>> BRIAN SCASSELLATI: Selamat untuk seri video CS50 AI.
Nama saya SCAS.
Dan hari ini, kita akan menjadi berbicara tentang mobil self-driving.
Sekarang, aku sedikit malu untuk mengakui bahwa ketika
Aku masih kecil sebagian besar masa kecil saya berkisar David Hasselhoff.
Sekarang, ini adalah sebelum dia terlibat di sesuatu seperti Amerika Got Talent,
atau terlibat sebagai penjaga pantai di Baywatch, atau bahkan sebelum ia memiliki semacam sejarah
sebagai bintang pop di Jerman.
>> Di masa kecil saya, David Hasselhoff adalah aktor pendukung
di televisi terkenal seri disebut Knight Rider.
Dan saya mengatakan dia adalah aktor pendukung, karena benar-benar bintang pertunjukan ini
itu mobil, Trans Am bernama Kit, yang bisa mendorong dengan sendirinya.
Kit sangat mengagumkan.
Ini bisa berbicara dengan Anda.
>> Ini bisa memecahkan masalah.
Ini bisa mendorong seluruh tempat.
Hal ini juga memiliki laser dan roket.
Jadi itu adalah fantastis kendaraan untuk memulai dengan.
>> Tapi ini adalah ilmu fiksi waktu,
mobil otonom yang bisa membuat keputusan,
yang bisa berkendara di sepanjang jalan.
Dan di setiap titik di salah satu episode,
David Hasselhoff akan mendapat masalah dan mobil
akan mulai mengemudi dan pergi dan menyelamatkannya.
Itu adalah fiksi ilmiah kami.
>> Bahkan hanya dalam 30 terakhir tahun, yang fiksi ilmiah
telah pergi dari di televisi dan pada layar
menjadi kenyataan, menjadi produk komersial.
Hari ini, kita akan berbicara tentang bagaimana hal itu adalah bahwa kendaraan otonom benar-benar
bisa pergi dan drive dan hal benar-benar menakjubkan.
Tapi mari kita mulai dengan sejarah.
>> Karena mobil-mobil self-driving tidak datang entah dari mana.
Dan pada kenyataannya, sangat mobil self-driving pertama,
benar-benar pertama berpengaruh proyek penelitian,
keluar dari proyek yang disebut Navlab.
Navlab adalah sebuah proyek yang membentang hampir dua dekade di Carnegie Mellon
Universitas.
>> Dan mereka membangun berbagai a kendaraan yang berbeda
yang mulai keluar mencari seperti minivan kecil, yang
adalah Humvee, yang akhirnya hanya sedan, dan minivan, bahkan bus kota.
Dan perangkat ini berbeda memiliki sensor di dalamnya,
memiliki komputasi sistem dimasukkan ke dalamnya, sehingga
bahwa mereka bisa mengarahkan, dan rem, dan mempercepat mandiri
semua pada mereka sendiri.
Sekarang, sistem ini adalah sangat primitif di awal.
>> Dan mereka sangat diandalkan marka jalan tertentu.
Jadi sistem yang paling mengesankan yang mereka telah dibangun adalah bagian dari Navlab lima.
Dan pada tahun 1995, ini kendaraan, itu mobil,
melaju dari Pittsburgh ke San Diego, hampir 3.000 mil.
Dan 98% dari waktu, satu-satunya Hal mengendalikan kemudi
adalah komputer.
>> 98% dari waktu, itu benar-benar otonom
karena melaju hampir dari pantai ke pantai.
Sekarang, itu sangat mengesankan.
Dan ketika kita berpikir tentang itu, ada banyak bagi kita untuk mempertimbangkan.
>> Apa jenis sensor yang menggunakan?
Apa jenis keputusan itu benar-benar membuat?
Apa itu 2% lainnya dari waktu?
>> Kami akan mencoba untuk mendapatkan beberapa masalah ini hari ini.
Dan seperti yang kita melihat mereka, kita akan mencoba
untuk mengungkap apa yang struktur di bawahnya
dan bagaimana perhitungan langsung mengemudi aplikasi ini.
Sekarang, Navlab adalah sukses luar biasa.
Dan itu adalah dasar dari semua kami pikiran modern sekitar otonom
kendaraan.
>> Tapi mobil self-driving tidak benar-benar menjadi terkenal dan populer
sampai tahun 2005 DARPA, sebagai bagian dari Upaya tantangan besar mereka,
menyusun program untuk mencoba untuk membangun sebuah kendaraan otonom.
