Корпорация Google не так давно отметила важное событие: ее беспилотные авто проехали по дорогам более 2,5 миллионов километров. Испытания, которые проводятся компанией, показывают, что эти автомобили неплохо справляются со своей задачей — поездка из точки А в точку Б без управления человека. Но проблемы еще есть, и их довольно много. Из-за этих проблем робомобили Google пока еще не могут колесить по дорогам городов в массовом порядке.
Основная причина в том, что машины компании, хотя и очень продвинуты в техническом плане, но это машины. Система управления беспилотными авто — слабая форма ИИ, которая неспособна решать многие нестандартные задачи. Что это за задачи такие? Давайте посмотрим, компания Google недавно поделилась этими данными с общественностью.
Вот одна из сложных для компьютера задач — правильная идентификация огней светофора. Если вы присмотритесь повнимательнее, то станет ясно, что на фото вовсе не красный сигнал, а необычный фонарь красного цвета, закрывающий светофор. Робомобиль вполне может распознать это как соответствующий сигнал светофора и остановиться. Успеют ли притормозить сзади едущие автомобили? Вопрос риторический.
Еще одно фото — автобус закрывает все лампы светофора, кроме красной. Что делать — останавливаться или нет? Сигнал вроде не горит, но он же единственный, и красный цвет виден. Эта ситуация — еще одна проблема для робомобиля.
И еще вариант — слишком яркий солнечный свет. В результате неясно, сигнал какого цвета на светофоре. Это красный или желтый? Или вообще посторонний объект? ИИ робомобиля крайне сложно найти ответ на эти вопросы.
Для человека все это не представляет особой проблемы. Решение таких задач занимают у нас доли секунды. Используя ресурсы своего мозга, мы способны решать и гораздо более сложные вопросы, которые чисто логически решить нельзя. Компьютерные же системы внезапно появляющиеся проблемы такого типа решать неспособны.
Примеры, которые приведены выше, продемонстрировал Дениэл Росенбенд ( Daniel Rosenband), специалист, который занят в проекте беспилотных машин Google. «Определение сигнала светофора и других сигналов — сложные задачи», — говорит он. В большинстве случаев ИИ сверяет видимое объективом камеры с каким-либо примером из базы, и «понимает», что это, например, зеленый или желтый сигнал светофора.
Но на дороге не все так просто. Ситуаций, которые мешают ИИ понять, что происходит на дороге, и что показывает светофор, довольно много. Вот еще один пример сложной для робомобиля ситуации. Зеленый круг на щите вполне может быть расценен компьютерной системой управления, как призыв двигаться вперед. Сейчас инженеры компании активно работают над созданием продвинутой системы идентификации сигналов светофора и дорожных указателей. Ряд результатов, полученных в ходе работы, описан здесь.
Элементы дороги, подобные этой — и вовсе страшный сон для системы компьютерного управления.
Вот, что видит робомобиль Google на дороге: розовые объекты — это автомобили, белые и желтые полосы — дорожная разметка
Автомобилисты-люди действуют на этом участке согласно правилам ПДД и собственной интуиции. При плотном потоке транспорта бывает сложно быстро определить, где здесь можно проехать и куда вообще нужно ехать. Робомобиль, несмотря на всю доступную ему скорость обработки получаемых данных, в таких местах ориентируется и действует еще не слишком хорошо.
А это объекты на дороге, разметка и траектории движения других автомобилей, как их видит система робомобиля
Еще одна проблема — это погода. В Калифорнии, Маунтин-Вью, где проводятся основные испытания робомобилей, с погодой все хорошо. По большей части здесь ясная и солнечная погода, не слишком жарко. Но уже в Аризоне все не так идеально. Здесь жарко, почти всегда солнечная погода. И прямые солнечные лучи сильно нагревают элементы купола «беспилотника» со всеми его датчиками, камерами и сенсорами. Случаются сбои. Та же ситуация и в Неваде, где Google тоже проводит тестирование своих автономных машин.
Сейчас инженеры компании ищут способ защитить и охладить крышу автомобиля с его управляющим куполом.
И еще проблемы
Но яркие солнечные лучи и высокая температура — это только малая толика сложностей, с которыми сталкиваются участники проекта Google cars. Снег, ливень, водители-лихачи, плотный трафик на дорогах, необычные дорожные указатели, сумасшедшие велосипедисты и байкеры — на все это ИИ автомобиля должен реагировать адекватно и достаточно быстро. Скорость реакции системы должна быть очень высокой, иначе предотвратить потенциальное ДТП не удастся.
ИИ можно обучить распознавать дорожные знаки ремонтников и объезжать яму, если вокруг есть ограждение. А что, если есть яма, но нет ограждения. Что, если дорожные рабочие подают водителям сигналы руками, показывая, куда нужно ехать? Может ли ИИ автомобиля понять, что хочет дорожная полиция? Все это нужно учитывать при создании робомобиля.
Так выглядел прототип компьютерной системы управления беспилотным автомобилем Google раньше
Если система вдруг «видит» резиновый мяч, скачущий впереди по дороге — что нужно делать в этом случае? Сможет ли машина «сообразить», что рядом где-то может быть ребенок? Нет, не сможет, эту ситуацию надо предусмотреть разработчиками и ввести в компьютер способы ее решения.
Компьютерные системы автомобилей обычно работают с точными картами, где указаны все объекты, которые требуют внимания. Для ориентации на пространстве автомобиль работает с GPS. Что случится, если GPS станет недоступным? Это вполне реальная ситуация в городе, где высокие дома перекрывают сигнал. Кроме того, нужно учитывать и ситуации, при которых карта не соответствует реальности, что тоже бывает довольно часто.
В управляющую программу нужно вводить все, абсолютно все возможные дорожные ситуации, даже самые редкие и маловероятные. Инженеры Google стараются это делать. «Мы работаем на тестовых участках пути, отрабатывая ситуации, которые могли бы случиться при движении по обычной дороге», — говорит Росенбенд. Но, по его словам, ничего не заменит тестовый заезд в реальных условиях.
А так выглядит система управления машиной от Google сейчас
Иногда высказывается идея, что вдоль дорог нужно установить специальные указатели и сигналы для робомобилей — в этом случае все станет намного проще. Но реализовать такую идею сложно, и сейчас ее даже никто не рассматривает, как реальное предложение. Может быть, производители автомобилей с ИИ не против, но власти не пойдут сейчас на подобное — слишком затратно, а результат не слишком очевиден.
Поэтому робомобилям приходится учиться существовать в том мире, который построил человек.
Кстати, сейчас неизвестно, какие электронные компоненты использует Google в системе управления для своих машин. Возможно, это уникальные, созданные своими силами детали. Может быть, обычные электронные «запчасти», закупаемые у известных производителей. А может быть, используются и кастомные и обычные компоненты. Некоторые детали Росенбенд все же озвучил.
В робомобилях компании используются чипы, изготовленные по 14 или 16 нм техпроцессу. Производительность системы — 50 триллионов 16-битных операций с плавающей точкой в секунду. Такая система, по словам представителей компании — это «золотая середина» между скоростью работы и точностью.
Корпорация Google собирается запустить продажу своих беспилотных автомобилей в 2020 году. Получится ли достичь цели? Команда проекта уверена, что да. Несмотря ни на какие проблемы, инженеры компании собираются выполнить работу в срок.
