브라이언 SCASSELLATI : 오신 것을 환영합니다 CS50 인공 지능 비디오 시리즈. 내 이름은 SCAS입니다. 그리고 오늘, 우리는 할거야 자가 운전하는 자동차에 대해 이야기. 지금, 나는 조금 해요 때 인정 당황 내 어린 시절의 큰 부분 어렸을 데이빗 핫셀 호프 주위에 회귀. 그는 참여하기 전에 지금,이이었다 미국의 갓 탤런트 같은 것을에서, 또는 베이 워치에서 인명 구조 원으로 참여, 또는 그는 역사​​의 종류를 가지고도 전에 독일의 팝 스타로. 

내 어린 시절, 데이빗 핫셀 호프에서 지원 배우였다 잘 알려진 텔레비전에 나이트 라이더라는 시리즈. 그리고 나는 그가 지원하는 배우였다 말한다, 이 쇼의 진짜 별 때문에 자동차, 트랜스 오전 지명되었다 그 자체로 구동 할 수 키트. 키트는 훌륭했다. 그것은 당신에게 이야기 할 수있다. 

이 문제를 해결할 수있다. 그것은 여기 저기를 구동 할 수있다. 또한 레이저와 로켓을했다. 그래서 환상적인이었다 차량과 함께 시작합니다. 

그러나 이것은 과학했다 시간의 소설, 자율적 인 차량이 결정을 내릴 수있다, 그 길을 따라 드라이브 할 수있다. 그리고 모든 포인트에서 이러한 에피소드 하나, 데이빗 핫셀 호프 것 문제 및 차에 타 운전 시작하고 그를 가서 저장합니다. 즉, 우리의 공상 과학 소설이었다. 

다만 지난 30에 년, 과학 소설 TV에서 사라 졌 화면에 상용 제품에 현실로. 오늘, 우리는 방법을 이야기하는거야 자율 차량이 정말 있다는 것입니다 에 가서 자동차로 할 수 절대적으로 놀라운 일. 그러나 이제 역사와 함께 시작하자. 

이러한 자기 자동차 운전 때문에 갑자기 오지 않았다. 실제로, 매우 먼저 자기 자동차 운전, 영향력 정말 처음 연구 프로젝트, Navlab라는 프로젝트 나왔다. Navlab는 스팬 프로젝트였다 카네기 멜론에서 거의 2 년 대학. 

그리고 그들은 다양한 내장 다른 차량 그 찾고 시작 작은 미니 밴처럼, 그 다만 결국 있다고, 험비했다 세단과 미니 밴, 심지어 시내 버스. 그리고이 다른 장치 그들에 센서를 가지고, 했다 계산 시스템은 그래서, 그들에 넣어 그들이 조종 할 수 있다는 것을, 브레이크, 자율 가속화 모든 자신에. 이제, 이러한 시스템이었다 시작에서 매우 원시적. 

그리고 그들은 매우 의존 특정 차선 표시. 가장 인상적인 시스템 그래서 그들이 세운 Navlab 다섯의 일부였다. 그리고 1995 년,이 차량, 미니 밴 그것은이었다 피츠버그에서 산에 몰았다 샌디에고 거의 3천마일. 그리고 시간의 98 %, 만 일 스티어링을 제어 컴퓨터이었다. 

시간의 98 %, 그것이 있었다 완전히 자율적 인 거의 해안에서 해안까지 차로로. 자, 믿을 수 없을만큼 인상적이다. 그리고 우리는 그것에 대해 생각할 때, 우리가 고려하는 많은있다. 

이 센서의 어떤 종류를 사용했다? 결정의 어떤 종류의 정말 만들고 있었다? 시간의 다른 2 %는 무엇입니까? 

우리는에 도착하려고거야 이러한 문제 중 일부는 오늘. 그리고 우리가 그들을 보면, 우리는 시도 할거야 이 것이 무엇인지 발견하기 구조 아래 및 직접 계산 방법 이러한 응용 프로그램을 구동. 이제, Navlab는 엄청난 성공이었다. 그리고 모두에 기초했다 우리 자치에 대한 현대적인 생각 차량. 

