Роботизированные машины готовятся принять вызов

QuattroruoteАвто

Дуй сюда!

Словосочетание «беспилотный автомобиль» уже не режет слух. Но одно дело ехать без водителя по широченным магистралям, и совсем другое — не теряться на самых загруженных перекрестках мира. Роботизированные машины готовятся принять этот вызов, продолжая сосуществовать с человеком.

Пока что в такой пробке, как на фото, нывыки искусственного интеллекта бессильны. И на пути к полностью автономному вождению роботизированным автомобилям предстоит обучиться некоторым человеческим хитростям.

На экране то и дело всплывают геометрические фигуры. Горизонтальные, вертикальные, синие, зеленые, желтые. Так беспилотник видит графическое отображение окружающей обстановки. Пешеходов, автомобилей, велосипедов, полос движения, разделительных барьеров, светофоров, дорожных знаков, тротуаров... В общем, всех препятствий, которые могут встретиться во время движения по дороге. Иногда интересно посмотреть на реальность другими глазами. Пусть даже эту реальность мы прекрасно знаем, поскольку создали ее сами.

И продолжаем этот генезис, пополняя «мозг» автомобиля миллионами изображений настоящего мира, которые помогают создать полную виртуальную картину вселенной. Главное — научить автономный транспорт правильно ее интерпретировать, поскольку это ключевой аспект полноценного появления беспилотников в нашей жизни. Чем больше деталей они смогут идентифицировать, тем лучше будут ориентироваться в сложной обстановке, то есть в условиях тяжелого городского трафика, управление которым и представляет собой главную головоломку для исследователей на ближайшую перспективу.

Одно дело — движение по магистрали: для этого технологии уже достаточно созрели. Но как преодолеть перекресток с хаотичным движением, забитый автомобилями, мотоциклами, велосипедами и пешеходами или же круговое движение со множеством съездов? И главная загвоздка — как сосуществовать с автомобилями под управлением человека, который порой ведет себя непредсказуемо. Вот новый вызов для автономных машин, следующий этап для искусственного интеллекта, задействованного в транспортных системах. Как он справится с этими ситуациями? Как конкретно ведется обучение автоботов? Когда мы сможем им доверять? Вопросы тем актуальнее, чем больше стран выдает разрешение на испытания подобной техники на дорогах общего пользования. Мы расскажем, как шаг за шагом развиваются исследования. Начнем прямо со школьной скамьи.

Первый урок: Классификация объектов. Автомобиль будет видеть их как фигуры

Школа беспилотников

Как и все методы обучения, тот, о котором мы поведаем, имеет свое название. Причем с педагогическим привкусом: deep learning, что на русский переводится как глубинное обучение. Метод стал массово применяться лет пять-шесть назад для компьютеров и роботов на колесах, которые на данный момент как дети — их познание мира ограниченно. Но они быстро учатся. «В отличие от детей они делают это параллельно, то есть одновременно. И никогда не забывают то, что узнали», — говорят ученые.

Глубинное обучение основывается на искусственных нейросетях, повторяющих нейронную систему человека. Но это не физический объект, а комплекс сложений и вычитаний, который говорит на двоичном компьютерном коде. И он позволяет применять вероятностные модели при интерпретации динамики ситуаций. Объясняет Марко Павоне, заведующий лабораторией автономных систем отдела астронавтики Стэнфордского университета, штат Калифорния: «Предположим, что пешеход собирается перейти дорогу: самые простые предиктивные системы на основе детерминистического подхода базируются на тезисе, что он будет все время двигаться с постоянной скоростью в одном направлении. Но поведение человека гораздо вариативнее. Так вот, нейронные сети позволяют использовать стохастические математические модели, основанные на вероятностях. Они больше соответствуют человеческому поведению, которое может быть непредсказуемым».

Но мы забегаем вперед. Сделаем шаг назад и объясним, что обучение робомобилей предусматривает три ступени. Их резюмирует тот же Павоне: «Восприятие окружающей обстановки, прогнозирование ее развития, решения, которые должна принять машина».

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

9 некогда популярных продуктов, которые исчезли из магазинов 9 некогда популярных продуктов, которые исчезли из магазинов

Ностальгическая подборка продуктов с оттенком злорадства

Maxim
Индиана Джонс XIX века, или Приключения Джованни, расхитителя гробниц Индиана Джонс XIX века, или Приключения Джованни, расхитителя гробниц

Джованни Батиста Белзони был первым египтологом на свете

Maxim
«Любой поступок мужчины – мужской» «Любой поступок мужчины – мужской»

Герой нашего времени Сергей Шнуров. Что это значит – быть настоящим мужчиной

Playboy
История самого знаменитого фальшивомонетчика СССР История самого знаменитого фальшивомонетчика СССР

