>> Браян SCASSELLATI: Сардэчна запрашаем ў відэа серыі CS50 AI.
Мяне клічуць СКА.
І сёння, мы збіраемся быць казаць пра самастойнага кіравання аўтамабіляў.
Зараз, я трохі сорамна прызнацца, што, калі
Я быў дзіцем, большая частка майго дзяцінства круціліся вакол Хассельхофф.
Цяпер, гэта было раней, чым ён быў уцягнуты у чым, як у Амерыцы Got Talent,
або ўдзел у якасці выратавальніка ў Малібу, ці нават раней, чым ён быў свайго роду гісторыі
як поп-зорка ў Германіі.
>> У дзяцінстве Дэвід Hasselhoff быў акцёр другога плана
на вядомай тэлебачання Серыя называецца Knight Rider.
І я сказаў, што ён быў акцёр другога плана, таму што на самой справе зоркі шоў гэтага
быў аўтамабіль, Trans Am імя Камплектуючыя, якія маглі б кіраваць самастойна.
Кіт дзіўна.
Гэта можа гаварыць з вамі.
>> Гэта можа вырашыць праблемы.
Гэта можа ездзіць паўсюль.
Ён таксама меў лазеры і ракеты.
Так гэта быў фантастычны аўтамабіль, каб пачаць з.
>> Але гэта была навука фантастыка часу,
аўтаномныя аўтамабілі, якія можа прымаць рашэнні,
якія могуць ездзіць па дарозе.
І ў кожным пункце адзін з гэтых эпізодаў,
Хассельхофф б трапіць у бяду, і аўтамабіль
будзе сесці за руль і паехаць і выратаваць яго.
Гэта была наша навуковая фантастыка.
>> Нават у апошні раз 30 гадоў, што навуковая фантастыка
прайшоў шлях ад на тэлебачанні і на экране
у рэчаіснасці, у камерцыйных прадуктах.
Сёння мы пагаворым аб тым, як яго з'яўляецца тое, што аўтаномныя транспартныя сродкі сапраўды
ў стане пайсці і прывад і абсалютна дзіўныя рэчы.
Але давайце пачнем з гісторыі.
>> Таму што гэтыя самастойнага кіравання аўтамабіляў не прыходзяць з ніадкуль.
І на самай справе, вельмі Першыя самастойнага кіравання аўтамабіляў,
сапраўды першым ўплывовым навукова-даследчыя праекты,
выйшаў з праекта пад назвай Navlab.
Navlab быў праект, які нацягнута амаль два дзесяцігоддзі ў Карнегі-Меллона
Універсітэт.
>> І яны пабудавалі мноства з розных транспартных сродкаў
што пачаў, гледзячы як маленькія мінівэны, што
былі джыпы, якія ў канчатковым выніку былі проста седаны, мінівэны, і нават гарадскіх аўтобусаў.
І гэтыя розныя прылады маюць датчыкі ў іх,
была вылічальная Сістэмы ўклаў у іх, так
што яны могуць кіраваць, і тормазы, і паскорыць аўтаномна
усё на сваіх уласных.
Цяпер гэтыя сістэмы вельмі прымітыўныя ў пачатку.
>> І яны належылі на вельмі канкрэтныя разметка.
Так найбольш ўражлівай сістэмай, што яны пабудавалі быў часткай Navlab пяць.
А ў 1995 годзе, гэта аўтамабіль, гэта было мінівэн,
ехаў з Піцбурга ў Сан- Дыега, амаль 3000 міль.
І 98% часу, толькі што кантроль рулявое кіраванне
быў кампутар.
>> 98% часу, гэта было цалкам аўтаномным
як гэта вымусілі амаль ад узбярэжжа да ўзбярэжжа.
Дык вось, гэта неверагодна ўражвае.
І калі мы думаем пра тое, што, ёсць шмат для нас, каб разгледзець.
>> Якія датчыкі быў ён выкарыстоўваецца?
Якія рашэнні быў на самай справе робіць?
Што было, што іншыя 2% часу?
>> Мы збіраемся, каб паспрабаваць дабрацца да некаторыя з гэтых пытанняў сёння.
І, як мы глядзім на іх, мы збіраемся, каб паспрабаваць
каб раскрыць тое, што гэта тое, што структура пад
і як вылічэнне непасрэдна рухаючай гэтыя прыкладання.
Цяпер, Navlab быў велізарны поспех.
І гэта было асновай усіх нашых сучасныя думкі аб аўтаномнае
транспартныя сродкі.
>> Але само кіраванне аўто на самай справе не стаць вядомым і папулярным
пакуль у 2005 DARPA, у рамках іх ўрачыстае намаганні выклік,
сабраць праграму, каб паспрабаваць пабудаваць аўтаномную аўтамабіль.