Dan mereka membuat ini sebuah tantangan.
Mereka menempatkan hadiah $ 2.000.000 di luar sana dengan ide
bahwa beberapa penelitian benar-benar cerdas Tim akan datang dan menjadi
dapat mengklaim ini hadiah $ 2 juta.
>> Sekarang, hadiah itu tidak akan mudah untuk mendapatkan.
Dalam rangka untuk mendapatkan hadiah, Anda akan memiliki
untuk membangun kendaraan yang tanpa campur tangan manusia
mampu mendorong 150 mil Tentu saja melalui medan kasar
gurun.
Dan itu adalah tugas yang banyak.
>> Dan pada saat itu, orang-orang berpikir bahwa mereka benar-benar gila dalam melakukan hal ini.
Jadi pertemuan pertama besar tantangan pada tahun 2004.
Dan dari kursus 150 mil, terjauh, tim terbaik yang mereka punya,
pergi sekitar 11 mil sebelum sistem gagal sepenuhnya.
>> Sekarang, untuk memberikan gambaran betapa sulitnya itu,
yang 11 mil dipandang sebagai kesuksesan fenomenal mutlak.
Tapi DARPA ingin lebih.
Dan mereka menawarkan ini sama hadiah tahun berikutnya.
>> Dan hanya satu tahun kemudian, teknologi memiliki
maju ke titik di mana tidak hanya satu Sistem mampu menyelesaikan kursus,
tapi lima robot yang berbeda mobil selesai kursus itu.
Yang tercepat selesai 132 mil di bawah tujuh jam.
Itu adalah robot yang disebut Stanley.
>> Stanley dibangun oleh Tim balap Stanford.
Dan seperti yang Anda lihat di atas, itu nomor
sensor yang berbeda di atas hood, naik di atas kendaraan,
dan di seluruh.
Menggunakan kombinasi kamera, inframerah, dan cahaya biasa,
menggunakan radar dan sistem sonar di kapal, menggunakan laser range finders untuk mendeteksi
hambatan, kendaraan ini mampu untuk menavigasi di medan sangat kasar
mandiri kemudi, mandiri melanggar, mandiri
menerapkan gas.
>> Itu adalah prestasi nyata.
Hari ini, kita melihat hal ini terjadi bahkan sebagai skala megah.
Banyak dari Anda telah mendengar mobil self-driving Google.
Dan kendaraan ini telah login lebih dari 1,2 juta mil dalam beberapa tahun terakhir,
tidak ada intervensi manusia sama sekali.
>> Bahkan, setiap kali bahwa mobil Google memiliki
terlibat dalam setiap jenis kecelakaan, itu baik saja karena itu diparkir,
atau karena beberapa manusia adalah begitu tertarik pada apa yang
melakukan yang mereka berlari ke dalam mobil.
Jadi dengan semua sistem ini, kita melihat kompleksitas ini muncul.
Dan dalam hal ini sangat singkat periode waktu, kami telah
pergi dari dunia ilmu pengetahuan fiksi dengan realitas komersial.
>> Jadi mari kita mulai untuk mengambil sistem ini terpisah.
Mari kita mencoba untuk memahami bagaimana itu adalah bahwa mereka bekerja, apa yang mereka benar-benar melakukan.
Untuk melakukan itu, kita akan menggunakan jenis yang sama dari keterampilan
yang kita bicarakan di kelas.
Setiap kali Anda melihat masalah, apa yang akan kita mencoba untuk melakukan
adalah mencoba untuk menguraikannya.
>> Mulai dengan sederhana membentuk yang kita bisa.
Dan kemudian membangun luar itu bentuk yang sederhana.
Sehingga membawa kita ke pertanyaan, apa adalah bentuk sederhana dari otonom
penggerak?
Pada titik ini komputer sebenarnya mengendalikan mobil saya?
>> Sekarang, jawabannya mungkin akan mengejutkan Anda di sana.
Karena hampir setiap kendaraan yang dijual hari ini di AS atau Eropa atau di mana saja
sebenarnya sebagian kendaraan otonom.
Menggunakan sistem seperti rem anti-lock, sistem ini benar-benar otonom.
>> Artinya, ketika saya menginjak istirahat, apa yang saya lakukan adalah saya minta mobil
silakan istirahat sekarang.
