История

Самоуправляемые автомобили уже давно не за горами, и многие компании и автопроизводители делают ставку на это как на следующий шаг в транспортировке и решение проблемы интенсивного движения, а также дорожно-транспортных происшествий. Были обещания полностью реализовать эту технологию уже в 2015 году. Обещание до сих пор не выполнено, что именно произошло?

Разблокировка искусственного водителя

Путь к современным беспилотным автомобилям начался в 2005 году с конкурса беспилотных автомобилей Darpa, в котором университеты и любители участвовали в пустынях Невады, чтобы выиграть призовой фонд в размере 2 миллионов долларов. Двумя основными претендентами были Стэнфордский университет и Университет Карнеги-Меллона. Стэнфордский робот Стэнли в конечном итоге вышел на первое место и финишировал первым. Команду Стэнфорда возглавил Себастион Трун, доктор компьютерных наук из Германии, который позже стал профессором компьютерных наук в Стэнфордском университете.

Робот, который команда построила для соревнований, был оснащен несколькими датчиками, лидаром, радаром и системой камер 360, оборудованием, которое теперь стало обязательным условием для любого предприятия с самоуправляемым автомобилем. Трун сказал, что команда Стэнфорда закончила соревнование за целый месяц до соревнований, и объяснила свой успех тем, что в основном сосредоточилась на разработке своего программного обеспечения, а не на обновлении своего оборудования, как другие команды. У Стэнли было более 100 000 строк программного кода для управления автомобилем, а также для интерпретации данных датчиков и выполнения навигационных решений. Это соревнование положило начало современной эре самоуправляемых автомобилей, жалкие 2 миллиона государственных денег спустя годы создали индустрию стоимостью 100 миллиардов долларов, инженеры, участвовавшие в этом соревновании, основали такие проекты и стартапы, как Cruise, Waymo, UBER self. список можно продолжать. Первым вырванным талантом стала команда-победитель. В 2007 году соучредитель Google Сергей Брин обратился к Труну, чтобы использовать технологии и прогресс, достигнутый в этой задаче. Она называлась Google X Lab, программа лунного выстрела. Их первой целью было нанести на карту весь мир, чтобы сделать вид улиц для Google Maps; для этого потребуется миллион километров картографических данных дорог. Они взяли с собой еще одного выпускника конкурса 2005 года, Энтони Левандовски. Он основал 510 Systems, компанию, которая производит передовое картографическое оборудование. Как только он присоединился к команде Google X Labs, он отправился в ближайший дилерский центр Toyota в Пало-Альто и заказал 100 автомобилей Toyota Prius. Команда оборудовала машины аппаратным обеспечением 510 и начала картографировать Силиконовую долину. Проект имел большой успех, и затем его расширили, чтобы нанести на карту другие регионы, и расширили продукт Google Maps. Опираясь на успех просмотра улиц, команда почувствовала себя готовой к самостоятельному вождению и запустила проект «шофер», который позже получил название Waymo.

