>> BRIAN SCASSELLATI: Vítejte na CS50 AI video série.
Jmenuji se SCAS.
A dnes, budeme se mluví o osoby samostatně výdělečně jízdy automobilů.
Teď jsem trochu trapné přiznat, že když
Byl jsem dítě velkou část mého dětství točily kolem David Hasselhoff.
A teď, to bylo předtím, než on byl zapojený v něco jako americkou Got Talent,
nebo zapojeny jako plavčík v Baywatch, nebo dokonce dříve, než měl jakousi historii
jako popová hvězda v Německu.
>> V mém dětství, David Hasselhoff byl podporující herec
na dobře známém televize seriál Knight Rider.
A já říkám, že byl herec ve vedlejší roli protože ve skutečnosti hvězda této show
bylo auto, Trans Am s názvem Kit, který by mohl řídit sám.
Kit byl úžasný.
Mohlo by to s tebou mluvit.
>> Mohlo by to řešit problémy.
Mohlo by to jet všude.
To také mělo lasery a rakety.
Takže to byl fantastický vozidlo začít.
>> Ale tohle byla věda fiction času,
autonomní auta, která by mohl rozhodovat,
které by mohly jet po silnici.
A v každém bodě jeden z těchto epizod,
David Hasselhoff by dostat do problémů a auta
by se rozjeďte a jít a zachránit ho.
To byla naše sci-fi.
>> Dokonce i jen za posledních 30 let, že sci-fi
šla od v televizi a na obrazovce
do reality, do komerčních produktů.
Dnes budeme mluvit o tom, jak to je to, že autonomní vozidla jsou opravdu
schopen jít a řídit, a naprosto úžasné věci.
Ale začněme s historií.
>> Vzhledem k tomu, tyto self-hnací vozidla Nepřišel odnikud.
A ve skutečnosti, že velmi První vlastním řízení auta,
opravdu jako první vlivný výzkumné projekty,
vyšel z projektu s názvem Navlab.
Navlab byl projekt, který překlenul téměř dvou desetiletích na Carnegie Mellon
Univerzita.
>> A oni stavěli rozmanitost z různých vozidel
že začal hledá jako malé minivany, že
byli Humvee, které byly nakonec jen sedany, a minivany, dokonce i městské autobusy.
A tyto různé zařízení mají senzory v nich,
Měl výpočetní Systémy dát do nich, takže
že oni mohli řídit, a brzdu, a urychlit autonomně
vše na vlastní pěst.
Nyní jsou tyto systémy byly velmi primitivní na startu.
>> A oni se spoléhali na velmi Specifické značení jízdních pruhů.
Takže nejpůsobivější systému, který oni stavěli byla část Navlab pět.
A v roce 1995, tento Vozidlo, bylo to minivan,
jel z Pittsburghu do San Diego, téměř 3.000 míle.
A 98% času, jediný věc ovládání řízení
byl počítač.
>> 98% času, to bylo zcela autonomní
jak jel téměř od pobřeží k pobřeží.
Nyní, to je neuvěřitelně působivý.
A když si myslíme o tom, je tu hodně pro nás, aby zvážila.
>> Jaké druhy senzorů bylo to používáte?
Jaký druh rozhodnutí bylo to opravdu dělat?
Co to bylo, že další 2% času?
>> Budeme se snažit dostat do některé z těchto problémů dnes.
A jak jsme se na ně podívat, budeme se snažit
odhalit, co to je, že struktura pod
a jak se výpočet je přímo řízení těchto aplikací.
Teď, Navlab byl obrovský úspěch.
A to byl základ všech našich moderní myšlenky o autonomní
vozidel.
>> Ale s vlastním řízení auta jsem opravdu stát se dobře známý a populární
až v roce 2005 DARPA, jako součást Jejich velký výzva úsilí,
dát dohromady program, aby se pokusila vybudovat autonomní vozidla.
A udělali to výzva.
Dali 2.000.000 $ cenu tam s myšlenkou,
že některé opravdu chytré výzkumu tým by přijít a být
možnost uplatňovat nárok na tuto 2000000 $ cenu.
>> Nyní, cena nebyla bude snadné se dostat.
S cílem získat co cenu, měli byste
vytvořit vozidlo, které bez zásahu člověka
byl schopen řídit 150 míle Samozřejmě přes nerovný terén
pouště.
A to byl úkol hodně.
>> A v té době, lidé si mysleli, že oni byli opravdu šílené ve dělat.
Takže na prvním zasedání grand úkolem bylo v roce 2004.
A z tohoto 150 mil samozřejmě, nejdále, nejlepší tým, který oni měli,
šel asi 11 mil před Systém zcela selhal.
>> A teď, aby vám představu na to, jak obtížné, který je,
že 11 mil byl viděn jako absolutní fenomenální úspěch.
Ale DARPA chtěl víc.
A tak oni nabídli to samé Cenu následující rok.
>> A jen o rok později, technologie měl
postoupila do bodu, kdy to jen jeden Systém byl schopen dokončit kurz,
ale pět různých robot vozy skončil ten kurz.
