, что у вас может быть основная модульность на самом верхнем уровне, а затем модульность на этих последующих уровнях или модули.
Предположим, что для автомобилей мы попытались применить ту же идею разделения автомобиля на две основные половины или слои. Если да, то из чего должны состоять эти слои?
В случае с автомобилем, казалось бы, наиболее логичным способом разрезать его пополам было бы разработать нижнюю половину и верхнюю половину. Мы будем называть нижнюю часть шасси автомобиля, которую также можно называть по-разному, в том числе называть ее платформой, ходовой частью, трансмиссией, скейтбордом и так далее. Верхнюю половину мы будем называть телом, или типом тела, или некоторые любят говорить, что это стручок.
Предположим, что мы собираемся спроектировать автомобиль, который состоит из двух основных частей: нижней половины, которая является шасси или платформой, и верхней половины, являющейся кузовом или гондолой.
Зачем нам это делать?
Пока мы придерживаемся мантры взаимозаменяемых частей, теоретически мы можем сделать шасси или платформу в одном месте, а позже прикрепить корпус или гондолу в другом месте.
Это, однако, просто преимущество производства. Мы также можем получить преимущество в том, что можем повторно использовать шасси или платформу и иметь различные типы кузовов или модулей, которые мы можем разместить на шасси. Это означает, что у нас, скорее всего, будет множество разных автомобилей, которые, как мы надеемся, будет проще производить, если у нас будет собственное «стандартизированное» шасси или платформа, а затем изготовление множества модулей, которые будут устанавливаться на платформу или шасси.
Таким образом, вместо того, чтобы делать две совершенно разные машины, предположим, что мы решили сделать нижнюю половину или слой, который был частью мобильности, а верхнюю половину — типом кузова или капсулой. Затем мы могли бы сделать несколько верхних половинок, которые можно было бы подключить к нашему «стандартизированному» нижнему слою. Это дало бы нам большую гибкость.
Вместо того, чтобы пытаться сделать одну машину, которая может делать две вещи, мы могли бы подумать о том, чтобы сделать две машины, каждая из которых хорошо справляется с одной задачей. Проблема, однако, в том, что обычно нам нужно было бы производить два разных автомобиля, что увеличивает стоимость производства и усложняет задачу прогнозирования того, сколько их нужно сделать.
Решение может заключаться в том, чтобы пойти дальше и создать шасси или платформу, которую мы могли бы использовать повсеместно в качестве центра мобильности для любых типов верхних слоев или модулей, которые мы могли бы захотеть сделать. Мы могли бы сделать одну капсулу или верхний слой, в котором могли бы прекрасно разместиться пассажиры. Мы могли бы сделать еще одну капсулу или верхний слой, который хорошо подходит для перевозки грузов. И Т. Д.
Это кажется надежным способом получить лучшее из обоих миров.
Конечно, подвох состоит в том, чтобы на самом деле быть в состоянии соединить две половины и сделать это таким образом, чтобы это было не слишком сложно. Создание plug-and-play всего шасси с целым блоком — это непростая задача.
Эта концепция наличия нижнего уровня автомобиля и верхнего уровня часто упоминается как модульное транспортное средство. Инсайдеры автомобильной промышленности могут называть его Ridek, о чем я объясню далее.
Патент был выдан в 2000 году доктору Гордону Дауэру за его изобретение модульного транспортного средства, которое также было EV (электрическим транспортным средством). Нижний уровень содержал двигатель, трансмиссию и т. д., и он называл его Modek, что означает моторизованный или мобильный уровень (также известный как шасси или платформа). Верхним слоем был Ридон. Когда вы соединяете Ridon с Modek, вы получаете Ridek, в то время пригодный для использования автомобиль в целом. General Motors (GM) пришла в 2004 году и попыталась запатентовать модульный автомобиль, который они назвали Autonomy. Это привело к спору по этому поводу.
