>> BRIAN Scassellati: Bienvenido a la serie de vídeo CS50 AI.
Mi nombre es SCA.
Y hoy, vamos a ser hablando de coches de auto-conducción.
Ahora, soy un poco avergonzado de admitir que cuando
Yo era un niño una gran parte de mi infancia girado en torno a David Hasselhoff.
Ahora, esto fue antes de que él estuvo implicado en algo como Got Talent de Estados Unidos,
o involucrados como socorrista en Baywatch, o incluso antes de que tuviera una especie de historia
como una estrella del pop en Alemania.
>> En mi infancia, David Hasselhoff fue el actor de reparto
en una televisión conocida serie llamada Knight Rider.
Y digo que era el actor de reparto, porque realmente la estrella de este espectáculo
fue un coche, un Trans Am nombrado Kit, que podía conducir por sí mismo.
Kit era increíble.
Podría hablar con usted.
>> Podría resolver problemas.
Podría conducir por todo el lugar.
También tenía láseres y cohetes.
Así que fue una fantástica vehículo para empezar.
>> Pero esta era la ciencia ficción del tiempo,
coches autónomos que podría tomar decisiones,
que podría conducir a lo largo de la carretera.
Y en cada punto uno de estos episodios,
David Hasselhoff haría meter en problemas y el coche
sería empezar a conducir e ir a salvarlo.
Esa fue nuestra ciencia ficción.
>> Incluso en tan sólo los últimos 30 año, que la ciencia ficción
ha pasado de la televisión y en la pantalla
en la realidad, en productos comerciales.
Hoy, vamos a hablar de cómo se es que los vehículos autónomos son realmente
capaz de ir y conducir y cosas absolutamente increíble.
Pero vamos a empezar con la historia.
>> Debido a que estos coches de auto-conducción no salió de la nada.
Y de hecho, la muy primeros coches de auto-conducción,
la verdad primera influyente proyectos de investigación,
salió de un proyecto llamado NavLab.
NavLab fue un proyecto que abarcó casi dos décadas en el Carnegie Mellon
Universidad.
>> Y construyeron una variedad de diferentes vehículos
que comenzó a buscar como pequeños monovolúmenes, que
eran Humvees, que fueron finalmente acaba sedanes y minivans, incluso los autobuses urbanos.
Y estos diferentes dispositivos tener sensores en ellos,
tenido computacional sistemas puestos en ellos, por lo
que podrían conducir, y el freno, y acelerar de forma autónoma
por su cuenta.
Ahora, estos sistemas eran muy primitiva en la salida.
>> Y se apoyaban en muy marcas de los carriles específicos.
Así que el sistema más impresionante que que habían construido era parte de NavLab cinco.
Y en 1995, este vehículo, que era minivan,
en coche desde Pittsburgh a San Diego, cerca de 3.000 millas.
Y 98% de las veces, el único cosa control de la dirección
fue el equipo.
>> 98% de las veces, era completamente autónoma
ya que llevó casi de costa a costa.
Ahora, eso es increíblemente impresionante.
Y cuando pensamos en eso, hay mucho que debemos considerar.
>> ¿Qué tipo de sensores se lo utiliza?
¿Qué tipo de decisión estaba realmente haciendo?
¿Cuál era ese otro 2% del tiempo?
>> Vamos a tratar de llegar a algunos de estos problemas en la actualidad.
Y si nos fijamos en ellos, vamos a tratar
para descubrir qué es lo que la estructura debajo
y cómo el cálculo es directamente conducir estas aplicaciones.
Ahora, NavLab fue un éxito tremendo.
Y fue la base de todo nuestro pensamientos modernos sobre autónoma
vehículos.
>> Pero los coches de auto-conducción realmente no llegado a ser bien conocido y popular
hasta que en 2005 la DARPA, como parte de su esfuerzo desafío grande,
elaborar un programa para tratar para construir un vehículo autónomo.
E hicieron de este un desafío.
Pusieron un premio $ 2.000.000 por ahí con la idea
que algunas investigaciones muy inteligente equipo se venga y sea
capaz de reclamar este premio de $ 2 millones.
>> Ahora, el premio no era va a ser fácil de conseguir.
Con el fin de obtener el premio, usted tendría
para construir un vehículo que sin intervención humana
era capaz de conducir 150 millas curso a través del terreno áspero
del desierto.
Y eso era una tarea mucho.
>> Y en ese momento, la gente pensaba que eran realmente loco en hacer esto.
Así que la primera reunión de la gran reto fue en 2004.
Y de ese curso 150 millas, la más alejado, el mejor equipo que ellos tenían,
fue cerca de 11 millas antes el sistema fracasó por completo.
>> Ahora, para que os hagáis una idea de lo difícil que es,
que 11 millas fue visto como un fenomenal éxito absoluto.
Pero DARPA quería más.
Y así que nos ofrecieron este mismo premio al año siguiente.