그러나 자기 자동차 운전은 정말하지 않았다 잘 알려진 인기가 2005 DARPA에서까지의 일환으로 자신의 그랜드 챌린지 노력, 시도하는 프로그램을 함께 넣어 자율 차량을 빌드합니다. 그리고 그들은이 도전했다. 그들은 $ 2 million 상을 넣어 거기서 아이디어 정말 스마트 연구 그 팀은 따라 올 것이다 이 $ 2 million 상을 청구 할 수 있습니다. 

이제 상품은 아니었다 쉽게 얻을 수있을 것. 를 얻기 위하여 상, 당신은 할 것 차량을 구축하는 아니 인간의 개입 1백50마일를 구동 할 수 있었다 거친 지형을 통해 코스 사막의. 그리고 그 많은 작업이었다. 

및 시간에, 사람들이 생각 그들은이 일을 정말 미친했다. 제 1 차 회의 그래서 그랜드 도전은 2004 년이었다. 그리고 그 150마일 과정 중, 먼, 그들이 가지고있는 최고의 팀, 약 11마일 전에 갔다 시스템이 완전히 실패. 

지금, 당신에게 아이디어를 제공하기 위해 그게 얼마나 어려운, 11마일은으로 간주되었다 절대 놀라운 성공. 그러나 DARPA는 더 원했다. 그래서 그들은이 같은 제안 상 다음 해. 

그리고 1 년 후, 기술했다 포인트에 진출 곳이 아니라 하나 시스템은 과정을 완료 할 수 있었다 그러나 다섯 가지 로봇 자동차는 그 과정을 마쳤다. 빠른 하나는 132을 완료 칠시간에서 마일. 즉 스탠리라는 로봇이었다. 

스탠리는에 의해 만들어진 스탠포드 레이싱 팀. 그리고 당신은에서 볼 수있다 상단, 그것은 수 있었다 에 다른 센서까지 최대 차량의 상단에 후드, 모든 전역. 카메라의 조합을 사용하여, 적외선 및 일반 조명, 보드의 레이더와 소나 시스템을 사용하여, 레이저 거리 측정기를 사용하여 검출 장애물이 차량은 할 수 있었다 매우 거친 지형 탐색 자율적으로 스티어링, 자율적으로 자율적으로, 파괴 가스를 적용. 

즉, 실제 달성했다. 오늘, 우리는 이런 일을 볼 심지어 웅대 한 규모로. 당신의 많은 사람들이 들어있다 구글의 자동 운전 자동차. 그리고이 차량은 1.2 이상 로그인 한 지난 몇 년 동안 백만 마일, 어떠한 인간의 개입하지 않습니다. 

사실, 모든 시간 구글 자동차 가지고 사고의 종류에 참여하고, 이 주차 되었기 때문에 어느 쪽이었다 또는 어떤 사람 이었기 때문에 그것은 무엇에 그렇게 관심 그들이 차에 실행되었는지하고 있었다. 이러한 모든 시스템과 그래서, 우리는 이러한 복잡성 신흥 참조하십시오. 그리고이 매우 짧은에 시간의 기간, 우리는했습니다 과학의 영역에서 사라 상업 현실에 소설. 

그래서 걸릴 시작하자 떨어져 이러한 시스템. 의는 그 얼마나 이해하려고 노력하자 그들은 실제로 일을하는 일, 일. 이를 위해, 우리는 갈거야 기술의 동일한 종류를 사용 우리는 클래스에 대해 이야기했다고. 당신은 문제를 볼 때마다, 우리는 일을하려고하는거야 무슨 그것을 분해하는 것입니다. 

간단한 시작 우리가 할 수있는 것을 형성한다. 그리고 바깥쪽으로 구축 간단한 양식에서. 그 질문에 우리를 인도 그래서, 자치의 가장 간단한 형태이다 운전? 어떤 시점에서 컴퓨터입니다 실제로 내 차의 제어에? 

이제 대답이 당신을 놀라게 수 있습니다. 거의 모든 차량은 판매하기 때문에 오늘날 미국이나 유럽이나 어디서나 실제로 부분적으로 자치 차량. 안티 - 록 브레이크와 같은 사용하는 시스템, 이 시스템은 정말 자율적이다. 

내가 휴식을 밟을 때 즉,이다 내가 무엇을하고 있어요 것은 내가 차를 부탁 해요입니다 지금 중단하십시오. 사실 직접 아니에요 뭔가 스테핑 그 로터 브레이크 패드를 적용합니다. 그리고 안티 - 록 브레이크의 요점 그 길을 따라 어느 시점에있다 나는 휴식 시간에 눌러 할 수 있습니다. 

