Транспорт будущего - страница 4

В процессе создания Chevrolet Bolt EV компания совершенствовала автоматизированными системы управления, часть из которых была создана ранее в рамках систем помощи водителю. Теперь перед компанией стоит не менее сложная задача – автоматизировать процесс сборки авто. Пока сборка ручная, а это слишком долго и дорого.

Если верить производителю, то в 2017 году этот автомобиль был самым совершенным автоматизированным автомобилем в мире. В 2019 году компания планирует запустить серийное производство автономных автомобилей и, возможно, к этому времени он перейдет на 4-ый уровень автоматизации.

В ближайшие годы беспилотник 4-го уровня автономности готовятся выпустить компании Ford и Google. Google планирует начать продажу беспилотных автомобилей 4-го

уровня автономности всем желающим еще до 2020 года13. В Ford уверены, что с беспилотником 4-го уровня справятся до 2021 года, а вот с 5-тым уровнем будет сложнее и вряд ли он появится раньше 2030 года.

Согласно рейтингу Navigant Research, составленному в 2017 году, быстрее всех выпустить автономный автомобиль может компания Ford (в 2021 году), на втором месте – General Motors, третье и четвертое занимают Renault-Nissan и Daimler, далее следуют BMW, Waymo, Volvo, Delphi, Hyundai и PSA. За ними всеми (на 12 месте) находится Tesla14.

Соревнования беспилотных автомобилей начались в США еще в начале 2000-х годов с подачи Минобороны. В 2004 году беспилотники соревновались в пустыне и ни один автомобиль не смог проехать без водителя 150 миль по сложному маршруту, но уже через год это сделали 5 автомобилей, хотя перед ними поставили более сложное задание. Еще через несколько лет появились первые беспилотники, которые смогли ездить по городским улицам, а это задание гораздо сложнее, чем езда по пресеченной местности за городской чертой. Езда в оживленном городе с множеством объектов, которые нужно отслеживать, анализировать и понимать для машины сложнее всего.

В книге «Верховный алгоритм» Педро Доминго пишет: «Беспилотный автомобиль Google сам научился не съезжать с дороги: никакой инженер не писал для него алгоритм, шаг за шагом объясняющий, как добраться из точки A в точку B»15. Разработчики постоянно используют машинное обучение для более быстрого совершенствования систем самоуправления, так как создать инструкции на все случаи жизни невозможно, да и бессмысленно.

Для того чтобы автомобиль ездил лучше, чем человек, он должен сам обучаться, а не просто выполнять программы, заданные человеком. Британский стартап Wayve, основанный двумя инженерами Кембриджского университета Амаром Шахом и Алексом Кендалом, в 2018 году показал, как можно учить автомобиль при помощи подкрепления правильного поведения.

У Wayve сравнили это с тем, как взрослый помогает ребенку научиться ездить на велосипеде: поддерживает, если ребенок теряет равновесие, дает дельные советы. Если автомобиль оборудован множеством датчиков и на каждый выявленный сигнал реагирует только согласно заложенной программе, то он не обучается. Он всегда действует по инструкции и останется беспомощным в ситуации, когда инструкции нет, а разработка инструкций на все случаи жизни требует очень много времени и денег, но все равно ненадежна.

Если пойти другим путем и дать возможность машине обучаться самостоятельно, то хватит 15—20 минут, чтобы она научилась какой-то одной водительской функции, например, не съезжать с дороги или держать полосу. Для демонстрации метода обучения с подкреплением водитель Wayve сел за руль автомобиля и каждый раз, когда тот делал ошибку, давал ему об этом знать нажатием на кнопку. Посмотреть видеозапись первой демонстрации о том, как это происходит на практике, можно на сайте Wayve