>> Y sólo un año más tarde, la tecnología tenía
avanzado hasta el punto en el que no sólo uno sistema fue capaz de completar el curso,
pero cinco diferentes robot coches terminaron ese curso.
El más rápido terminó 132 milla en menos de siete horas.
Eso fue un robot llamado Stanley.
>> Stanley fue construido por el Equipo de carreras de Stanford.
Y como se puede ver en la parte superior, que tenía un número
de diferentes sensores para arriba en la capucha, arriba en la parte superior del vehículo,
y todo lo largo.
Usando una combinación de cámaras, infrarroja y la luz normal,
usando radares y sistemas de sonar a bordo, utilizando telémetros láser para detectar
obstáculos, este vehículo fue capaz para navegar por un terreno muy accidentado
de dirección autónoma, autónoma romper, de manera autónoma
aplicar el gas.
>> Eso fue un verdadero logro.
Hoy en día, vemos que esto ocurra incluso como una escala mayor.
Muchos de ustedes han oído hablar de la auto-conducción de coches de Google.
Y estos vehículos han registrado más de 1,2 millón de millas en los últimos años,
sin intervención humana alguna.
>> De hecho, cada vez que que el coche tiene Google
estado involucrado en cualquier tipo de accidente, que ha sido bien porque estaba aparcado,
o porque algunos humana era tan interesado en lo que
estaba haciendo que se quedaron en el coche.
Así que con todos estos sistemas, vemos esta complejidad emergente.
Y en este muy corto período de tiempo, hemos
pasado de la esfera de la ciencia la ficción a la realidad comercial.
>> Así que vamos a empezar a tomar estos sistemas de separación.
Vamos a tratar de entender cómo es que trabajan, lo hacen en realidad haciendo.
Para ello, vamos a utilizar el mismo tipo de habilidades
que hemos hablado en clase.
Cada vez que vea un problema, lo que vamos a tratar de hacer
es tratar de descomponerlo.
>> Comience con el más simple formar que podemos.
Y luego construir hacia afuera a partir de ese sencillo formulario.
Así que eso nos lleva a la pregunta, ¿qué es la forma más simple de autónomos
¿conducción?
¿En qué momento es un ordenador realmente en control de mi coche?
>> Ahora, la respuesta puede sorprender allí.
Debido a que casi todos los vehículos vendidos hoy en día en los EE.UU. o Europa o en cualquier lugar
en realidad es parcialmente un vehículo autónomo.
Uso de sistemas como los frenos antibloqueo, estos sistemas son realmente autónoma.
>> Es decir, cuando me paso en el descanso, lo que estoy haciendo es lo que estoy pidiendo el coche
por favor romper ahora.
No estoy realmente directamente pisar algo que
se aplica la pastilla de freno con el rotor.
Y todo el punto de frenos antibloqueo es que en algún punto del camino
Voy a ser capaz de presionar hacia abajo en el descanso.
>> Pero el coche reconocerá que la rueda está deslizando.
Y va a estrangular esa señal break, de modo que el freno no bloquee.
Estos sistemas de frenos antibloqueo son, en cierto modo, la toma de decisiones para usted.
>> Y en realidad, ellos son los que están a cargo del sistema de frenado.
Usted está haciendo una petición.
Pero usted no está realmente en control.
>> Así que podríamos tratar de reconocer esto y dividirlo en las partes que lo componen.
Y podríamos pensar en ello como un poco de código pseudocódigo.
Es decir, que mientras estoy pisar el freno,
mientras estoy aplicando presión al pedal de freno,
sistema de anti bloqueo de frenos está comprobando continuamente
ver es cada una de estas ruedas se deslizan.
>> Y el uso de algunos internos sensores dentro del coche,
que están detectando si o no la rueda es en realidad
parar o si se trata de deslizamiento.
Y si es deslizante, el anti-bloqueo sistemas de freno desacopla el freno,
y luego deja ir.
Y cuando las ruedas se detienen deslizante, que les vuelve a aplicar.
>> Es decir, estoy haciendo una petición.
Estoy pisando el freno.
Pero la ruptura real está siendo decidido por esta pequeña pieza de software.
Así que en realidad, todos nuestros coches son vehículos ya autónomos.
>> Ahora, eso no es lo que pensamos cuando pensamos en vehículos autónomos.
Pensamos sobre los coches donde puedo tomar mis manos lejos de la rueda,
y sólo podemos dejarlo ir.
Ahora, eso no está sucediendo en un gran escala de todo el mundo todavía hoy.
>> Pero hay piezas de que que están empezando
a entrar en el sector comercial.
Desde 2003, Toyota, y siguiendo que muchos otros fabricantes,
todos, desde Ford y Lincoln a Mercedes Benz,
ha estado ofreciendo algún tipo de estacionamiento inteligente ayudar.
Es decir, hay sensores en el coche, por lo general
sensores ultrasónicos para abreviar detección serie de obstáculos,
que son capaces de reconocer dónde hay coches, vehículos, personas,
cualquier tipo de obstáculo alrededor del vehículo.