그러나 자동차는 인식 그 바퀴가 미끄러됩니다. 그리고는 중단 신호를 스로틀합니다, 그래서 브레이크를 잠글하지 않습니다. 이러한 안티 록 브레이크 시스템은 아르 방법으로, 당신을위한 결정을 내릴. 

정말, 그들은 사람이야 그 제동 시스템의 담당이다. 당신은 요청을하고 있습니다. 하지만 당신은 제어 실제로 아니에요. 

그래서 우리는이 인식을 시도 할 수 및 컴포넌트 부분으로 분해. 그리고 우리는 같이 그것에 대해 생각할 수있는 의사 코드의 약간. 난 상태 즉, 브레이크 밟고, 나는 압력을 적용하고있어 동안 브레이크 페달에, 안티 록 브레이크 시스템 지속적으로 확인한다 볼이 미끄러지는 각 차륜이다. 

그리고 어떤 내부를 사용하여 차량 내 센서, 그들은 여부를 검출하고 아닌지 휠 실제로 정지 또는 슬라이딩 여부. 그리고 그것의 경우는, 앤티 록 슬라이딩 브레이크 시스템은 브레이크를 결합 해제, 다음 갈 수 있습니다. 그리고 바퀴가 중지 할 때 슬라이딩, 그것은 그들을 다시 적용합니다. 

그건 내가 요청을 만들고있어입니다. 나는 브레이크를 밟는거야. 그러나 실제 파괴가되고있는 소프트웨어의이 작은 조각으로 결정했다. 그래서 정말, 우리의 모든 차량은 이미 자치 차량. 

자, 우리가 어떻게 생각하는지 아니다 우리는 자율적 인 차량을 생각하면. 우리는 어디에서 내가 할 수있는 자동차에 대해 생각 바퀴에서 멀리 내 손을, 우리는 그냥 가게 할 수 있습니다. 자,이 일어나고 아니에요 모든 곳에서 대규모 아직 오늘. 

하지만 조각이있다 그 것을 시작 상업 부문에 와서. 2003 년 이후, 도요타, 그리고 다음 많은 다른 제조 업체, 포드에서 모든 사람과 메르세데스 벤츠 링컨, 몇 가지 유형을 제공하고있다 지능형 주차 지원합니다. 즉, 센서가있다 차에, 일반적으로 짧은 초음파 센서 장애물의 검출 범위, 위치를 인식 할 수 있음 자동차, 차량, 사람이있다, 차량 주변 장애물의 모든 유형. 

그런 다음 대시에 버튼을 누르면 그리고 차를 물어, 지금 주차하시기 바랍니다. 당신은 요청을 실행합니다. 자율 시스템은 소요 그 센서 이상 및 사용 에 차를 인도 할 수있다 특히 주차 위치. 이 모델의 일부에있다 평행 주차 버전 그리고 자리 버전으로 백업. 

그리고 서로 다른 응용 프로그램의 각 소프트웨어의 다른 조각을 불러 일으킨다. 자, 소프트웨어 이상한 아무것도 아니다 또는 아무것도 아닌 당신을 이 시점에서 이해할 수 없습니다. 그냥 다음과 같은 것 이러한 센서 신호. 

뭔가가 있다면 왼쪽에 근접 나는 오른쪽에 공간이 나는 조금을 조종 할 것이다, 그래서 나는 오른쪽을 통해 이동할 수 있습니다. 초기 주차 시스템의 많은 조향각을 제어하는​​ 것, 그러나, 사용자가 필요 인간 드라이버 실제로 가속기에 단계 또는 휴식 시간에 단계. 더 현대적인 시스템은 실제로 제어 그 완전히 그 자체로. 

예를 들어, 메르세데스 그래서 S 클래스 차량 우측 지금, 당신은 어디에서 함께 당길 수 당신은 공원처럼 버튼을 누르면 것 그것은 당신을 위해 공원을 평행합니다 바퀴에 당신의 손이없는 페달 또는 발. 이제이 시스템의 모든 센서에 의존 그들은 구축하는 것을 오늘이 차량에. 그리고 우리는 그 센서를 사용하는지 여부 잠재적 인 장애물을 검출하기위한 사용자 또는 우리가 사용 여부를 경고 그 센서가 장애물을 감지, 다음 자동으로 멀리 조종 그 소프트웨어의 문제입니다. 