Сегодня общественность может получить доступ к беспилотным автомобилям Waymo в Фениксе, штат Аризона, где пользователи могут запросить автомобиль Waymo с тем же удобством, что и Uber. У транспортных средств Waymo нет водителей безопасности, достижение, которое потребовало картирования дорог Феникса с точностью до сантиметра и усилий по лоббированию в местном правительстве. В 2018 году в Аризоне произошел первый несчастный случай с беспилотным транспортным средством со смертельным исходом. UBER, компания, которая использовала беспилотные автомобили как способ получения прибыли, потратила на эту концепцию более миллиарда долларов, сделав ставку на то, что они смогут исключить водителей, работающих по контракту, из своего бизнеса. модели они могут иметь более подходящие поля. Беспилотный автомобиль Uber передвигался по ночам, проходя испытания, за рулем находился водитель безопасности, следивший за транспортным средством на случай, если он допустил ошибку. Пешеход перешел дорогу с велосипедом, и машина не обнаружила человека перед собой. Водитель безопасности просматривал их телефон и поднял глаза только тогда, когда было слишком поздно. Эта трагедия сильно ударила по отрасли, она уволила команду беспилотников UBER, которая была распродана через несколько месяцев после инцидента. А законодатели ужесточили ограничения на самоуправляемые автомобили, инвестиции в отрасль застопорились. Позже законодатели разрешили компаниям возобновить работу после того, как трагедия стала меньше освещаться в СМИ. На протяжении всего этого Tesla по-прежнему отстаивала самоуправляемые автомобили как технологию, которую она откроет всего через год. В 2020 году была выпущена полная бета-версия для самостоятельного вождения или FSD, в которой владельцы Tesla могли зарегистрироваться для использования программного обеспечения, если они соответствовали хорошим показателям вождения Tesla. Как только водитель имел право, он был допущен, это привело к притоку дурацких кадров FSD в Интернете, а технология все еще была преждевременной. Водители спали с программным обеспечением у руля в надежде выспаться во время утренней суеты. Несмотря на то, что Tesla FSD требует, чтобы водитель был внимательным и время от времени держал руки на руле, когда программное обеспечение активировано, водители придумывали уловки, чтобы обмануть программное обеспечение, например постукивая по объектам на колесе, чтобы программное обеспечение думало, что водитель все еще обращает внимание. . Возникли автомобильные аварии, в которых семьи погибших и выживших обвиняли FSD в авариях. Стремясь сократить производственные затраты и время, Tesla сняла и сняла радарные датчики со своих автомобилей, оставив только камеры. Это привело к многочисленным сбоям, таким как программное обеспечение для самостоятельного вождения, ослепленное ярким солнечным светом. Юристы Tesla во всех случаях заявляли, что FSD не был причиной каких-либо автомобильных аварий, и СМИ сообщали, что это странно, учитывая, что Tesla встроила механизм, который деактивирует FSD в своих автомобилях перед столкновением с объектами. Таким образом, эти отчеты владельцев Tesla, указывающие на неисправности FSD при авариях, верны, просто их Tesla сообщила им, чтобы они сели за руль перед столкновением. Это удобный трюк для Tesla, чтобы уйти от ответственности за недостатки своего программного обеспечения. Тем не менее, это наименьшая из проблем Tesla. Северный окружной суд Калифорнии подал на компанию в суд за безрассудную усовершенствованную систему помощи водителю, из-за которой их автомобили ездят на красный свет, пропускают повороты и сворачивают в пробку, что обходится владельцам Tesla в тысячи долларов. Департамент транспортных средств Калифорнии также обвиняет его в ложной рекламе, касающейся его автопилота и рекламы FSD. Национальное управление дорожного движения и безопасности или NHTSA также расследует 16 аварий, когда автопилот и FSD были активированы и врезались в стоявшие машины скорой помощи. Оба юридических дела все еще продолжаются, но не сулят ничего хорошего для амбиций Tesla в отношении роботакси. Даже генеральный директор компании Илон Маск пересмотрел свои прошлые замечания и сказал, что самостоятельное вождение оказалось гораздо более сложным, чем он себе представлял. Андрей Карпати, директор Tesla AI, команда FSD объявила о своем уходе в июле 2022 года. Карпати, Стэнфордский исследователь и преподаватель компьютерного зрения, покинул компанию, чтобы снова продолжить преподавание. Владельцы Tesla восприняли это как знак того, что истинное самостоятельное вождение Tesla еще далеко от воплощения. Cruise, стартап, состоящий из инженеров и генерального директора Кайла Фогта, который также отличился в конкурсе Darpa Challenge 2005 года, добился больших успехов в коммерциализации автономных транспортных средств. В июне 2022 года штат Калифорния выдал Cruise разрешение предлагать платные поездки на автономных транспортных средствах без требований безопасности водителей. Это был первый раз, когда штат сделал это, что сделало огромный прорыв для отрасли, когда два штата, Аризона и Калифорния, установили разрешения на автономные транспортные средства. Круиз начал с предоставления своих услуг потребителям в некоторых частях Сан-Франциско, работая только в ночное время, чтобы свести к минимуму ошибки и препятствия. Несмотря на то, что в развертывании технологии было несколько препятствий, в ноябре 2022 года их автомобили вызвали остановку движения в час пик. Флот, казалось, беспорядочно застыл на дороге. Очевидцы засняли происшествие, их автомобили также остановились на железной дороге и заблокировали пожарные машины во время вызова экстренных служб. Поскольку в их транспортных средствах нет водителя безопасности и они не могут управляться дистанционно, специалисты по круизам отправляются вручную, чтобы взять на себя управление транспортным средством при возникновении проблем.