>> A continuación, pulsa un botón en el tablero y pedir al coche, por favor aparcar ahora.
Se emite una solicitud.
El sistema autónomo entonces toma una y el uso de esos sensores
es capaz de guiar el coche en una posición de estacionamiento particular.
En algunos de estos modelos, no hay una versión de estacionamiento en paralelo
y una copia de seguridad en una versión acto.
>> Y cada una de estas diferentes aplicaciones evoca una pieza diferente de software.
Ahora, que el software No es nada extraño
o no es algo que no se puede entender en este punto.
Es sólo después de estas señales del sensor.
>> Si hay algo que cerca del lado izquierdo
y no tengo espacio en la derecha, entonces voy a seguir un poco,
de modo que pueda moverse hacia la derecha.
Muchos de los primeros sistemas de aparcamiento controlaría el ángulo de dirección,
pero requieren el usuario, el conductor humano, al paso realmente en el acelerador
o pisar el descanso.
Los sistemas más modernos en realidad controlan que completamente por sí mismos.
>> Así, por ejemplo, en un Mercedes Derecho del vehículo Clase S
Ahora, usted puede tirar junto donde desea aparcar, pulsa un botón,
y va a estacionar en paralelo para usted sin tus manos en el volante
o los pies en los pedales.
Ahora todos estos sistemas confiar en los sensores
que están construyendo en la actualidad estos vehículos.
Y si usamos esos sensores para detectar posibles obstáculos
y alertar al usuario o si usamos esos sensores para detectar un obstáculo,
y luego dirigir automáticamente de distancia, eso es sólo una cuestión de software.
>> De hecho, sólo algunos Hace semanas, Tesla, que es
estado construyendo vehículos fantásticos con todos estos sensores en ellos durante años
Ahora, emitió una actualización de software.
Y esa actualización de software permite los vehículos por primera vez
para introducir una conducción automática más, un piloto automático que lo llamó.
Este piloto automático permite que el vehículo para detectar colisiones y automáticamente
romper, para seguir otro vehículo que está en frente de ella, la velocidad del juego,
para mantenerse dentro de los carriles, a mirar con cámaras, tanto infrarroja y visible
luz, y de poder para decir si o no
que está a la deriva fuera de su carril o no, ajustar la dirección adecuada,
e incluso para cambiar de carril cuando las señales de usuario.
>> Todas estas diferentes características eran sólo es cuestión de una actualización de software.
Es decir, todos estos usuarios despertaron una mañana
para encontrar este nuevo software disponible en sus vehículos.
Debido a que los sistemas de sensores ya estaban allí.
>> Ahora, en todos estos casos, que estamos viendo estos software
sistemas basados ​​convirtiéndose más y más frecuente.
Ellos están ahí fuera en productos comerciales ya.
Y el futuro es que estamos vamos a ver más de eso.
>> De hecho, sólo por esta año, Freightliner fue
capaz de desvelar un camión autónomo, un camión con remolque autónomo,
que están probando legalmente en la carretera en Nevada.
Estos vehículos, de nuevo, seguir una ruta predeterminada.
Se quedan dentro de su carril.
>> Aceleran y desacelerar en respuesta
a los obstáculos o las condiciones del tráfico.
E incluso obedecen a algunos de los otras sutilezas de la carretera.
Todos estos sistemas son cada vez más compleja.
>> Pero siguen siendo no del todo autónoma.
Ellos todavía no están bastante haciendo todo.
Es decir, siguen siendo que requiere un conductor humano
que estar presente para hacer algunas decisiones de alto nivel.
>> Y una de las cosas que estamos vamos a ver en los próximos cinco años
son una variedad de legal y cuestiones éticas
que giran en torno al software siendo construido para estos coches sin conductor.
¿Cómo es que un conductor coche debe responder si es
rodeada por un grupo de personas?
¿Qué sucede si el conductor coche está patinando en el camino
y se puede dirigir hacia una multitud de 10 personas o un grupo de 7 personas?
¿Qué debe hacer el coche?
>> En todos estos casos, hay una rica variedad de preguntas que se plantea.
Y no son sólo de software preguntas, cuestiones jurídicas,
cuestiones éticas, preguntas filosóficas.
Y ellos son los que nosotros, como comunidad tendrá que abordar.
>> Así que te dejo con una última pensado, éste de Randall Munroe,
de XKCD, uno de mis cómics favoritos.
No es sólo que vamos a ver estos vehículos están construyendo y siendo
diseñado con software.
Pero vamos a ver a la gente tratar de explotarlos también.
>> ¿Cómo va a ser cuando alguien puede, a través de Wi-Fi, descargar un parche
o cargar un virus a su coche?
¿Qué tipo de cosas va a pasar entonces?
Éste es un poco más lúdica de un ejemplo.
Pero estas son las preguntas vamos a tratar con pronto.
>> Gracias por acompañarme.
Espero que hayas disfrutado.
Y nos vemos la próxima vez.