Когда я присутствовал на выставке Consumer Electronics Show (CES) в этом году в январе, модульный подход к транспортным средствам произвел фурор, поскольку Mercedes-Benz представил свой Urbanetic, концептуальный автомобиль, основанный на подходах нижнего и верхнего уровня. Капсула или верхний слой для пассажиров вмещает около дюжины пассажиров. Там будут окна, люк и светодиодные дисплеи, и все это будет соответствовать потребностям пассажиров. Контейнер для перевозки товаров, считающийся грузовым модулем, будет иметь объем около 350 кубических футов и может вместить около десяти поддонов с товарами.
Может ли модульный автомобиль быть крутым?
Один вопрос, который некоторые задают об этих модульных конструкциях, заключается в том, будет ли получившийся автомобиль выглядеть привлекательно или нет. Будут ли люди хотеть и стремиться ездить в беспилотном автомобиле с искусственным интеллектом, который выглядит отталкивающе? Может быть да, может быть нет.
Давайте теперь рассмотрим некоторые мельчайшие детали модульных автономных транспортных средств.
Недавно я участвовал в саммите Autonomous Vehicles 2019 (AV19) в Силиконовой долине, который проходил в феврале, и имел возможность поговорить с Марком Кроуфордом, главным инженером Great Wall Motors Company. Он поделился со мной и присутствующими взглядом на то, как они тоже используют модульный подход к транспортным средствам, наполненный искусственным интеллектом и автономными возможностями.
Те из вас, кто следит за автомобильной промышленностью, вероятно, знают о росте Great Wall Motors Company, китайского производителя автомобилей. Они являются крупнейшим производителем внедорожников в Китае и добились значительных успехов в 2016 году, когда они преодолели отметку в один миллион автомобилей, проданных в этом году.
Все это подводит меня к теме MAVS.
Модульные автономные транспортные системы (MAVS) — это многообещающее модное словечко и подход, который состоит из разработки нижней половины или шасси/платформы, на которую затем можно взаимозаменяемо разместить тип кузова или капсулу, а также добавить автономные возможности в получившийся автомобиль. Это увлекательное понятие заслуживает дальнейшего анализа — я сделаю это через минуту.
Какое это имеет отношение к беспилотным автомобилям с искусственным интеллектом?
В Институте беспилотных автомобилей Cybernetic AI мы разрабатываем программное обеспечение AI для беспилотных автомобилей. MAVS — это вариант беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом, который может повлиять на характер беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом и их появление. Это стоит знать и учитывать в своих размышлениях о будущем беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом.
Я хотел бы сначала уточнить и представить понятие о том, что существуют разные уровни беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом. Самый верхний уровень считается уровнем 5. Самоуправляемый автомобиль уровня 5 — это автомобиль, которым управляет ИИ, и в нем не участвует человек-водитель.
Для беспилотных автомобилей с уровнем ниже 5 в автомобиле должен находиться водитель-человек. Водитель-человек в настоящее время считается ответственной стороной за действия автомобиля. ИИ и водитель-человек совместно выполняют задачу вождения.
Еще одним ключевым аспектом беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом является то, что они будут ездить по нашим дорогам среди машин, управляемых людьми.
MAVS и беспилотные автомобили с искусственным интеллектом
Возвращаясь к теме модульных автономных систем транспортных средств или MAVS, давайте рассмотрим, как это относится к беспилотным автомобилям с искусственным интеллектом.
Во-первых, один из самых важных вопросов, стоящих перед любой технологической фирмой или автопроизводителем, который хочет разработать систему искусственного интеллекта для наполнения самоуправляемого автомобиля, заключается в том, использовать ли существующий обычный автомобиль в качестве основы или решить создать что-то новое.
Возможно, вы помните, что в первые дни разработки беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом существовала тенденция к созданию нового типа автомобиля, в котором будет размещаться система искусственного интеллекта. Первоначальные усилия Waymo шли в этом направлении, и давно ходили слухи, что Apple стремится сделать то же самое (как и многие другие автопроизводители и технологические фирмы в этой сфере).
Логика в то время заключалась в том, что вы могли бы также владеть и иметь возможность полностью контролировать всю машину, как говорится, суп до орехов, вместо того, чтобы пытаться использовать существующий автомобиль, над которым у вас, вероятно, в противном случае было бы меньше контроля.
Также, возможно, была задействована немного бравады, вызванная предположением, что было бы неплохо иметь собственную фирменную машину.
