>> BRIAN SCASSELLATI: Bine ati venit la seria CS50 video de AI.
Numele meu este CPSA.
Și astăzi, vom fi vorbim despre masini-auto de conducere.
Acum, eu sunt un pic jenat să recunosc că, atunci când
Am fost un copil o mare parte din copilăria mea se învârte în jurul lui David Hasselhoff.
Acum, acest lucru a fost înainte de el a fost implicat în așa ceva America Got Talent,
sau implicat ca un salvamar din Baywatch, sau chiar înainte de el a avut un fel de istorie
ca un star pop din Germania.
>> În copilăria mea, David Hasselhoff a fost actor in rol secundar
pe un televizor bine-cunoscut serie numita Knight Rider.
Iar eu spun că a fost actor in rol secundar, că într-adevăr vedeta acestui spectacol
a fost o masina, un Trans Am numit Kit, care ar putea conduce de la sine.
Kit a fost uimitor.
S-ar putea vorbi cu tine.
>> S-ar putea rezolva problemele.
Aceasta ar putea conduce peste tot.
Este, de asemenea, lasere si a avut rachete.
Deci, a fost un fantastic vehicul pentru a începe cu.
>> Dar acest lucru a fost stiinta ficțiune de timp,
masini autonome care ar putea lua decizii,
care ar putea conduce de-a lungul drumului.
Și la fiecare punct în unul dintre aceste episoade,
David Hasselhoff ar ai probleme si masina
ar începe de conducere și du-te și-l salveze.
Asta a fost science fiction nostru.
>> Chiar și în doar ultimele 30 ani, că science fiction
a trecut de la la televizor și pe ecran
în realitate, în produse comerciale.
Astăzi, vom vorbi despre modul în care aceasta este că sunt într-adevăr vehiculelor autonome
posibilitatea de a merge și de a conduce vehicule și de a lucruri absolut uimitoare.
Dar să începem cu istoria.
>> Deoarece aceste masini de auto-conducere nu a apărut de nicăieri.
Și de fapt, foarte Primele mașini auto-conducere,
într-adevăr prima influent proiecte de cercetare,
venit dintr-un proiect numit Navlab.
Navlab a fost un proiect care a durat aproape două decenii de la Carnegie Mellon
Universitate.
>> Și au construit o varietate Vehicule de diferite
care a început în căutarea ca monovolume mici, care
au fost Humvees, au fost în cele din urmă doar că sedan, si microbuze, autobuze urbane. chiar
Și aceste dispozitive diferite au senzori în ele,
a avut de calcul Sisteme de pus în ele, astfel încât
că acestea ar putea conduce, și de frână, și să accelereze autonom
toate pe cont propriu.
Acum, aceste sisteme au fost foarte primitiv la început.
>> Și ei s-au bazat pe foarte marcajele benzii de circulație specifice.
Astfel încât sistemul cel mai impresionant pe care au construit a fost parte a Navlab cinci.
Și în 1995, acest vehicul, a fost minivan,
condus de la Pittsburgh la San Diego, aproape 3.000 de mile.
Și 98% din timp, singurul lucru controlul direcției
a fost calculatorul.
>> 98% din timp, a fost complet autonom
cum condus aproape la coasta la coasta.
Acum, asta e incredibil de impresionant.
Și când ne gândim că, există o mulțime de noi să ia în considerare.
>> Ce tipuri de senzori a fost o folosind?
Ce fel de decizii a fost într-adevăr a face?
Ce-a fost celălalt de 2% din timp?
>> Vom încerca să ajungă la unele dintre aceste probleme astăzi.
Și, după cum ne-am uita la ele, vom încerca să
pentru a descoperi ceea ce este că structura dedesubt
și modul în care calculul este direct de conducere aceste aplicații.
Acum, Navlab a fost un succes imens.
Și a fost baza tuturor noastre gânduri moderne despre autonom
vehicule.
>> Dar mașinile de auto-conducere nu prea deveni bine-cunoscute și populare
până în 2005 DARPA, ca parte a efortul lor provocare mare,
pune împreună un program pentru a încerca pentru a construi un vehicul autonom.
Și au făcut acest lucru o provocare.
Ei au pus un premiu de $ 2 milioane acolo cu ideea
că unele cercetări într-adevăr inteligent Echipa va veni de-a lungul și de a fi
putea pretinde acest premiu de $ 2 milioane.
>> Acum, premiul nu a fost va fi ușor pentru a obține.
În scopul de a obține premiu, va trebui
pentru a construi un vehicul care fără intervenție umană
a fost capabil de a conduce 150 mile Desigur, prin teren accidentat
din deșert.
Și asta a fost o sarcină mult.
>> Și în acel moment, oamenii au crezut că acestea au fost într-adevăr nebun în acest sens.
Deci, prima reuniune a mare provocare a fost in 2004.