І яны зрабілі гэта праблемай.
Яны паклалі прыз $ 2 млн там з ідэяй
што-то сапраўды разумны даследаванні каманда будзе прыйсці і быць
магчымасць прэтэндаваць на гэтую прэмію ў 2 мільёны даляраў.
>> Цяпер, прыз ня будзе лёгка атрымаць.
Для таго, каб атрымаць Прыз, вам прыйдзецца
пабудаваць аўтамабіль, які з без ўмяшання чалавека
змог праехаць 150 мілю Вядома праз перасечанай мясцовасці
пустыні.
І, што была пастаўлена задача шмат.
>> І ў той час, людзі думалі, што яны былі сапраўды з розуму ў гэтым.
Так у першым пасяджэнні Grand Challenge ў 2004 годзе быў.
І з гэтага 150-мільнай вядома, далей, лепшая каманда, што яны мелі,
пайшоў каля 11 міль, перш чым сістэма цалкам не ўдалося.
>> Зараз, каб даць вам ўяўленне пра тое, як гэта цяжка,
што 11 мілях бачылі як абсалютная фенаменальны поспех.
Але DARPA хацеў больш.
І так яны прапанавалі гэта ж Прыз у наступным годзе.
>> І толькі праз год, тэхналогія была
пашыраны да кропкі, дзе не толькі адзін Сістэма змог скончыць курс,
але пяць розных робат аўтамабілі скончыў гэты курс.
Самы хуткі адным скончыў 132 міль у рамках сямі гадзін.
Гэта быў робат называецца Стэнлі.
>> Стэнлі быў пабудаваны Стэнфард гоначная каманда.
І як вы можаце бачыць на зверху, ён меў шэраг
розных датчыкаў уверх на капот, на верхняй частцы транспартнага сродку,
і ўсё ва ўсім.
Выкарыстанне камбінацыі камер, ВК-порт, і рэгулярныя святло,
з дапамогай сонара радыёлакацыйных сістэм і на борце, з дапамогай лазерных далямераў, каб выявіць
перашкоды, гэты аўтамабіль быў у стане арыентавацца на вельмі перасечанай мясцовасці
аўтаномна руля, аўтаномна парушэнне, самастойна
ўжыванні газу.
>> Гэта было рэальным дасягненнем.
Сёння мы бачым, як гэта адбываецца нават у большым маштабе.
Многія з вас чулі пра Прылада Google самастойнага кіравання аўтамабіля.
І гэтыя сродкі ўвайшлі больш за 1,2 мільён міль у апошнія некалькі гадоў,
няма ўмяшанне чалавека наогул.
>> На самай справе, кожны раз, што аўтамабіль мае Google
удзел у якой-небудзь аварыі, гэта альбо было, таму што ён быў прыпаркаваны,
ці таму, што некаторыя чалавека быў так цікава, у якой гэта
рабіў, што яны беглі ў аўтамабілі.
Так з усімі гэтымі сістэмамі, мы бачым, гэтая складанасць з'яўляюцца.
І ў гэтым вельмі кароткі Перыяд часу, мы
сышоў з царства навукі фантастыка камерцыйнай рэальнасці.
>> Такім чынам, давайце пачнем прымаць гэтыя сістэмы адзін ад аднаго.
Давайце паспрабуем зразумець, як гэта, што яны працуюць, што яны на самой справе робяць.
Каб зрабіць гэта, мы збіраемся выкарыстоўваць адны і тыя ж віды навыкаў
што мы казалі ў класе.
Кожны раз, калі вы бачыце праблему, тое, што мы збіраемся, каб паспрабаваць зрабіць
каб паспрабаваць раскласці яго.
>> Пачніце з самага простага ўтвараюць, што мы можам.
А потым пабудаваць вонкі з гэтага простай форме.
Так што прыводзіць нас да пытання, што гэта найпростая форма аўтаномнага
кіравання?
У які момант гэта кампутар на самай справе ў кіраванні маёй машыне?
>> Цяпер, адказ можа здзівіць вас там.
Таму што амаль кожны аўтамабіль прададзены Сёння ў ЗША ці Еўропе або дзе-небудзь
на самай справе часткова аўтаномная машына.
Выкарыстанне сістэмы, такія як антыблакіровачнай сістэма тармазоў, гэтыя сістэмы сапраўды аўтаномнымі.
>> Гэта значыць, калі я ідзі на перапынак, тое, што я раблю, я прашу аўтамабіль
калі ласка, разарваць сучаснасць.
Я на самой справе не непасрэдна наступіўшы на нешта, што
прымяняе тармазную калодку да ротара.
