>> BRIAN Scassellati: Benvido para a serie de vídeos CS50 AI.
O meu nome é CPEA.
E hoxe, nós imos estar falando de coches que dirixen sos.
Agora, eu son un pouco vergoña de admitir que, cando
Eu era un neno unha gran parte da miña infancia xiraba en torno a David Hasselhoff.
Agora, iso foi antes de que estaba involucrado en calquera cousa como de América Got Talent,
ou parte como un salvavidas en Baywatch, ou incluso antes de ter tipo de historia
como unha estrela pop en Alemaña.
>> Na miña infancia, David Hasselhoff foi o actor secundario
nunha televisión coñecido serie chamada Knight Rider.
E digo que el era o actor secundario, porque realmente a estrela deste concerto
foi un coche, un Trans Am nomeado Kit, que podería conducir por si só.
Kit foi incrible.
Podería falar contigo.
>> Pode resolver problemas.
Pode conducir por todo o lugar.
Tamén tiña láseres e foguetes.
Por iso, foi un fantástico vehículo para comezar.
>> Pero esta foi a ciencia ficción do tempo,
coches autónomos que podería tomar decisións,
que podería conducir ao longo da estrada.
E en cada punto un deses episodios,
David Hasselhoff faría estar en apuros eo coche
comezaría a dirixir e ir e salvalo.
Esa foi a nosa ciencia ficción.
>> Mesmo en só os últimos 30 anos, que a ciencia ficción
pasou de televisión e na pantalla
en realidade, en produtos comerciais.
Hoxe, nós estamos indo falar sobre como é que vehículos autónomos son realmente
capaz de ir e dirixir e cousas absolutamente incrible.
Pero imos comezar coa historia.
>> Porque estes coches de auto-condución non veu da nada.
E, de feito, a propia coches primeiras auto-condución,
o primeiro realmente influente proxectos de investigación,
saíu dun proxecto chamado Navlab.
Navlab foi un proxecto que durou case dúas décadas na Carnegie Mellon
University.
>> E eles construíron unha variedade vehículos de diferentes
que comezou a buscar como pequenas minivans, que
foron Humvees, que acabaron por ser só sedans e minivans, incluso autobús da cidade.
E estes diferentes dispositivos teñen sensores neles,
tivo computacional sistemas poñer neles, para
que puidesen orientar, e freo, e acelerar autonomamente
todo por conta propia.
Agora, estes sistemas eran moi primitivo no inicio.
>> E invocada moi reservas de pista específicos.
Así, o sistema que máis impresionante eles construíran formaba parte Navlab cinco.
E en 1995, esta vehículo, foi furgoneta,
manada do Pittsburgh para San Diego, case 3.000 millas.
E o 98% do tempo, o único cousa controlando a dirección
foi o ordenador.
>> 98% do tempo, foi completamente autónomo
como el levou case de costa a costa.
Agora, iso é incrible impresionante.
E cando pensamos sobre iso, hai moito para nós a considerar.
>> Que tipo de sensores foi lo usando?
Que tipo de decisión foi realmente facendo?
O que foi que outros 2% do tempo?
>> Nós imos tentar chegar ao algunhas destas cuestións hoxe.
E cando miramos para eles, imos tratar
para descubrir que é o que a estrutura por baixo
e como o cálculo é directamente condución destes programas.
Agora Navlab foi un tremendo éxito.
E foi a base de toda a nosa pensamentos modernos sobre autónoma
vehículos.
>> Pero os coches que dirixen sos realmente non chegar a ser coñecido e popular
ata que en 2005 DARPA, como parte súa gran esforzo desafío,
montar un programa para intentar para construír un vehículo autónomo.
E eles fixeron iso un desafío.
Poñen un premio $ 2000000 aí, coa idea
que algunha investigación moi intelixente equipo ía vir e ser
capaz de reivindicar este premio de US $ 2 millóns.
>> Agora, o premio non foi vai ser doado de conseguir.
Co fin de obter o premio, que tería
para construír un vehículo que sen intervención humana
foi capaz de dirixir 150 millas curso a través do terreo accidentado
do deserto.
E iso era unha tarefa moito.
>> E, no momento, a xente pensaba que eles foron realmente tolo en facelo.
Así, a primeira reunión do gran reto foi en 2004.
E dese curso 150 millas, o máis distante, o mellor equipo que tiñan,
foi preto de 11 millas antes o sistema fallou completamente.
>> Agora, para ter unha idea de como iso é difícil,
que 11 millas foi visto como unha sobresaínte éxito absoluto.
Pero DARPA quería máis.
E así eles ofreceron esa mesma premio o ano seguinte.
>> E só un ano máis tarde, a tecnoloxía tivo
avanzou ata o punto en que non só un sistema foi capaz de completar o curso,
pero cinco robot diferente coches rematar este curso.