Aku tidak benar-benar langsung menginjak sesuatu yang
berlaku pad rem rotor.
Dan seluruh titik anti-lock brakes adalah bahwa di beberapa titik di sepanjang jalan
Aku akan dapat menekan pada istirahat.
>> Tetapi mobil akan mengenali bahwa roda tergelincir.
Dan itu akan throttle sinyal istirahat, sehingga rem tidak mengunci.
Sistem rem anti-lock ini, dengan cara, membuat keputusan untuk Anda.
>> Dan benar-benar, mereka orang-orang yang bertanggung jawab atas sistem pengereman.
Anda membuat permintaan.
Tapi kau tidak benar-benar memegang kendali.
>> Sehingga kami bisa mencoba untuk mengenali ini dan memecahnya menjadi bagian-bagian komponen.
Dan kita bisa berpikir tentang hal ini sebagai sedikit kode pseudocode.
Artinya, sementara aku menginjak rem,
sementara aku menerapkan tekanan untuk pedal rem,
sistem rem anti-lock adalah memeriksa terus menerus
untuk melihat adalah masing-masing roda ini tergelincir.
>> Dan menggunakan beberapa internal yang sensor dalam mobil,
mereka mendeteksi apakah atau tidak roda sebenarnya
menghentikan atau apakah itu geser.
Dan jika itu meluncur, anti-lock sistem rem disengages rem,
dan kemudian memungkinkan itu pergi.
Dan ketika roda berhenti geser, itu reapplies mereka.
>> Artinya, saya sedang membuat permintaan.
Aku menginjak rem.
Tapi sebenarnya melanggar sedang diputuskan oleh sepotong kecil dari perangkat lunak.
Jadi benar-benar, semua mobil kami kendaraan sudah otonom.
>> Sekarang, itu bukan apa yang kita pikirkan ketika kita berpikir tentang kendaraan otonom.
Kami berpikir tentang mobil mana saya bisa mengambil tangan saya jauh dari roda,
dan kami hanya bisa membiarkannya pergi.
Sekarang, itu tidak terjadi pada skala besar di mana-mana namun hari ini.
>> Tapi ada potongan bahwa mulai
untuk datang ke sektor komersial.
Sejak tahun 2003, Toyota, dan mengikuti bahwa banyak produsen lain,
semua orang dari Ford dan Lincoln ke Mercedes Benz,
telah menawarkan beberapa jenis parkir cerdas membantu.
Artinya, ada sensor di dalam mobil, biasanya
sensor ultrasonik untuk pendek deteksi berbagai hambatan,
yang mampu mengenali mana ada mobil, kendaraan, orang,
jenis rintangan di sekitar kendaraan.
>> Anda kemudian tekan tombol di dasbor dan meminta mobil, silakan parkir sekarang.
Anda mengeluarkan permintaan.
Sistem otonom kemudian mengambil lebih dan menggunakan sensor mereka
mampu memandu mobil ke posisi parkir tertentu.
Dalam beberapa model ini, ada versi parkir paralel
dan dukungan ke versi spot.
>> Dan masing-masing aplikasi yang berbeda membangkitkan bagian yang berbeda dari perangkat lunak.
Sekarang, perangkat lunak yang tidak apa-apa yang aneh
atau tidak apa-apa yang Anda tidak dapat memahami pada saat ini.
Ini hanya mengikuti sinyal sensor tersebut.
>> Jika ada sesuatu yang dekat di sisi kiri
dan saya memiliki ruang di sebelah kanan, maka saya akan mengarahkan sedikit,
sehingga saya bisa bergerak ke kanan.
Banyak dari sistem parkir awal akan mengontrol sudut kemudi,
tetapi memerlukan pengguna, pengemudi manusia, untuk benar-benar menginjak pedal gas
atau menginjak istirahat.
Sistem yang lebih modern sebenarnya mengendalikan yang benar-benar sendiri.
>> Jadi misalnya, di Mercedes S Class kanan kendaraan
sekarang, Anda dapat menarik bersama di mana Anda ingin memarkir, tekan tombol,
dan itu akan parkir paralel untuk Anda tanpa tangan Anda pada kemudi
atau kaki Anda pada pedal.
Sekarang semua sistem ini mengandalkan sensor
bahwa mereka sedang membangun ke kendaraan ini saat ini.