Nejrychlejší člověk dokončil 132 míle v rámci sedm hodin.
To byl robot s názvem Stanley.
>> Stanley byl postaven Stanford racing team.
A jak můžete vidět na nahoře, to mělo číslo
z různých čidel na straně kapuce, a to až v horní části vozidla,
a všichni v celém textu.
Pomocí kombinace kamer, infračervené a pravidelné světlo,
pomocí radaru a sonar systémy na palubě, pomocí laserové dálkoměry k detekci
překážky, toto vozidlo byl schopen navigovat přes velmi nerovném terénu
autonomně řízení, autonomně lámání, autonomně
použití plynu.
>> To byl skutečný úspěch.
Dnes vidíme to děje dokonce i jako větším měřítku.
Mnozí z vás slyšeli o služby Google self-řídit auto.
A tato vozidla se přihlásili více než 1,2 milionů mil v posledních několika letech,
žádný lidský zásah vůbec.
>> Ve skutečnosti, při každém že auto má Google
byli zapojeni do jakékoliv nehody, je to buď proto, že už bylo zaparkováno,
nebo proto, že nějaký člověk byl tak zájem o to, co
Dělal, že oni běželi do auta.
A tak se všechny tyto systémy, Vidíme to složitost začínají objevovat.
A v tomto velmi krátké doba, máme
pryč z oblasti vědy fiction, aby obchodní realitě.
>> Takže začněme vzít tyto systémy od sebe.
Zkusme pochopit, jak to je, že pracují, co se jim vlastně dělá.
K tomu budeme používají stejné typy dovedností
že jsme mluvili o ve třídě.
Kdykoli vidíte nějaký problém, co budeme se snažit dělat
je pokusit se jej rozkládají.
>> Začněte s nejjednodušší tvořit, že můžeme.
A pak stavět ven z tohoto jednoduchého formuláře.
Takže to nás vede k otázce, co je nejjednodušší forma autonomní
řízení?
V jaké fázi je počítač ve skutečnosti pod kontrolou mého auta?
>> Nyní, pak odpověď může překvapit tam.
Vzhledem k tomu, téměř každý vozidlo prodáno dnes v USA nebo v Evropě nebo kdekoliv
ve skutečnosti je částečně autonomní vozidla.
Použití systémy jako brzd s protiblokovacím systémem, tyto systémy jsou opravdu autonomní.
>> To znamená, že když vyjdu na přelomu, to, co dělám, je ptám auto
prosím rozbít teď.
Nejsem vlastně přímo šlapání na něco, co
aplikuje brzdovou destičku do rotoru.
A celý bod brzd s protiblokovacím systémem je skutečnost, že v určitém okamžiku po cestě
Budu moci zatlačte na přestávku.
>> Ale auto rozpozná že kolo je uklouznutí.
A bude škrtit, že přerušení signálu, tak, že brzda nebude lock up.
Tyto anti-lock brzdové systémy jsou, Svým způsobem rozhodování pro vás.
>> A opravdu, jsou to ty, které mají na starosti brzdového systému.
Děláte požadavek.
Ale nejste ve skutečnosti pod kontrolou.
>> Tak bychom se mohli pokusit uznat a vyrazit do dílů.
A mohli bychom přemýšlet o tom, jak trochu pseudokódu kódu.
To znamená, že zatímco já jsem šlápnutí na brzdu,
zatímco já jsem použití tlaku na brzdový pedál,
Protiblokovací brzdový systém je průběžně kontrolovat
vidět, je každá z těchto kol uklouznutí.
>> A pomocí některé interní senzory uvnitř vozu,
oni zjištění, zda nebo ne je kolo ve skutečnosti
zastavení nebo ať už je to posuvné.
A jestli je to posuvné, protiblokovací brzdové systémy odpojí brzdy,
a pak nechá to být.
A když se kola zastaví posuvné, to znovu použije je.
>> To znamená, že dělám žádosti.
Jsem šlápnutí na brzdu.
Ale vlastní, že je lámání rozhoduje o této malé kusu softwaru.
Takže opravdu, všechny naše vozy jsou Již autonomní vozidla.
>> Teď, že to není to, co si myslíme o když si myslíme, že o autonomních vozidlech.
Myslíme si, že o autech, kde mohu vzít své ruce pryč od volantu,
a my můžeme jen nechat to jít.
No, to se nestane na velkém měřítku všude ještě dnes.
>> Ale tam jsou kusy že se začíná
vstoupit do komerčního sektoru.
Od roku 2003, Toyota, a po že mnoho dalších výrobců,
každý z Ford a Lincoln na Mercedes Benz,
nabízí již nějaký typ inteligentních parkovací asistent.
To znamená, že jsou čidla v autě, typicky
ultrazvukové senzory pro krátký Rozsah funkce detekce překážek,
které jsou schopné rozpoznat, kde tam jsou auta, vozidla, lidi,
jakýkoli druh překážky v okolí vozidla.