사실, 몇 주 전, 테슬라는 사람이다 환상적인 차량을 구축하고 그들의 이러한 센서의 모든 년 지금, 소프트웨어 업데이트를 발표했다. 그리고 소프트웨어 업데이트 허용 처음 차량 자동 운전을 입력합니다 더, 자동 파일럿은 그것을했다. 이 오토 파일럿 차량 허용 충돌을 감지하고 자동으로하기 다른 차량을 따라, 휴식 즉, 앞의, 매칭 속도에있어 로보고, 차​​선 내에서 유지하기 카메라, 적외선 및 가시 모두 빛, 그리고 수있을 여부를 대답 당신이 당신의 차선에서 표류하고 또는 하지 적절히 조향을 조절 심지어는 차선을 변경하기 때 사용자 신호. 

서로 다른 모든 기능이었다 소프트웨어 업데이트의 문제. 즉,이 모든입니다 사용자는 어느 날 아침 일어 났을 이 새로운 소프트웨어를 찾을 수 자신의 차량에서 사용할 수 있습니다. 센서 시스템 때문에 이미 있었다. 

이제, 이러한 모든 경우에있어서, 우리는이 소프트웨어를보고있는 되는 기반 시스템 점점 더 널리. 그들은 거기에있어 이미 상용 제품. 그리고 미래는 우리가 걸이다 그 이상을 보게 될 것. 

사실, 그냥이 년, 프라이트이었다 자율 트럭을 공개 할 수, 자율 트랙터 트레일러, 그들은 법적으로 테스트하고 있음 네바다 도로. 이 차량, 다시, 미리 정해진 경로를 따라. 그들은 그들의 차선 내에서 유지. 

그들은 가속화 응답 감속 장애물 또는 교통 상황에. 그리고 그들은 심지어 일부 순종 도로의 다른 미묘한. 이들 시스템 모두는 점점 더 복잡해지고. 

그러나 그들은 여전히​​ 매우 자율적 아닙니다. 그들은 여전히​​ 아니에요 확실히 모든 일을. 즉, 그들은 여전히​​ 것입니다 인간의 드라이버를 필요로 만들기 위해 존재합니다 일부 높은 수준의 의사 결정. 

그리고 우리가있어 것들 중 하나 향후 5 년에 보게 될 것 법률의 다양한 있습니다 윤리적 질문 즉, 소프트웨어를 중심으로 돌고 이 무인 자동차에 대한 건설되고. 어떻게 무인 것이 그 것이다 그것의 경우 자동차가 응답해야한다 사람들의 그룹에 의해 둘러싸인? 무엇 무인하면 어떻게 자동차는 도로에 미끄러지고있다 당신은 군중을 향해 조종 할 수 있습니다 십명 7 사람들의 군중의? 자동차는 무엇을해야합니까? 

이 모든 경우에, 풍부한있다 질문의 다양한 요구된다. 그리고 그들은 단지 소프트웨어 아니다 질문, 법적 문제, 윤리적 인 질문에, 철학적 인 질문. 그리고 그들은 사람 우리와 같은 수 있습니다 지역 사회가 해결해야 할 것이다. 

그래서 마지막에 당신을 떠날거야 생각, 랜달 먼로에서이 하나, XKCD, 내가 좋아하는 만화 중 하나. 그것은 우리가 보게 될 것 아니에요 그냥 이 차량은 내장 중이 소프트웨어 설계. 그러나 우리는 사람들을 보게 될 것입니다 뿐만 아니라 그들을 이용하려고합니다. 

어떻게하면 사람이 될 것입니다 , Wi-Fi 인터넷을 통해 패치를 다운로드 할 수 있습니다 또는 당신의 차에 바이러스를 업로드? 다음 일어날 일의 어떤 종류의? 이 사람은 약간의 예 더 장난. 그러나 이러한 질문은 우리는 곧 다룰 것입니다. 

저를 가입 해 주셔서 감사합니다. 나는 당신이 그것을 즐겼다 바랍니다. 그리고 우리는 당신이 다음 번에 ​​볼 수 있습니다.