A unha máis rápida rematou 132 milla en menos de sete horas.
Isto foi un robot chamado Stanley.
>> Stanley foi construído polo Equipo de carreiras de Stanford.
E como se pode ver na arriba, tiña un número
de diferentes sensores enriba da capa, -se na parte superior do vehículo,
e por todo.
Usando unha combinación de cámaras, infravermellos e luz regular,
usando radar e sistemas de sonar a bordo, usando telémetros láser para detectar
obstáculos, este vehículo foi capaz para navegar en terreo moi accidentado
autonomamente dirección, autonomamente paso, de forma autónoma
aplicación do gas.
>> Esa foi unha conquista real.
Hoxe vemos que isto ocorre incluso como unha escala maior.
Moitos de vós xa escoitou falar de o coche que dirixe só Google.
E estes vehículos teñen rexistrado máis de 1,2 millón de millas nos últimos anos,
ningunha intervención humana calquera.
>> De feito, cada vez que o coche ten Google
se parte de calquera tipo de accidente, tampouco foi porque estaba estacionado,
ou porque algunhas humano estaba tan interesado en que
estaba facendo que correron para dentro do coche.
Así, con todos estes sistemas, vemos esa complexidade emerxente.
E, neste curto espazo de período de tempo, temos
desaparecido desde o reino da ciencia ficción á realidade comercial.
>> Entón, imos comezar a tomar Ademais destes sistemas.
Imos tentar entender como é que eles traballan, o que realmente facendo.
Para iso, imos utilizar os mesmos tipos de habilidades
que xa falamos sobre a clase.
Sempre que ve un problema, o que imos tentar facer
é tratar decompô-lo.
>> Comece o máis simple forma que pudermos.
E, entón, construír fóra de que xeito sinxelo.
Entón iso nos leva á pregunta, o que é a forma máis sinxela de autónomo
dirixindo?
En que punto é un ordenador realmente no control do meu coche?
>> Agora, a resposta pode sorprende-lo alí.
Porque case todos os vehículos vendidos hoxe en Estados Unidos ou en Europa ou en calquera lugar
en realidade, é parcialmente un vehículo autónomo.
Usando sistemas como freos anti-lock, estes sistemas son realmente autónoma.
>> É dicir, cando eu paso no contraataque, o que eu estou facendo é que eu estou pedindo o coche
por favor romper agora.
Eu non son realmente directamente pisando en algo que
aplícase a gresite de freo para o rotor.
E todo o punto de freos anti-bloqueo é que nalgún momento ao longo do camiño
Eu vou ser capaz de presionar para abaixo sobre o intervalo.
>> Pero o coche pode recoñecer que a roda está a escorregar.
E vai estrangular que sinal de interrupción, de xeito que o freo non frear.
Estes sistemas de freada anti-bloqueo son, de certa forma, a toma de decisións para ti.
>> E realmente, son os únicos que está ao mando do sistema de freada.
Está facendo unha solicitude.
Pero non está realmente no control.
>> Así poderiamos intentar recoñecer iso e división la en partes compoñentes.
E poderiamos pensar niso como un pouco de código pseudo-código.
É dicir, mentres eu estou pisando o freo,
mentres eu estou aplicando presión no pedal do freo,
sistema de freos anti-lock está comprobando continuamente
a ver se cada unha destas rodas escorregando.
>> E usando algún interno sensores dentro do coche,
están detectando se ou a roda non é realmente
parar ou se está deslizando.
E se é deslizante, o anti-bloqueo sistemas de freo desconecta os freos,
e despois déixase ir.
E cando as rodas deixar deslizante, el reaplicar a eles.
>> É dicir, eu estou facendo unha solicitude.
Estou pisando o freo.
Pero a creba real está a ser decidido por este pequeno anaco de software.
Entón, realmente, todos os nosos coches son vehículos xa autónomas.
>> Agora, iso non é o que pensamos sobre cando pensamos sobre vehículos autónomos.
Pensamos sobre coches onde poida tome as mans lonxe do volante,
e podemos só deixar ir.
Agora, iso non está a suceder nun gran escala en todas partes aínda hoxe.
>> Pero hai pezas de que que empezan
para entrar no sector comercial.
Desde 2003, a Toyota, e tras que moitos outros fabricantes,
todos de Ford e Lincoln para Mercedes Benz,
foi ofrecendo algún tipo de aparcamento intelixente assist.
É dicir, existen sensores no coche, tipicamente
sensores Ultra-sônico para breve detección serie de obstáculos,
que son capaces de recoñecer onde hai coches, vehículos, persoas,
calquera tipo de obstáculo arredor do vehículo.
