В Британии объявлено о начале широкой комплексной программы по разработке законодательной базы, испытанию и последующему внедрению на дорогах страны автомобилей без водителя. Правительство заявило, что намерено сделать Британию мировым лидером по этой новой технологии. На реализацию программы выделено 19 млрд фунтов стерлингов, а разработка законодательной базы должна быть завершена к лету 2017 года.

Фантастика становится реальностью? Насколько реалистичны эти планы и удастся ли новой технологии и ее адептам преодолеть главное препятствие на пути ее реализации – консерватизм и скепсис людей.

Ведущий “Пятого этажа” Александр Кан беседует с научным сотрудником Высшей школы Циттау-Гёрлитц Иваном Ямщиковым

А.К.: Вы энтузиаст автомобиля без водителя?

И.Я.: Да, я большой фанат. Здорово, когда будущее уже здесь.

А.К.: Я же в этом вопросе полный профан. Расскажите, по возможности сжато и чтобы было понятно такому профану, как я, что это такое, как оно работает.

И.Я.: Идея в том, что автомобиль управляется искусственным интеллектом. Искусственный интеллект собирает изображения окружающего, данные датчиков движения, анализирует их, понимает, где препятствие, где другой автомобиль, где человек, и движется по заданному вами маршруту, избегая эти препятствия и строго следуя правилам дорожного движения.

А.К.: Понятно. Первым разработчиком такого автомобиля без водителя стала компания Google, которая занимается разработкой программного обеспечения. Почему она, автомобиль же – это техника?

И.Я.: Совсем нет. Часть hardware сделана уже давно. Не знаю, есть ли у вас в автомобиле парктроник, который давно доступен и способен понимать, есть ли спереди или сзади у машины препятствия и на каком они расстоянии. Проблема в том, чтобы анализировать весь объем данных. Человек может делать это довольно быстро. А программы долгое время не справлялись с задачей анализа изображения. Есть двухмерная картинка, а нужно выделить из нее силуэт человека и понять, что это пешеход. Еще сложнее написать программу, которая поймет, что пешеход движется, в каком направлении и с какой скоростью. Компания Google в этом смысле один из пионеров, потому что она обладает большим опытом в том, что называется “машинное обучение”. Так называемые умные алгоритмы, которые компанией используются прежде всего в поиске, но их можно применять не только в интернете, но и в автомобиле, например. Есть много других интересных решений. В Швеции был большой проект, связанный с созданием автоматического погрузчика. Швеция – большой экспортер бумаги, а склады для бумаги – это огромные ангары, в которых стоят рулоны бумаги массой в несколько тонн. Там очень высокая травмоопасность, одна из самых опасных профессий в Швеции – погрузчик бумаги. И высокие социальные гарантии, так что компании очень заинтересованы в максимальной автоматизации этого процесса. Это сейчас довольно успешно внедряется, и есть рабочие прототипы, которые выполняют задачи погрузки, выгрузки, объезда людей, которые там могут находиться. Это большая индустрия, которая появляется, потому что мы научили компьютеры справляться со сложными задачами.

А.К.: Google теперь не единственная компания, которая разрабатывает такие автомобили. Этим занимается также Toyota и другие.

И.Я.: Это очень интересный рынок по двум причинам: открываются очень много возможностей для людей, которые не могут пользоваться автомобилями, – инвалиды, слепые, большая категория, а во-вторых, в Европе предлагают схему, отличную от Google. Они предлагают строить машины, которые обменивались бы данными между собой и не только ехали, но и оптимизировали движение – информировали светофоры, сколько машин и с какой стороны, показывали пешеходов, а светофор корректировал бы свою работу, что снизило бы пробки, что очень актуальная проблема именно в Европе. А в Америке автономный подход.

А.К.: Я возьму на себя роль адвоката дьявола. Несмотря на все эти очевидные достижения, далеко не все там благополучно. Препятствия – понятно. Их видит и фиксирует радар, программное обеспечение Google распознает. А если на дороге яма? А если стоит полицейский и приказывает автомобилю остановиться? И стоит не на дороге, а на обочине? А если снег и дождь? А если дорога ремонтируется и там временный сигнал? Как со всем этим справляться?

И.Я.: Это понятный скепсис. Никто не говорит, что это простая задача и что она в данный момент решена на 100%. Но ее можно решить в обозримом будущем. И прибыль от ее решения существенно перекроет затраты на его достижение. Что нужно сделать? Все перечисленные проблемы упираются в две вещи: нужно гарантировать, что искусственный интеллект внутри машины получит достаточное количество информации, что у него нет слепых мест. Это решается увеличением количества датчиков и повышением их качества. И сейчас используются датчики разных типов и комбинируются. И вторая часть – опыт. Как водителю нужен опыт, чтобы хорошо вести машину и все видеть на дороге и справляться с названными ситуациями. Для неопытного водителя снег или гололед – тоже большая проблема. И нам нужно научить алгоритм правильно отрабатывать в этих условиях. Делается это так: мы предоставляем объем информации, учим его с помощью программного кода, прогоняем много симуляций, перебирая последствия разных решений. После достижения определенного уровня опыта мы выпускаем его на дорогу в тестовом режиме и смотрим, справляется ли он с проблемой. И, если нет, то мы продолжаем его учить. То есть, как и живой водитель, он сдает экзамен.

А.К.: Насчет возвращения инвестиций. Понятно, что в этом заинтересованы компании типа Google. Прибыли от этого будут огромные. А почему в этом заинтересованы правительства, например британское? И в США четыре штата одобрили, а 19 отвергли эту программу? Почему поддержка неоднозначная?

И.Я.: Если бы я работал в страховом бизнесе, то мог бы перечислить много проблем, но главное в том, что автомобиль остается самым опасным видом транспорта. Это такая психологическая особенность – люди боятся летать, но не боятся водить. Хотя известно, что статистически шансы погибнуть в авиакатастрофе гораздо меньше, чем попасть в автокатастрофу, которая закончится смертью или инвалидностью. Потому что в автомобиле есть ощущение, что они что-то контролируют и сами за себя отвечают. Но мы склонны переоценивать свои качества, в частности, свое умение водить. И правительства вкладывают деньги потому, что смертность на дорогах – большая проблема. То есть это вложение в здоровье членов общества.

А.К.: Скепсиса пока больше, чем энтузиазма. Что поможет преодолеть этот скепсис?

И.Я.: Реальная статистика. Она может подтвердить, что, если за рулем робот, то меньше людей становятся инвалидами или погибают. Если эксперименты докажут, что компьютер водит лучше, чем человек, это сильно убавит скепсиса.

www.bbc.co.uk