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

Голография и жизнь Голография и жизнь

Виталий Пономарев создал стартап и решил заняться проблемой долголетия

Forbes
Футболист, который попал: хроника скандалов Александра Кокорина Футболист, который попал: хроника скандалов Александра Кокорина

Вождение в нетрезвом виде, вечеринки с реками шампанского...

Cosmopolitan
Стыдоба одна Стыдоба одна

Как с честью выйти из непростых офисных ситуаций

Playboy
Французский поцелуй Французский поцелуй

Дом под Санкт-Петербургом, который оформила декоратор Алла Шумейко

AD
Главные зарубежные рок-группы 2018 года Главные зарубежные рок-группы 2018 года

Молодые группы, которые имеют все шансы войти в Зал славы рок-н-ролла

Esquire
Квантовое превосходство: смогут ли исследователи IBM взламывать коды Квантовое превосходство: смогут ли исследователи IBM взламывать коды

Условия, при которых квантовые компьютеры смогут обогнать классические

Forbes
Форма воды Форма воды

Восьмикратная чемпионка мира Маша Шурочкина не похожа на спортсменку

OK!
Осенняя депрессия. Экономисты усмотрели застой в экономике Осенняя депрессия. Экономисты усмотрели застой в экономике

Осенняя депрессия. Экономисты усмотрели застой в экономике

Forbes
«Никто меня в артисты не готовил» «Никто меня в артисты не готовил»

Интервью с замечательным артистом Александром Коршуновым

Добрые советы
Из жизни предков: секс с неандертальцами полезен Из жизни предков: секс с неандертальцами полезен

Homo sapiens обменивались с неандертальцами генами устойчивости к инфекциям

Forbes
Lada Granta. Эликсир молодости Lada Granta. Эликсир молодости

«Гранту» выпускают с 2011 года, и она все еще в строю

АвтоМир
«Мне не больно»: зачем мы терпим «Мне не больно»: зачем мы терпим

Эксперт: откуда берутся установки, заставляющие терпеть, скрывать эмоции

Psychologies
Виктор Рыбин и Наталья Сенчукова: «Мы победили рак» Виктор Рыбин и Наталья Сенчукова: «Мы победили рак»

Музыканты о лечении и испытаниях, которые они прошли на пути к семейному счастью

StarHit
«Не бояться тех, кому платишь налоги». Сергей Гуриев о счастье и эмиграции «Не бояться тех, кому платишь налоги». Сергей Гуриев о счастье и эмиграции

Бывший ректор РЭШ Сергей Гуриев — о неравенстве в России и роботизации труда

Forbes
5 эффективных способов запомнить все 5 эффективных способов запомнить все

Доказанные способы прокачать память и запомнить сложную информацию

Psychologies
Выйти в дамки. Как одержать победу в переговорах Выйти в дамки. Как одержать победу в переговорах

На практике в бизнесе женщины и мужчины ведут себя по-разному

Forbes
Роковая ошибка: как защищаться от бракованных товаров Роковая ошибка: как защищаться от бракованных товаров

Что делать, если товар изменил назначение и угрожает потребителям?

Forbes
Своя игра. Как использовать игровые принципы для личной эффективности Своя игра. Как использовать игровые принципы для личной эффективности

Из любителей пошаговых стратегий чаще всего вырастают топ-менеджеры

Forbes
World Expo 2020 в Дубае: восхитительный оазис в сердце пустыни World Expo 2020 в Дубае: восхитительный оазис в сердце пустыни

В 2020 году World Expo пройдет в новом футуристическом районе Дубая

Популярная механика
Васту: что снаружи, то и внутри Васту: что снаружи, то и внутри

Как получить жизненную силу, меняя пространство дома

Yoga Journal
Железный человек. История успеха Илона Маска Железный человек. История успеха Илона Маска

У всезнайки Илона Маска есть три амбициозные цели

Forbes
Свой парень Свой парень

Риналь Мухаметов о съемках, вождении и детях

Cosmopolitan

Отрывок из книги эксперта моды Екатерины Кулиничевой об истории кроссовок в СССР

Esquire
Накапливаются ли в организме случайно проглоченные частички пластика? Накапливаются ли в организме случайно проглоченные частички пластика?

Ответы на самые популярные вопросы о пластике, пауках и самолетах

Популярная механика
Почему я одна: четыре причины Почему я одна: четыре причины

Быть одной — это нормально

Psychologies

15 ноября в прокат выходит второй фильм "Фантастические твари"

Esquire
Другая Хлоя Другая Хлоя

Хлоя Грейс Морец о съемках, страхе и своем новом амплуа

Cosmopolitan
Как начать коллекционировать часы, не будучи миллионером Как начать коллекционировать часы, не будучи миллионером

Можно ли заработать на винтажных часах и с чего начать коллекционирование

Esquire
Флэш отдыхает! 9 допингов для бесконечной (почти) энергии Флэш отдыхает! 9 допингов для бесконечной (почти) энергии

Признайся, ты ведь немного завидуешь медведям?

Playboy
Lada Kalina: наследственность Lada Kalina: наследственность

Запас прочности Lada Kalina

АвтоМир
Открыть в приложении