Отчасти эта дерзость также была связана с истоками многих усилий по созданию беспилотных автомобилей, а именно с академической и университетской средой. В такой среде вы часто собираете свой собственный прототип, иногда полностью с нуля. Это заставило многих разработчиков ИИ, которые перешли в промышленность, предположить, что они будут делать то же самое в автомобилестроительной или технической фирме, которая их наняла.
Суровая реальность такова, что создание автомобиля, который можно производить серийно и который может выдерживать суровые условия ежедневного использования в реальном мире, требует гораздо больше усилий и знаний, чем создание прототипа в исследовательской лаборатории.
Одной из опасений также было то, что вы будете тратить свое ограниченное внимание и ресурсы на попытки решить две разные проблемы одновременно. до настоящего беспилотного автомобиля с искусственным интеллектом пятого уровня.
Это также порождает еще одну трудность, связанную с попыткой решить две проблемы одновременно. Если вы все же решили сделать свой собственный новый автомобиль, когда что-то пойдет не так, как вы сможете определить, существует ли проблема на арене автомобиля или на арене системы искусственного интеллекта. Это было бы слишком сложно сделать.
По целому ряду таких причин большинство технологических фирм объединились с автопроизводителями, которые производят автомобили.
В идеале аспекты систем ИИ могут быть перенесены на другие модели автомобилей, хотя это еще не рассматривалось как легко возможный аспект. Прямо сейчас цель в значительной степени состоит в том, чтобы заставить работать автомобиль, который имеет возможность стать настоящим беспилотным автомобилем с искусственным интеллектом, и что бы вы ни выбрали в качестве основы на данный момент, это нормально. Вы можете беспокоиться о возможности повторного использования, как только вы заставите системы ИИ работать должным образом.
Я не хочу, чтобы у вас сложилось впечатление, что базовым автомобилем может быть что угодно, что вы волей-неволей выберете. Как уже упоминалось, базовый автомобиль должен быть, по крайней мере, чем-то, что работает и имеет послужной список.
Когда я говорю это, я знаю, что некоторые технологические фирмы и автопроизводители будут утверждать, что они предпочли бы начать все сначала и перепроектировать автомобиль, чтобы он подходил для целей беспилотного вождения с искусственным интеллектом. Да, это, безусловно, привлекательный подход. Мы уже знаем и признаем, что настоящие беспилотные автомобили с искусственным интеллектом будут иметь совершенно другой интерьер, поскольку больше не будет необходимости в месте водителя-человека.
В этом случае, если вы строите любой существующий автомобиль, который сегодня продается для использования на наших дорогах, очевидно, что будет полная установка для человека-водителя. Только концепт-кары демонстрируют отсутствие водительского места. Сегодня мало смысла в массовом производстве автомобиля, не обладающего способностями человека к вождению, поскольку кто его купит? Почти никто, так как машина выглядела бы немногим больше, чем высокое пресс-папье.
Модульная структура программного обеспечения упрощает перенос системы ИИ
Для некоторых разработчиков ИИ, если они не структурируют свое программное обеспечение по модульному принципу, будет чертовски сложно перенести свою систему ИИ на какой-либо другой тип автомобиля. Скорее всего, их монолитный ИИ имеет массу встроенных предположений о базовой машине, которая изначально использовалась. Поиск этих предположений будет подобен поиску иголки в стоге сена.
Смогут ли разработчики ИИ продумать будущее и подготовиться к портированию своего ИИ в будущем, будет частично зависеть не только от их собственных навыков, но и от самого автопроизводителя или технологической фирмы. Если автопроизводитель или техническая фирма отчаянно спешат первыми создать настоящий беспилотный автомобиль с искусственным интеллектом, они могут оказать такое огромное давление на усилия по разработке искусственного интеллекта, что все, что кажется причиной задержки или торможения прогресса отбрасывается в сторону.
Я не утверждаю, что стремление быть первым ошибочно. Может случиться так, что первый, кто преуспеет, получит всю славу и может захватить рынок, и в этом случае они могут позже заняться аспектами переноса. Первые такие настоящие беспилотные автомобили с искусственным интеллектом, вероятно, получат огромное признание и внимание. Заголовки провозгласят героями автопроизводителя и технологическую фирму, которым удалось достичь хваленой цели.