І ўвесь сэнс антыблакавальнай сістэмай тармазоў з'яўляецца тое, што ў нейкі момант на гэтым шляху
Я буду ў стане ціснуць на перапынак.
>> Але машына распазнае што кола праслізгвае.
І гэта будзе душыць што сігнал перапынення, так што тормаз ня замкнуць.
Гэтыя антыблакіровачнай тармазная сістэмы, у пэўным сэнсе, прыняцця рашэнняў для вас.
>> І на самай справе, яны тыя, якія знаходзяцца ў падпарадкаванні тармазной сістэмы.
Вы робіце запыт.
Але вы на самой справе не ў кантролі.
>> Такім чынам, мы маглі б паспрабаваць прызнаць гэта і разбіць яго на складовыя часткі.
І мы маглі б падумаць пра гэта, як трохі псевдокода кода.
Гэта значыць, у той час як я наступаючы на ​​тармазы,
у той час як я ўжываю ціск на педаль тормазу,
Антыблакіровачнай тармазная сістэма пастаянна правяраючы
ўбачыць кожны з гэтых колаў слізгацення.
>> І, выкарыстоўваючы некаторыя ўнутраныя Датчыкі ўнутры аўтамабіля,
яны выяўлення Ці ці не кола фактычна
прыпынку або няхай гэта слізгаценне.
І калі гэта слізгаценне, антыблакавальнай тармазныя сістэмы адключаецца тармазы,
а затым адпускае.
І калі колы спыніцца слізгацення, ён паўторна ўжывае іх.
>> Гэта значыць, я раблю запыт.
Я наступіў на тормаз.
Але фактычнае парушэнне ў цяперашні час вырашыў гэтым невялікім кавалку праграмнага забеспячэння.
Так на самой справе, усе нашы аўтамабілі ўжо аўтаномных транспартных сродкаў.
>> Дык вось, гэта не тое, што мы думаем пра калі мы думаем пра аўтаномных транспартных сродкаў.
Мы лічым, што пра аўтамабілі, дзе я магу прыняць мае рукі ад колы,
і мы можам проста адпусціць.
Цяпер, гэта не адбываецца на вялікі маштаб ўсюды яшчэ сёння.
>> Але ёсць кавалкі што гэта пачынаюць
увайсці ў камерцыйным сектары.
Пачынаючы з 2003 года, Toyota, і пасля што многія іншыя вытворцы,
усё, што ад Форда і Лінкальн Mercedes-Benz,
быў прапаноўваючы некаторы тып інтэлектуальных паркоўка дапамогу.
Гэта значыць, маюцца датчыкі у машыне, як правіла,
Ультрагукавыя датчыкі для сцісласці Выяўленне перашкод па вышыні,
якія здольныя зразумець, дзе Ёсць аўтамабілі, транспартныя сродкі, людзі,
любы тып перашкоды вакол транспартнага сродку.
>> Затым націсніце кнопку на прыборнай панэлі і папрасіць аўтамабіль, калі ласка, парк у цяперашні час.
Вы выдаваць запыт.
Затым бярэ аўтаномная сістэма над і выкарыстанне гэтых датчыкаў
здольны весці машыну ў пэўнай пазіцыі паркоўкі.
У некаторых з гэтых мадэляў, ёсць паралельны варыянт паркоўкі
і заднім ходам у месцы версіі.
>> І кожны з гэтых розных прыкладанняў выклікае іншую частку праграмнага забеспячэння.
Цяпер, што праграмнае забеспячэнне ня што-небудзь дзіўнае
ці не ўсё, што вам не магу зразумець, у гэтай кропцы.
Гэта проста варта Гэтыя сігналы датчыка.
>> Калі ёсць што-то побач з левага боку
і ў мяне ёсць прастора справа, то я буду трымацца трохі,
так што я магу перайсці на права.
Многія з ранніх сістэм паркоўкі будзе кантраляваць кут павароту рулявога колы,
але патрабуе ад карыстальніка, чалавечы кіроўца, на самай справе крок на акселератар
або крок на перапынак.
Больш сучасныя сістэмы кіравання на самай справе якія цалкам самі па сабе.
>> Так, напрыклад, у Mercedes S-класа транспартнага сродку права
Зараз, вы можаце выцягнуць разам, дзе Вы хацелі б пакінуць, націсніце кнопку,
і ён будзе паралельна парк для вас без вашых рук ад руля
ці вашы ногі на педалях.
Зараз усе гэтыя сістэмы спадзявацца на датчыкі
што яны будуюць у гэтых транспартных сродкаў сёння.