Проблема с самоуправляемыми автомобилями

Итак, насколько мы далеки от возможности самостоятельного вождения, представленной в научно-фантастических фильмах, в настоящее время существует 5 уровней автономности. От нуля до двух водитель по-прежнему управляет автомобилем, в этом диапазоне в основном представлены вспомогательные приложения, такие как датчики слепых зон, круиз-контроль, а также удержание полосы движения. От трех до пяти водитель отпускает руль, и автомобиль может двигаться от полуавтономного уровня 3 до полностью автономного уровня пять. На четвертом и пятом уровне водитель вообще не должен брать на себя управление. Waymo и Cruise находятся на четвертом уровне, в то время как Tesla по-прежнему находится на уровне 2. Сегодня подходы к самостоятельному вождению в значительной степени зависят от машинного обучения, чтобы оснастить автомобили для вождения в любых условиях. Но этот подход требует огромных объемов данных, и Андрей Карпаты, как известно, сводится к одному вопросу: «У вас есть флот или нет?». Большинство задач, в которых машинное обучение преуспевает, — это те, где сбор данных прост и, что наиболее важно, с низким риском. Обучение роботов вождению на дорогах общего пользования сопряжено с высоким риском, ведущие компании принимают серьезные меры предосторожности, большинство из них начинают с моделирования региона, в котором они хотят начать операции по самостоятельному вождению, чтобы создать симулятор, где робот может безопасно научиться водить и ориентироваться. Это называется реальным для симуляции: после того, как робот тысячи лет тренировался в симуляторе, он может безопасно развернуться в реальном мире и продолжить обучение. Это было бы похоже на реальность. Но самые последние попытки моделирования в реальном мире идут не так, как планировалось, поскольку данные реального мира все еще намного опережают лучшие симуляторы. В настоящее время эксперты рассматривают самостоятельное вождение как проблему общего искусственного интеллекта или ОИИ. ОИИ — это термин, популяризированный Беном Герцелем, известным ученым-когнитивистом и исследователем ИИ. AGI отличается от AI тем, что вместо того, чтобы хорошо справляться с одной задачей, AGI может обобщать, чтобы изучать несколько задач с небольшим количеством данных, таких как люди. Например, чтобы разблокировать пятый уровень автономии, при котором робот может водить машину во всех случаях, будет означать, что робот может ездить по правой стороне дороги в США и так же легко научиться водить по левой стороне дороги в Индии без робота переобучают с нуля, как это мог бы сделать турист. Большинству людей требуется всего 30 часов опыта, чтобы научиться водить машину. Эта способность учиться на нескольких примерах — это то, чего не могут достичь современные методы самостоятельного вождения с машинным обучением. Исследователи оценивают, что с использованием современных методов автономного вождения для уровня 5 потребуется 8,8 миллиардов миль автономного вождения, и даже при наличии парка из 100 автомобилей, движущихся 24 часа в сутки со средней скоростью 25 миль в час, для достижения этой цели потребуется 4 столетия. Следовательно, ОИИ кажется более практичным, но путь исследований в направлении ОИИ до сих пор в значительной степени неизвестен. Открытие человеческого познания до сих пор остается загадкой.

Самоуправляемые автомобили уже давно не за горами, и многие компании и автопроизводители делают ставку на это как на следующий шаг…