Brian SCASSELLATI: Üdvözöljük A CS50 AI videó sorozat. A nevem SCAS. És ma, mi lesz beszélünk önálló autóvezetés. Most én vagyok egy kicsit zavarban vallanom, hogy amikor Gyerek voltam egy nagy része a gyermekkori körül forgott David Hasselhoff. Most, ez még azelőtt volt érintett semmiben, mint Amerika Got Talent, vagy vonják úszómester a Baywatch, vagy még azelőtt volt valami története mint egy popsztár Németországban. 

Gyerekkoromban, David Hasselhoff volt a színész egy jól ismert televíziós című sorozatban Knight Rider. És azt mondom, ő volt a színész, mert valóban a csillag ezen a kiállításon Egy autó, egy Trans Am elemzi Kit, aki vezetni önmagában. Kit elképesztő volt. Ez lehet beszélni. 

Ez lehet megoldani a problémákat. Ez lehet vezetni az egész hely. Emellett volt lézerek és rakéták. Tehát ez egy fantasztikus gépjármű kezdeni. 

De ez volt a tudomány fikció az idő, autonóm autók tudott döntéseket hozni, ami hajt végig az úton. És minden pontján az egyik ilyen epizód, David Hasselhoff lenne bajba, és az autó lenne elindulás megy, és megmenteni. Ez volt a sci-fi. 

Még csak az elmúlt 30 év, hogy a sci-fi ment a tévében és a képernyőn a valóság, a kereskedelmi termékekben. Ma fogunk beszélni, hogyan az, hogy autonóm járművek valóban tud menni, és vezetni, és a elképesztő dolgokat. De kezdjük a történelem. 

Mivel ezek önálló autóvezetés nem jött ki a semmiből. És valóban, a nagyon első önálló autóvezetés, Az igazán első befolyásos kutatási projektek, kijött egy elnevezésű projekt Navlab. Navlab volt a projekt, hogy felölelik közel két évtizede a Carnegie Mellon Egyetemi. 

És épített különféle A különböző járművek indult ki keres mint a kis furgon, hogy voltak Humvee, hogy végül csak szedánok és minibuszok, sőt városi buszok. És ezek a különböző eszközök Van érzékelők bennük, Volt számítási rendszerek helyezni őket, így hogy meg tudják irányítani, és a fék, és felgyorsítja autonóm minden saját. Most, ezek a rendszerek voltak Nagyon primitív elején. 

És támaszkodott nagyon konkrét útburkolati jeleket. Tehát a leglenyűgözőbb rendszer ők építettek része volt Navlab öt. És 1995-ben, ez a autó, ez volt kisbuszt, vezettem Pittsburgh San Diego, csaknem 3000 mérföld. És a 98% -át az idő, az egyetlen dolog ellenőrző kormánymű volt a számítógépet. 

98% -át az idő, ez volt teljesen önálló mivel vezettem szinte egyik parttól a másikig. Most, hogy hihetetlenül lenyűgöző. És ha belegondolunk, hogy van egy csomó számunkra, hogy fontolja meg. 

Milyen típusú érzékelő került használatával? Milyen döntést Vajon tényleg így? Mi volt az a másik 2% az idő? 

Fogunk megpróbál eljutni néhány ezeket a kérdéseket ma. És ahogy nézzük őket, fogunk próbálni hogy kiderüljön, mi az, hogy a szerkezet alatta és hogy a számítás közvetlenül vezetés ezeket az alkalmazásokat. Most, Navlab óriási siker volt. És ez volt az alapja minden kedves modern gondolatok autonóm járművek. 

De magától az autóvezetés nem igazán vált ismert és népszerű amíg 2005-ben a DARPA részeként a nagy kihívás erőfeszítés, összerakni egy programot, hogy megpróbálja építeni egy autonóm járművet. És tette ezt a kihívást. Azt hogy egy $ 2 millió nyeremény odakint azzal a gondolattal, hogy néhány igazán intelligens kutatási csapat jönne mentén, és tudják érvényesíteni ezt a $ 2.000.000 díjat. 

Most, a nyeremény nem volt lesz könnyű megszerezni. Annak érdekében, hogy a díjat, akkor kellett volna építeni egy jármű, amely emberi beavatkozás nélkül képes volt vezetni 150 mérföld Természetesen a durva terepen a sivatag. És ez volt a sok feladat. 

És abban az időben, az emberek azt gondolták, hogy voltak igazán őrült ebben. Tehát az első találkozó a grand kihívást 2004-ben volt. És ki, hogy 150 mérföld természetesen a legtávolabbi, a legjobb csapat, hogy ők, ment mintegy 11 mérföldre előtt A rendszer teljes kudarcot vallott. 

Most, hogy ön egy eszme Az, milyen nehéz ez, hogy 11 mérföldre látták, mint egy abszolút siker lett. De DARPA többet akart. És így felajánlotta ugyanezt díjat a következő évre. 