Как правило, мало кто склонен полагать, что быть первым — это применимое преимущество первопроходца в случае беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом. В технологической сфере есть много случаев, когда те, кто первыми осваивали новую технологию, в конечном итоге не становились «победителями» и оказывались затмеваемыми теми, кто пришел после них.
Некоторые утверждают, что первым настоящим производителем беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом, скорее всего, будет тот, кто получит больше всего стрел в спину, по-видимому, потому, что их беспилотный автомобиль с искусственным интеллектом попал в неблагоприятные обстоятельства, пытаясь подготовить его к рынку.
Попробуем взглянуть на вопрос в другом свете. Я собираюсь вернуться к теме модульных транспортных средств.
Возможно, переместить ИИ на нижний уровень
Вместо того, чтобы создавать самоуправляемый автомобиль с искусственным интеллектом, используя целый автомобиль, предположим, что вы сосредоточились на модульном транспортном средстве, в частности, на автомобиле, который разделен на нижнюю половину для шасси или платформы и имеет верхний слой для капсулы или типа кузова. .
Одним из подходов было бы втиснуть все элементы беспилотного автомобиля с искусственным интеллектом в нижний уровень. Таким образом, вы можете смешивать и сочетать другие верхние слои стручков. По-видимому, этим модулям не понадобятся какие-либо возможности искусственного интеллекта как таковые с точки зрения мобильности беспилотного автомобиля. Это упрощает изготовление различных видов стручков.
Этот подход предполагает, что возможности беспилотного автомобиля с искусственным интеллектом могут быть встроены в шасси. Может быть, это осуществимо, может быть, нет.
Например, давайте предположим, что вы собираетесь использовать радар, лидар, ультразвуковые датчики, камеры и тому подобное — все части сенсорного аппарата, необходимые для того, чтобы беспилотный автомобиль и ИИ могли ориентироваться и анализировать окружающую среду вокруг беспилотного автомобиля. машина. Где будут эти датчики?
Если вы поместите все эти датчики исключительно в шасси, это может быть проблематично. Лидар, как правило, должен быть установлен над всем транспортным средством и иметь возможность беспрепятственно сканировать окружающую среду на 360 градусов. Многие другие датчики также наиболее эффективны, когда они расположены выше на транспортном средстве.
Таким образом, у вас может не быть другого выбора, кроме как разделить систему ИИ на шасси и модуль. Возможно, вы сможете поместить большую часть внутренностей системы искусственного интеллекта в шасси, а затем встроить так называемые периферийные устройства, такие как некоторые датчики, встроенные в модуль. Некоторые датчики могут находиться в корпусе, а некоторые — в контейнере.
В этом случае вам нужно убедиться, что все стручки имеют эти сенсорные устройства. Вам также необходимо убедиться, что при любом подключении шасси и соответствующей капсулы датчики, находящиеся в капсуле, могут взаимодействовать с внутренними компонентами системы ИИ, которая находится в шасси. Одним из возможных недостатков будет любая задержка, возникающая при использовании этого интерфейса подключения. Тем не менее, вы можете привести тот же аргумент даже в отношении обычного автомобиля, который имеет «интегрированную» систему искусственного интеллекта, а это означает, что то, как датчики взаимосвязаны, может иметь аналогичную задержку.
Может ли шасси само по себе вращаться и вести себя как беспилотный автомобиль? Это опять же зависит от природы датчиков и места их размещения.
Говоря о капсулах, теперь у нас будет удобный аспект, заключающийся в том, что у нас может быть одна капсула, в которой размещаются пассажиры, и другая капсула, предназначенная для перевозки грузов. Это избавляет от более ранней проблемы, связанной с попыткой сделать один автомобиль, который может делать две разные вещи.