Și din acest curs 150 mile, The cel mai îndepărtat, cea mai buna echipa pe care au avut,
străbătea 11 mile înainte sistemul eșuat complet.
>> Acum, pentru a vă oferi o idee de cât de dificil, care este,
că 11 mile a fost văzută ca o succes fenomenal absolut.
Dar DARPA a vrut mai mult.
Și astfel au oferit același premiu în anul următor.
>> Și doar un an mai târziu, tehnologia avut
avansat până la punctul în cazul în care nu doar una Sistemul a fost capabil să încheie parcursul,
dar cinci diferite de robot masini terminat acest curs.
Cel mai rapid terminat 132 mile în cadrul șapte ore.
Asta a fost un robot numit Stanley.
>> Stanley a fost construit de către Stanford echipa de curse.
Și, după cum puteți vedea la în partea de sus, a avut un număr de
de diferite senzori până pe Hood, pe partea de sus a vehiculului,
și pe tot parcursul.
Folosind o combinație de camere, infraroșu, și a luminii,
folosind radar și sonar sisteme la bord, folosind gama cu laser pentru a detecta telemetri
obstacole, acest vehicul a fost în măsură pentru a naviga pe teren foarte dur
autonom de direcție, autonom de rupere, în mod autonom
aplicarea gazului.
>> Asta a fost o realizare reală.
Astăzi, vom vedea acest lucru se întâmplă chiar ca o scară mai largă.
Mulți dintre voi au auzit de masina de auto-conducere Google.
Și aceste vehicule au logat peste 1,2 milion de mile în ultimii ani,
nici un fel de intervenție umană.
>> De fapt, de fiecare dată ca masina Google are
fost implicat în orice fel de accident, e fie fost pentru că a fost parcat,
sau pentru că a fost un om atât de interesat de ceea ce
făcea că au fugit în mașină.
Deci, cu toate aceste sisteme, vom vedea aceasta complexitate in curs de dezvoltare.
Și în acest foarte scurt perioadă de timp, ne-am
plecat din domeniul științei ficțiune la realitate comerciale.
>> Așa că haideți să începem să ia aceste sisteme Apart.
Să încercăm să înțelegem cum se face că ei lucrează, ceea ce face ei de fapt fac.
Pentru a face acest lucru, vom folosesc aceleași tipuri de competențe
că am vorbit despre în clasa.
Ori de câte ori văd o problemă, ce vom încerca să facă
este de a încerca să-l descompune.
>> Începeți cu cele mai simple forma pe care putem.
Și apoi a construi exterior de la acel formular simplu.
Așa că ne conduce la întrebarea, ce este cea mai simplă formă de autonome
conducere?
La ce punct este un calculator de fapt, în controlul de masina mea?
>> Acum, răspunsul poate să vă surprindă acolo.
Deoarece aproape fiecare vehicul vândut astăzi, în SUA sau Europa sau oriunde
de fapt este parțial un vehicul autonom.
Utilizarea unor sisteme cum ar fi ABS, aceste sisteme sunt foarte autonome.
>> Asta este, atunci când am pas pe pauză, ceea ce fac este să cer masina
Vă rugăm să rupe acum.
Eu nu sunt de fapt în mod direct pas cu pas pe ceva care
aplică plăcuței de frână la rotor.
Și ideea de ABS este că la un moment dat de-a lungul drum
Voi fi în măsură să apăsați pe pauză.
>> Dar masina va recunoaște că roata este alunecarea.
Și se va acceleratie că semnalul de pauză, astfel încât frâna să nu bloca.
Aceste sisteme de frânare anti-blocare sunt, într-un fel, luarea deciziilor pentru tine.
>> Și într-adevăr, ei sunt cei care sunt responsabile de sistemul de frânare.
Faci o cerere.
Dar nu ești de fapt, în control.
>> Deci, am putea încerca să recunoască acest lucru și rupe-l jos în părțile componente.
Și am putea gândi despre ea ca un pic de cod pseudocod.
Asta este, în timp ce eu sunt pas cu pas pe frână,
în timp ce eu sunt aplicarea unei presiuni asupra pedalei de frână,
sistem de frânare anti-blocare Se verifică în mod continuu
pentru a vedea este fiecare dintre aceste roți alunecare.
>> Și utilizarea unor intern senzori cadrul masina,
ei detectarea dacă sau nu roata este de fapt
oprire sau dacă se alunecare.
Și dacă e de alunecare, anti-blocare sisteme de frânare decuplează de franare,
și apoi lasă-l să plece.
Și când roțile se oprească alunecare, le înaintează o nouă.
>> Asta este, eu fac o cerere.
Am pas cu pas pe frână.
Dar spargerea efectivă este în curs de a decis de această mică bucată de software.
Deci într-adevăr, toate masinile noastre sunt vehicule deja autonome.