És csak egy évvel később, A technológia már fejlett arra a pontra, ahol nem csak egy rendszer képes volt, hogy a tanfolyamot, de öt különböző robot autók kész, hogy a tanfolyamot. A leggyorsabb egy kész 132 mérföld alatt hét órát. Ez volt egy robot nevű Stanley. 

Stanley épült a Stanford versenycsapat. És mint látható a tetejére, hogy szép számban voltak A különböző érzékelők fel a Hood, fel a tetején a jármű, és végig. Kombinációját használva kamerák, infravörös, és a rendszeres fény, radarkép és szonár rendszerek fedélzeti, lézeres távmérők kimutatására akadályokat, ez a jármű képes volt navigálni alatt nagyon nehéz terepen autonóm kormány, önállóan törés, önállóan alkalmazásával a gázt. 

Ez egy igazi eredmény. Ma úgy látjuk, hogy ez történik akár egy grandiózusabb skála. Sokan hallottak már A Google saját vezetési autót. És ezek a járművek már bejelentkezett több mint 1,2 millió mérföldet az elmúlt néhány évben, nincs emberi beavatkozás nélkül. 

Tény, hogy minden alkalommal hogy a Google autó részt vett bármilyen baleset, Ez sem volt, mert ott parkolt, vagy azért, mert néhány ember volt, annyira érdekel, mit csinál, hogy futott be a kocsiba. Tehát az összes ilyen rendszerek, látjuk ezt a komplexitást kialakulóban. És ebben a nagyon rövid ideig, most már elment a tudomány birodalmában fikció a kereskedelmi valóságnak. 

Szóval kezdjük, hogy ezek a rendszerek egymástól. Próbáljuk megérteni, hogyan lehetséges, hogy dolgoznak, mit tesznek valójában csinál. Ehhez, megyünk használja ugyanazt a típusú készségek hogy beszéltünk az osztályban. Ha látsz egy problémát, mit fogunk, hogy ne próbálja az, hogy megpróbálja bontásához. 

Kezdjük a legegyszerűbb alkotnak, hogy mi lehet. Majd építeni passzív ettől az egyszerű űrlapot. Annak érdekében, hogy elvezet minket a kérdés, hogy mi a legegyszerűbb formája az autonóm vezetés? Mi az a pont egy számítógép hogy felügyelete alatt az autómat? 

Most, a válasz meglepő nincs. Mivel szinte minden járművet értékesített ma az Egyesült Államokban vagy Európában vagy bárhol valójában részben autonóm járművet. Használatával rendszerek például a blokkolásgátló fékek, ezek a rendszerek valóban önálló. 

Vagyis, ha lépek a szünet, mit csinálok, amit kérek az autó Kérjük megtörni őt. Nem vagyok valójában közvetlenül lépve valami, alkalmazza a fékbetét hogy a rotor. És a lényege a blokkolásgátló fékek az, hogy egy bizonyos ponton az út mentén Képes leszek, hogy nyomja le a szünetben. 

De az autó felismeri hogy a kerék megcsúszását. És akkor fojtja hogy a szünet jelet, úgy, hogy a fék nem zár ki. Ezek a blokkolásgátló fékrendszerek, oly módon, hogy döntéseket hozzon. 

És valóban, ők azok, a felelős a fékrendszer. Még van egy kérést. De igazából nem az irányítás. 

Így lehet próbálni ezt elismerni, bontani az alkotóelemeit. És mi lehetne gondolni rá, mint egy kis pszeudokódja kódot. Azaz, amíg én vagyok lépve a féket, míg én nyomást a fékpedált, blokkolásgátló fékrendszer ellenőrzi folyamatosan hogy ezt a két kerék megcsúszását. 

És használ néhány belső érzékelők belül az autó, ők a kimutatására, hogy vagy nem a kerék valójában megállás vagy hogy ez csúszott. És ha ez a csúszó, a blokkolásgátló Fékrendszerek leválasztja a fékek, majd elengedi. És ha a kerekek hagyja abba csúszó, ez reapplies őket. 

Azaz, én vagyok így kérést. Én lépve a féket. De a tényleges törés folyamatban van úgy döntött, ez a kis szoftver. Szóval tényleg, az autó is Már autonóm járművek. 

Nos, ez nem az, amit gondol ha belegondolunk autonóm járművek. Úgy gondoljuk, autókról, ahol tudok veszem a kezét a kormányról, és mi csak hagyjuk, hogy menjen. Most, hogy ez nem történik meg a nagyszabású mindenhol még ma. 

De vannak darabok hogy e kezdenek hogy jöjjön be a kereskedelmi szektorban. 2003 óta a Toyota, és a következő hogy sok más gyártó, mindenki a Ford és a Lincoln a Mercedes Benz, óta kínál valamilyen Az intelligens parkolást segítő. Azaz, vannak érzékelők az autóban, jellemzően ultrahangos érzékelő rövid körű felderítése akadályok, hogy képesek felismerni, ahol vannak autók, járművek, emberek, bármilyen típusú akadály a jármű körül. 