>> Vostede, entón, premer un botón no panel de control e pedir o coche, Estación agora.
Vostede emitir un pedido.
O sistema autónomo leva, a continuación, ao longo e usar estes sensores
é capaz de guiar o coche en unha posición de estacionamento particular.
Nalgúns destes modelos, hai unha versión aparcamento paralelo
e un soporte para a versión local.
>> E cada unha destas diferentes aplicacións evoca unha peza diferente de software.
Agora, este software non é nada estraño
ou non é todo o que non podo entender neste momento.
É só seguir estes sinais do sensor.
>> Se hai algo que preto da esquerda
e eu teño espazo na dereita, entón eu vou dirixir un pouco,
para que eu poida pasar á dereita.
Moitos dos sistemas de aparcamento primeiros ía controlar o ángulo de dirección,
pero requiren que o usuario, o controlador humano, para realmente pisar o acelerador
ou pisar o intervalo.
Os sistemas máis modernos realmente controlar que completamente de seu.
>> Así, por exemplo, nun Mercedes Dereito vehículo S Class
Agora podes tirar á beira de onde desexa aparcar, premer un botón,
e vai paralela parque para ti sen as mans no volante
ou os seus pés sobre os pedais.
Agora todos estes sistemas dependen dos sensores
que están construíndo para estes vehículos hoxe.
E se usan estes sensores para a detección de posibles obstáculos
e alertando o usuario ou se usan estes sensores para detectar un obstáculo,
e, a continuación, dirixir automaticamente afastado, iso é só unha cuestión de software.
>> En realidade, só algúns semanas, Tesla, que é
está a construír vehículos fantásticos con todos estes sensores en los durante anos
Agora, emitiu unha actualización de software.
E esta actualización de software permite os vehículos para a primeira vez
para introducir unha condución automática máis, un piloto automático que o chamou.
Este piloto automático permitiu que o vehículo para detectar colisións e automaticamente
romper, a continuación outro vehículo que está diante del, velocidade de correspondencia,
para estar dentro das pistas, a ollar con cámaras, tanto infravermella e visible
luz, e para poder para dicir se é ou non
está á deriva fóra da súa pista ou non, axuste a dirección de forma adecuada,
e mesmo para cambiar de tema cando os sinais dos usuarios.
>> Todas estas características foron diferentes só unha cuestión de unha actualización de software.
É dicir, todos estes usuarios acordo unha mañá
para atopar este novo software dispoñible nos seus vehículos.
Xa que os sistemas de sensores xa estaban alí.
>> Agora, en todos estes casos, nós estamos a ver estes programas
sistemas baseados facendo cada vez máis predominante.
Eles están aí fóra produtos comerciais xa.
E o futuro é que somos veremos máis que iso.
>> En realidade, só iso ano, a Freightliner foi
capaz de desvelar un camión autónomo, un remolque de tractor autónomo,
que están probando legalmente na estrada en Nevada.
Estes vehículos, unha vez máis, siga unha ruta predeterminada.
Fican dentro da súa calzada.
>> Eles acelerar e desacelerar en resposta
a obstáculos ou condicións de tráfico.
E aínda obedecer a algúns dos outras sutilezas da estrada.
Todos estes sistemas son cada vez máis complexa.
>> Pero aínda non estamos completamente autónoma.
Aínda non está bastante facer todo.
É dicir, que aínda están requirindo un condutor humano
para estar presente para facer algunhas decisións de alto nivel.
>> E unha das cousas que estamos veremos nos próximos cinco anos
unha variedade de legal e cuestións éticas
que xiran en torno ao software sendo construídas para estes coches sen condutores.
Como é que un driverless coche debe responder se é
rodeado por un grupo de persoas?
Qué acontece se o driverless coche está derrapar na estrada
e pode orientar para unha multitude de 10 persoas ou unha multitude de 7 persoas?
O que debe facer o coche?
>> En todos estes casos, hai un rico variedade de preguntas a seren feitas.
E non son só software preguntas, cuestións xurídicas,
cuestións éticas, cuestións filosóficas.
E son os que nós, como comunidade terá que resolver.
>> Entón, eu vou deixar con un último penso, este de Randall Munroe,
de xkcd, un dos meus cómics favoritos.
Non é xusto que nós estamos indo a ver estes vehículos a ser construído e ser
deseñado con software.
Pero imos ver a xente tentar explora-los tamén.
>> Como é que vai ser cando alguén pode, a través de Wi-Fi, descargar un parche
ou subir un virus para o seu coche?
Que tipo de cousas vai ocorrer entón?
Esa é un pouco máis brincallón dun exemplo.
Pero estas son as preguntas imos tratar con breve.
>> Grazas por unirse a min.
Espero que disfrutara.
E veremos que a próxima vez.