Характер удаления или отсоединения модулей, а также присоединение или добавление модулей к шасси будет иметь решающее значение в этой установке. Если на переключение каждого беспилотного автомобиля с искусственным интеллектом уходят часы, вы окажетесь в затруднительном положении. Не лучше ли потерять потенциальный доход от тех беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом, которые занимаются райдшерингом, чтобы «потратить впустую» предположительно бездоходное время перехода, в надежде, что деньги, которые вы заработаете на этих беспилотных автомобилях с искусственным интеллектом сколько грузоперевозчиков будет достаточно?
Такое переключение принесет прибыль только в том случае, если переключение будет относительно быстрым и простым. Если переключение занимает много времени, это минус.
Что касается безопасности, то также будет иметь решающее значение то, как капсулы прикреплены к шасси.
Это поднимает некоторые примечательные аспекты машинного обучения или глубокого обучения, которые могут отличаться при нацеливании на модульную автономную транспортную систему. Обучаете ли вы машинному обучению или глубокому обучению на конкретном типе модуля, таком как пассажирский модуль, а затем он создается, когда этот модуль помещается на шасси, и делаете то же самое отдельно для грузового модуля, или вы объединяете их вместе? машинное обучение и глубокое обучение для обоих типов модулей?
В самом деле, я бы сказал, что вся система искусственного интеллекта беспилотного автомобиля должна быть спроектирована с учетом того, что будут использоваться различные типы модулей.
Когда Ridek был запатентован, предполагалось, что покупатели могут арендовать Modek (шасси) и, возможно, купить капсулу или Ridon. Это один из способов делать что-то. Может быть и наоборот, если вы решите купить шасси и арендовать капсулу, что позволит вам позже переключиться на другой тип капсулы. Или вся установка шасси и модуля продается, возможно, даже продается несколько типов модулей тому, кто хочет иметь полный комплект. Это возможность смешивать и сочетать.
Переключив передачу, давайте кратко рассмотрим вопрос наличия множества этих MAVS и того, как они могут работать вместе как команда виртуализированных наземных мобильных устройств.
Я упоминал ранее в своих письмах и выступлениях, что мы постепенно будем использовать своего рода Swarm Intelligence (SI), используя взаимодействующие беспилотные автомобили с искусственным интеллектом. Это объединяет достижения в области распределенного ИИ (иногда сокращенно DAI или DI), а также усилия по работе с мультироботизированными системами (MRS). В случае с беспилотными автомобилями с искусственным интеллектом, если предположить, что мы можем добиться индивидуального поведения, которого достаточно, следующим шагом будет их совместная работа различными способами.
Например, они могут обмениваться информацией о дорогах и инфраструктуре друг с другом, позволяя любому беспилотному автомобилю с искусственным интеллектом достичь того, что я называю вездесущностью. У вас могут быть беспилотные автомобили с искусственным интеллектом, которые помогают друг другу стаей или группой. Это может включать караван беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом и/или использование беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом для взводов.
Марк Кроуфорд представил на AV19 грандиозное видение нескольких взаимодействующих MAVS, которые будут сотрудничать друг с другом. Это своего рода дальновидная перспектива, о которой нам нужно думать, и я аплодирую ему за его усилия по продвижению в этих вопросах.
Я понимаю, что многим автопроизводителям и техническим фирмам сейчас трудно смотреть на макроскопию, когда вы находитесь в окопах и пытаетесь заставить свои беспилотные автомобили с искусственным интеллектом работать. В конечном счете, крайне важно, чтобы мы начали определять будущее, которое мы можем спланировать, и уже сейчас прокладывать путь, чтобы двигаться к этому будущему.
Заключение
Разделение автомобиля на нижний слой и верхний слой может быть удобно в два раза. Вы можете смешивать и сочетать нижний слой с множеством различных модулей для вариантов использования.
В какой-то степени этот двухуровневый подход выходит на неизвестную для автомобилей территорию. Модульные автомобили делают смелый шаг в будущее, становясь автономными модульными транспортными средствами.
Для бесплатного подкаста этой истории посетите: http://ai-selfdriving-cars.libsyn.com/website
Подкасты также доступны на Spotify, iTunes, iHeartRadio и т. д.
Подробнее о беспилотных автомобилях с искусственным интеллектом см.: www.ai-selfdriving-cars.guru.
Авторское право, 2019 г., доктор Лэнс Элиот