І будзем мы выкарыстоўваць гэтыя датчыкі для выяўлення патэнцыйных перашкод
і папярэджваючы карыстальніка ці Ці выкарыстоўваць гэтыя датчыкі для выяўлення перашкод,
а затым аўтаматычна кіраваць далёка, што гэта ўсяго толькі пытанне праграмнага забеспячэння.
>> На самай справе, толькі нешматлікія тыдняў таму, Цеслы, хто
будуе фантастычныя аўтамабілі з ўсе з гэтых датчыкаў ў іх на працягу многіх гадоў
Цяпер, выдаў абнаўленне праграмнага забеспячэння.
І, што абнаўленне праграмнага забеспячэння дазволіла аўтамабілі ўпершыню
ўвесці аўтаматычнае кіраванне Больш за тое, аўто пілот яны гэта называюць.
Гэта аўтапілот дазволіла аўтамабіль каб выявіць сутыкнення і аўтаматычна
зламаць, каб ісці за іншым транспартным сродкам гэта перад ім, хуткасць ўзгаднення,
каб заставацца ў межах палос, глядзець з камеры, і інфрачырвонага і бачнага
святло, і быць у стане сказаць ці няма
Вы сыходзіць з вашай паласе або няма, адрэгулюйце рулявое кіраванне належным чынам,
і нават перабудавацца калі прыстасаваныя сігналы.
>> Усе гэтыя асаблівасці былі розныя проста пытанне абнаўлення праграмнага забеспячэння.
Гэта значыць, усе гэтыя карыстальнікі прачнуўся аднойчы раніцай
каб знайсці гэты новы праграмнае забеспячэнне даступная ў сваіх аўтамабілях.
З-за сэнсарных сістэм ўжо былі там.
>> Цяпер, ва ўсіх гэтых выпадках, мы бачым гэта праграмнае забеспячэнне
заснаваныя сістэмы становяцца больш і больш распаўсюджаным.
Яны там, у ўжо камерцыйныя прадукты.
І будучыня гэта тое, што мы ўбачыце, што больш.
>> На самай справе, гэта проста год, Freightliner быў
магчымасць прадставіць аўтаномную грузавік, аўтаномная прычэп трактарны,
што яны юрыдычна тэставання на дарозе ў штаце Невада.
Гэтыя транспартныя сродкі, зноў жа, прытрымлівацца загадзя вызначанага маршруту.
Яны застаюцца ў іх завулку.
>> Яны паскараюць і запавольвацца ў адказ
перашкод або дарожных умовах.
І яны нават падпарадкоўвацца некаторыя з іншыя тонкасці дарозе.
Усе гэтыя сістэмы маюць становіцца ўсё больш і больш складаным.
>> Але яны яшчэ не зусім аўтаномныя.
Яны да гэтага часу не дастаткова рабіць усё.
Гэта значыць, яны ўсё яшчэ якія патрабуюць чалавечага драйвер
прысутнічаць, каб зрабіць некаторыя рашэнні на высокім узроўні.
>> І адна з рэчаў, якія мы ўбачыце ў бліжэйшыя пяць гадоў
мноства прававых і этычныя пытанні
што круцяцца вакол праграмнага забеспячэння будуюцца на гэтых машыністаў машын.
Як гэта, што некіравальны Аўтамабіль павінен рэагаваць, калі гэта
ў асяроддзі групы людзей?
Што адбудзецца, калі ў Driverless Аўтамабіль заносу на дарозе
і вы можаце накіраваць да натоўпу 10 чалавек ці натоўпу 7 чалавек?
Што аўтамабіль рабіць?
>> Ва ўсіх гэтых выпадках ёсць багаты быць прапанавана разнастайнасць пытанняў.
І яны не проста праграмнае забеспячэнне пытанні, прававыя пытанні,
этычныя пытанні, філасофскія пытанні.
І яны з'яўляюцца тыя, якія мы, як супольнасці прыйдзецца вырашаць.
>> Таму я пакідаю вас з адной апошняй думаў, гэта адзін з Рэндалл Мунро,
з XKCD, адзін з маіх любімых коміксаў.
Гэта не проста, што мы збіраемся, каб убачыць гэтыя транспартныя сродкі будуюцца і быць
распрацаваны з праграмным забеспячэннем.
Але мы збіраемся, каб убачыць людзей, паспрабуйце выкарыстоўваць іх як добра.
>> Як гэта будзе, калі хто- можа, па Wi-Fi, спампаваць патч
або загрузіць вірус на вашым аўтамабілі?
Якія рэчы адбудзецца тады?
Гэта свайго трохі больш гуллівым прыкладу.
Але гэтыя пытанні мы будзем мець справу з бліжэйшы час.
>> Дзякуй за далучэнне мяне.
Я спадзяюся, што вы атрымлівалі асалоду ад гэтым.
І мы будзем бачыць вас у наступны раз.