>> Poté stiskněte tlačítko na palubní desce a zeptat se vůz, prosím zaparkujte teď.
Můžete vydat požadavek.
Autonomní systém pak vezme nad a za použití těchto senzorů
je schopen vést autem do konkrétní parkovací polohy.
V některých z těchto modelů, je tu paralelní parkovací verze
a zálohování do bodového verze.
>> A každý z těchto různých aplikací evokuje jiný kus software.
Nyní, že software není nic divné
nebo není nic, co by vás nemůže pochopit, v tomto okamžiku.
Je to jen po Tyto senzorové signály.
>> Pokud existuje něco, co se v blízkosti na levé straně
a mám prostor na pravé straně, pak budu řídit trochu,
takže můžu přejít na pravé straně.
Mnoho z časných parkovacích systémů by kontrolovat úhel řízení,
ale vyžadují, aby uživatel, lidské řidiče, skutečně krok na plyn
nebo šlápnout na přestávky.
Více moderní systémy skutečně ovládat že zcela samy o sobě.
>> Tak například, v Mercedesu Doprava vozidlo S Class
Nyní, můžete vytáhnout vedle, kde chcete zaparkovat, stisknout tlačítko,
a to bude paralelní parku pro vás aniž by vaše ruce na volantu
nebo nohy na pedálech.
Nyní jsou všechny tyto systémy spoléhají na snímači
že budují do těchto vozidel dnes.
A zda bychom využít tyto senzory pro detekci možných překážek
a upozorní uživatele, nebo zda budeme používat tyto senzory pro detekci překážku,
a pak se automaticky řídit pryč, že je to jen otázka softwaru.
>> Ve skutečnosti, jen pár před několika týdny, Tesla, kdo je
buduje fantastické vozidel s všechny z těchto snímačů v nich po celá léta
Nyní, vydal aktualizaci softwaru.
A že aktualizace softwaru povolena vozidla poprvé
zadat automatický hnací více, auto pilot tomu říkali.
Toto auto pilot dovoleno vozidlo pro detekci kolize a automaticky
zlomit, sledovat jiný vůz že je před ním, odpovídající rychlosti,
zůstat v rámci drah, dívat se kamery, a to jak infračervené a viditelné
světlo, a být schopni říci, zda, nebo ne
Vy jste plovoucí ze svého jízdního pruhu, nebo ne, nastavte řízení přiměřeně,
a dokonce i změnit jízdní pruh když se uživatel signály.
>> Všechny tyto různé funkce byly jen otázkou aktualizaci softwaru.
To znamená, že všechny z nich Uživatelé probudil jedno ráno
najít tento nový software k dispozici ve svých vozidlech.
Vzhledem k tomu, senzorových systémů už tam byli.
>> Nyní, ve všech těchto případech, vidíme tyto software
systémy na bázi stává stále více a více převládající.
Jste venku Oni komerční produkty již.
A budoucnost je, že jsme bude vidět více z toho.
>> Ve skutečnosti je právě tento rok, byl Freightliner
schopný odhalit autonomní kamion, autonomní přívěs,
že testujete legálně na silnici v Nevadě.
Tato vozidla, opět, dodržovat předem stanovené trase.
Zůstávají v rámci svého pruhu.
>> Oni urychlit a zpomalí v odezvě
do překážek nebo dopravní situaci.
A dokonce poslouchat některé z další jemnosti silnice.
Všechny tyto systémy jsou stále více a více složitější.
>> Ale oni jsou ještě ne zcela autonomní.
Jsou to stále není docela dělat všechno.
To znamená, že jsou stále vyžaduje lidský ovladač
aby byl přítomen, aby se některá rozhodnutí na vysoké úrovni.
>> A jedna z věcí, které jsme uvidí v příštích pěti letech
jsou různé právní a etické otázky
že se točí kolem softwaru staví pro tyto automobily bez řidiče.
Jak to, že bez řidiče auto by mělo reagovat, pokud je to
obklopen skupinou lidí?
Co se stane, pokud driverless auto je smyku na silnici
a vy můžete řídit směrem k davu 10 osob nebo davu 7 lidí?
Co by měla dělat auto?
>> Ve všech těchto případech, je tu bohatý řada otázek, které mají být požádán.
A, pokud jsou nejen software otázky, právní otázky,
etické otázky, filozofické otázky.
A oni jsou ty, které jsme jako společenství bude muset zabývat.
>> Takže tě nechám S posledním pomyslel si, tohle od Randall Munroe,
z XKCD, jeden z mých oblíbených komiksů.
Není to jen, že budeme vidět tato vozidla se staví a bytí
navržen se softwarem.
Ale budeme vidět lidi pokusit se je využít také.
>> Jak to bude, když někdo může, přes Wi-Fi připojení na internet, stáhnout patch
nebo nahrát virus do auta?
Jaké věci se stane pak?
Tohle je trochu hravější o příklad.
Ale to jsou otázky, budeme zabývat brzy.
>> Díky za spojení.
Doufám, že jste si to užili.
A uvidíme se příště.