Виктор Баранов — человек, который помогал советской стране делать деньги

Maxim
Любовь — великая замануха жизни Любовь — великая замануха жизни

История слепого массажиста без инвалидной психологии

Русский репортер
Роковое влечение Роковое влечение

Паулина Андреева тайно призналась в любви другому мужчине

StarHit
Анна Ковальчук: «У меня сильный ангел-хранитель» Анна Ковальчук: «У меня сильный ангел-хранитель»

Актриса о прибавлении в семействе и смене имиджа

StarHit
Перелетные ястребы: почему омский «Авангард» стал играть в Балашихе Перелетные ястребы: почему омский «Авангард» стал играть в Балашихе

Как вынужденный переезд в другой регион скажется на экономике клуба «Авангард»

Forbes
На воспитании у бабушки: можно ли заменить родителей? На воспитании у бабушки: можно ли заменить родителей?

Часто вместо родителей детей воспитывают бабушки. Как это влияет на психику?

Psychologies
Ошибка выжившего. Как не потерять сотрудниц после декретного отпуска Ошибка выжившего. Как не потерять сотрудниц после декретного отпуска

Есть три категории женщин, возвращающихся на работу после декретного отпуска

Forbes
10 способов превратить скучный урок английского в развлечение 10 способов превратить скучный урок английского в развлечение

Урок английского может быть самым крутым событием недели!

Psychologies
Без права на улыбку: Бастер Китон — единственный человек, которого боялся Чаплин Без права на улыбку: Бастер Китон — единственный человек, которого боялся Чаплин

4 октября 1895 года родился один из величайших комиков мира — Бастер Китон

Maxim
Математика родов Математика родов

Сколько длятся нормальные роды?

9 месяцев
Как превратить роутер в сетевое хранилище Как превратить роутер в сетевое хранилище

Как настроить свое сетевое хранилище

CHIP

15 ноября в прокат выходит второй фильм "Фантастические твари"

Esquire
Осознанные сновидения: за и против Осознанные сновидения: за и против

Что представляют собой осознанные сновидения, приносят ли они пользу или вред

Psychologies
Реестр олигархов: зачем они нужны Кремлю Реестр олигархов: зачем они нужны Кремлю

Сегодняшние олигархи далеки от своих же образов эпохи Березовского

Forbes
Когда Бог силен в твоем теле Когда Бог силен в твоем теле

Суфизм: тайная мистика в сердце Чечни и Ингушетии

Русский репортер
Какое кино смотреть в свой день рождения Какое кино смотреть в свой день рождения

Смотри тот фильм, что родился в один год с тобой!

Maxim
Наследницы по прямой Наследницы по прямой

Интервью с Анной и Надеждой Михалковыми

OK!
Музыкальный опросник Esquire: отвечает группа «Пасош» Музыкальный опросник Esquire: отвечает группа «Пасош»

Пять ответов на пять вопросов о музыке от группы «Пасош

Esquire
Производственная драма. Сторителлинг нужен не всем компаниям Производственная драма. Сторителлинг нужен не всем компаниям

Новая мода в популярном маркетинге — сторителлинг

Forbes
Как миллениалы меняют концепцию брака Как миллениалы меняют концепцию брака

Как современные молодые люди относятся к браку и чем отличаются их союзы

Psychologies
Сделано в СССР: 10 главных советских дизайн-решений XX века Сделано в СССР: 10 главных советских дизайн-решений XX века

Что занимало лучшие умы прошлого столетия

Esquire
Индекс надежды. Почему растут инвестиции в биржевые фонды Индекс надежды. Почему растут инвестиции в биржевые фонды

В мире наблюдается настоящий бум биржевых фондов, инвестирующих в индексы (ETF)

Forbes
«За 30, не замужем и счастлива»: истории шести женщин «За 30, не замужем и счастлива»: истории шести женщин

Истории женщин, которые счастливы без отношений и наслаждаются одиночеством

Psychologies
9 продуктов, которые запрещено есть в путешествиях (категорически) 9 продуктов, которые запрещено есть в путешествиях (категорически)

Что точно не нужно есть и пить в других странах

Playboy
Русский травник: как заработать 100 млн рублей на промышленной конопле Русский травник: как заработать 100 млн рублей на промышленной конопле

Предприниматель, сколотивший состояние на промышленной конопле в Голландии

Forbes
8 ошибок, из-за которых ты выглядишь старше: не допускай их! 8 ошибок, из-за которых ты выглядишь старше: не допускай их!

Чтобы выглядеть идеально, нужно просто не допускать эти ошибки в макияже

Cosmopolitan
Цифровая корзина. Как магазины повышают продажи с помощью технологий Цифровая корзина. Как магазины повышают продажи с помощью технологий

Повышение продаж с помощью современных технологий

Forbes
Открыть в приложении