Dan apakah kita menggunakan sensor mereka untuk mendeteksi rintangan potensial
dan mengingatkan pengguna atau apakah kita menggunakan sensor yang mendeteksi hambatan,
dan kemudian secara otomatis mengarahkan diri, itu hanya masalah software.
>> Bahkan, hanya beberapa minggu yang lalu, Tesla, siapa
telah membangun kendaraan yang fantastis dengan semua sensor di dalamnya selama bertahun-tahun
sekarang, mengeluarkan pembaruan perangkat lunak.
Dan bahwa update software memungkinkan kendaraan untuk pertama kalinya
memasukkan mengemudi otomatis lebih, seorang pilot otomatis mereka menyebutnya.
Auto pilot ini memungkinkan kendaraan untuk mendeteksi tabrakan dan secara otomatis
istirahat, untuk mengikuti kendaraan lain yang ada di depannya, kecepatan pencocokan,
untuk tetap dalam jalur, untuk melihat dengan kamera, baik inframerah dan terlihat
cahaya, dan untuk dapat untuk mengatakan apakah atau tidak
Anda melayang keluar dari jalur atau tidak, menyesuaikan kemudi tepat,
dan bahkan untuk mengubah jalur ketika sinyal pengguna.
>> Semua fitur yang berbeda yang hanya soal pembaruan perangkat lunak.
Artinya, semua ini pengguna terbangun suatu pagi
untuk menemukan software baru ini tersedia dalam kendaraan mereka.
Karena sistem sensor sudah ada.
>> Sekarang, di semua kasus ini, kita lihat software ini
sistem berbasis menjadi lebih dan lebih umum.
Mereka di luar sana di produk komersial sudah.
Dan masa depan adalah bahwa kita akan melihat lebih dari itu.
>> Bahkan, hanya ini tahun, Freightliner adalah
mampu mengungkap sebuah truk otonom, trailer traktor otonom,
bahwa mereka sedang menguji secara hukum di jalan di Nevada.
Kendaraan ini, sekali lagi, mengikuti rute yang telah ditentukan.
Mereka tetap dalam jalur mereka.
>> Mereka mempercepat dan mengurangi kecepatan dalam menanggapi
untuk hambatan atau kondisi lalu lintas.
Dan mereka bahkan mematuhi beberapa basa-basi lainnya dari jalan.
Semua sistem ini menjadi lebih dan lebih kompleks.
>> Tapi mereka masih belum cukup otonom.
Mereka masih tidak cukup melakukan segala sesuatu.
Artinya, mereka masih membutuhkan sopir manusia
untuk hadir untuk membuat beberapa keputusan tingkat tinggi.
>> Dan salah satu hal yang kami akan melihat dalam lima tahun ke depan
berbagai hukum dan pertanyaan etis
yang berputar di sekitar perangkat lunak sedang dibangun untuk mobil-mobil driverless.
Bagaimana mungkin sebuah driverless mobil harus merespon jika itu
dikelilingi oleh sekelompok orang?
Apa yang terjadi jika driverless yang mobil penyaradan di jalan
dan Anda dapat mengarahkan ke arah kerumunan dari 10 orang atau kerumunan 7 orang?
Apa yang harus mobil lakukan?
>> Dalam semua kasus ini, ada yang kaya berbagai pertanyaan untuk ditanyakan.
Dan mereka tidak hanya perangkat lunak pertanyaan, pertanyaan hukum,
pertanyaan etis, pertanyaan filosofis.
Dan mereka adalah orang yang kita sebagai masyarakat harus mengatasi.
>> Jadi saya akan meninggalkan Anda dengan yang terakhir pikir, ini satu dari Randall Munroe,
dari XKCD, salah satu komik favorit saya.
Ini bukan hanya bahwa kita akan melihat kendaraan ini sedang dibangun dan menjadi
dirancang dengan perangkat lunak.
Tapi kita akan melihat orang-orang mencoba untuk mengeksploitasi mereka juga.
>> Bagaimana itu akan menjadi ketika seseorang dapat, melalui Wi-Fi, download patch
atau meng-upload virus ke mobil Anda?
Apa hal-hal yang akan terjadi kemudian?
Yang ini sedikit lebih menyenangkan dari contoh.
Tetapi ini adalah pertanyaan kita akan berurusan dengan segera.
>> Terima kasih untuk bergabung dengan saya.
Saya harap Anda sudah menikmatinya.
Dan kita akan melihat Anda waktu berikutnya.