Ezután nyomja meg a gombot a kötőjel és kérje az autó, állítsa őt. Kiadja a kérést. Az autonóm rendszer akkor veszi újra és használja ezeket érzékelők képes irányítani az autót Egy adott parkolóhelyen. Egyes ilyen modellek, van Egy párhuzamos parkolás verzió és egy hátlapot egy helyszínen változata. 

És az egyes említett különböző alkalmazások idézi egy másik szoftver. Most, hogy a szoftver nem semmi különöset vagy nem semmi, hogy Nem értem ezen a ponton. Ez csak a következő Ezek az érzékelők jeleinek. 

Ha van valami, hogy közel a bal oldali és van hely a jobb oldalon, akkor fogom irányítani egy kicsit, így tudom mozgatni a jobb oldalra. Sok korai parkolási rendszerek lenne ellenőrizni a kormányzási szöget, de szükség van a felhasználó, az emberi driver, hogy valóban rálép a gázpedálra vagy lépjen rá a szünet. Több modern rendszer valóban ellenőrizni hogy teljesen maguktól. 

Így például, egy Mercedes S osztály jármű jobb Most, akkor húzza mellett, ahol szeretne parkolni, megnyom egy gombot, és ez lesz párhuzamos park az Ön számára anélkül, hogy a kezét a kormányon vagy a láb a pedált. Most mindezen rendszerek támaszkodnak az érzékelők hogy az épület figyelembe ezeket a járműveket ma. És hogy mi használja ezeket érzékelők kimutatására a lehetséges akadályok és figyelmezteti a felhasználót, vagy hogy azt használja azok érzékelk akadályt, majd automatikusan eltéríteni, ez csak egy kérdés a szoftvert. 

Tény, hogy csak néhány héttel ezelőtt, Tesla, aki már épület fantasztikus járművek az összes ilyen érzékelők őket éve Most, kiadott egy szoftverfrissítést. És, hogy a szoftver frissítés engedélyezve a járművek, az első alkalommal belépni egy automatikus vezetési Több, az automata pilóta hívták. Ez az auto pilóta tette a járművet felismerni ütközések és automatikusan megtörni, hogy kövesse egy másik jármű ez előtte, megfelelő sebességgel, maradni a sávokat, hogy vizsgálja meg a kamerák, mind infravörös és látható fény, valamint hogy képes mondani e vagy sem te sodródott ki a sávot, vagy Nem, állítsa be a kormánykerék megfelelően, és még a sávváltást amikor a felhasználó jeleket. 

Mindezek a különböző funkciók voltak Csak egy kérdés, egy szoftverfrissítés. Azaz, az összes ilyen a felhasználók Egy reggel felébredtem hogy ezt az új szoftvert rendelkezésre álljon a járművek. Mivel az érzékelő rendszerek már ott voltak. 

Most, minden ilyen esetben, látjuk ezeket a szoftvereket alapú rendszerek egyre egyre inkább elterjedt. Ők kint kereskedelmi termékek már. És a jövőben az, hogy mi vagyunk fog többet látni ezt. 

Tény, hogy csak ez a év, Freightliner volt képes leleplezni egy autonóm teherautó, autonóm pótkocsi, hogy próbáljuk ki jogilag az úton Nevadában. Ezek a járművek, megint, kövesse egy előre meghatározott útvonalat. Ők ráadásul a saját sávjában. 

Felgyorsítja és lassul válaszként akadályozásával vagy az útviszonyokról. És még engedelmeskednek néhány Más apró örömök az út. Mindezek a rendszerek egyre több és bonyolultabb. 

De még mindig nem teljesen önálló. Ők még nem elég csinál mindent. Ez azt jelenti, hogy még mindig igénylő humán vezető jelen kell lennie, hogy a néhány magas szintű döntéseket. 

És az egyik dolog, hogy mi vagyunk fog látni a következő öt évben vannak a különböző jogi és etikai kérdések körül forog a szoftver épül ezekre vezető nélküli autók. Hogyan lehetséges, hogy egy vezető nélküli autót kell reagálni, ha ez körül egy csoport ember? Mi történik, ha a vezető nélküli autó csúszkált az úton és akkor irányítása felé a tömeg 10 ember, vagy a tömeg a 7 ember? Mit kell az autót csinálni? 

Mindezekben az esetekben, van egy gazdag számos kérdést kell feltenni. És ezek nem csak a szoftver kérdések, jogi kérdéseket, etikai kérdések, filozófiai kérdések. És ők is, hogy mi a közösségnek meg kell foglalkoznia. 

Szóval hagylak egy utolsó gondoltam, ez egy Randall Munroe, A XKCD, az egyik kedvenc képregény. Ez nem csak, hogy fogunk látni ezek a járművek épül, és hogy tervezett szoftverek. De mi lesz, hogy az emberek megpróbálják kihasználni őket is. 

Hogy megy, hogy ha valaki lehet, mint a Wi-Fi, letölteni a javítást vagy feltölteni a vírus az autó? Miket fog történni ezután? Ez az ember egy kicsit játékosabb egy példa. De ezek azok a kérdések, fogunk foglalkozni hamarosan. 

Köszönjük, hogy csatlakozott hozzám. Remélem, élvezte. És találkozunk legközelebb.