>> Acum, asta nu e ceea ce ne gândim atunci când ne gândim la vehicule autonome.
Ne gândim despre masini unde pot ia mâinile mele de la roata,
și putem lăsa să-i drumul.
Acum, că nu se întâmplă într-o Grand scară peste tot încă astăzi.
>> Dar există bucăți de că încep
să vină în sectorul comercial.
Din 2003, Toyota, și în urma că mulți alți producători,
toată lumea de la Ford și Lincoln a Mercedes Benz,
a fost oferirea de un anumit tip de asistență la parcare inteligent.
Adică, există senzori în mașină, de obicei,
senzori cu ultrasunete pentru scurt detectarea serie de obstacole,
care sunt capabili să recunoască unde există autoturisme, vehicule, oameni,
orice tip de obstacol în jurul vehiculului.
>> Apoi apăsați un buton de pe bord și de a pune masina, vă rugăm să parcați acum.
Emiteți o solicitare.
Sistemul autonom apoi ia peste și utilizarea acestor senzori
este capabil de a ghida mașina în o poziție de parcare special.
În unele dintre aceste modele, nu e o versiune paralelă parcare
și un suport într-o versiune loc.
>> Și fiecare dintre aceste aplicații diferite evocă o bucată diferit de software.
Acum, că software-ul nu este nimic ciudat
sau nu este nimic pe care le Nu pot să înțeleg în acest moment.
Este doar în urma aceste semnale senzor.
>> Dacă e ceva de aproape pe partea stângă
și am spațiu pe dreapta, apoi voi conduce un pic,
astfel încât să pot muta pe la dreapta.
Multe dintre sistemele de parcare timpurii va controla unghiul de virare,
dar cere utilizatorului, conducătorul auto uman, de fapt, să-și intensifice pe pedala de accelerație
sau pas pe pauză.
Sistemele moderne de fapt controla mai care complet de la sine.
>> Deci, de exemplu, într-un Mercedes S Class drept vehicul
acum, puteți trage alături de unde doriți să parcați, apăsați un buton,
și va paralel parc pentru tine fără mâinile pe volan
sau picioarele pe pedale.
Acum, toate aceste sisteme se bazează pe senzori
că ei au construit în aceste vehicule astăzi.
Și dacă vom folosi aceste senzori pentru detectarea potențialelor obstacole
și care permite avertizarea utilizatorului sau dacă vom folosi aceste senzori pentru detectarea unui obstacol,
și apoi conduce în mod automat departe, asta e doar o chestiune de software.
>> De fapt, doar câteva săptămâni în urmă, Tesla, cine e
construit vehicule fantastice cu toate aceste senzori în ele pentru ani
acum, a emis o actualizare de software.
Și actualizare software permis vehiculele pentru prima dată
pentru a introduce o conducere automată mai mult, un pilot automat au numit.
Acest pilot automat permis vehiculul pentru a detecta coliziuni și automat
pauză, să urmeze un alt vehicul care este în fața lui, viteza de potrivire,
să rămână în culoarele, să se uite cu camere, atât în ​​infraroșu și vizibil
lumină, și pentru a putea să spună dacă este sau nu
te deriva din banda sau nu, pentru a regla de direcție corespunzător,
și chiar pentru a schimba benzi când semnale ale utilizatorilor.
>> Toate aceste caracteristici diferite au fost doar o chestiune de o actualizare de software.
Asta este, toate acestea Utilizatorii trezit într-o dimineață
pentru a găsi acest nou software disponibil în vehiculele lor.
Deoarece sistemele de senzori erau deja acolo.
>> Acum, în toate aceste cazuri, vedem aceste software-ul
Sisteme bazate devenind mai mult și mai raspandit.
Sunt acolo în produse comerciale deja.
Iar viitorul este că suntem vom vedea mai mult din asta.
>> De fapt, doar această an, Freightliner a fost
posibilitatea de a dezvalui un camion autonom, o remorcă autonom,
că acestea sunt de testare din punct de vedere pe drum, în Nevada.
Aceste vehicule, din nou, urmeze un traseu predeterminat.
Ei stau în banda lor.
>> Ei accelera și decelerare răspuns
la obstacole sau condițiile de trafic.
Și ei asculta chiar unele dintre alte subtilitățile de drum.
Toate aceste sisteme sunt din ce în ce mai complexe.
>> Dar ei sunt încă nu destul autonom.
Ei încă nu sunt destul de a face totul.
Asta este, ele sunt încă necesită un driver uman
să fie prezent pentru a face unele decizii la nivel înalt.
>> Iar unul dintre lucrurile pe care suntem vom vedea în următorii cinci ani
sunt o varietate de juridice și întrebări etice
care gravitează în jurul software-ul fiind construit pentru aceste masini fara sofer.
Cum se face ca un șofer mașină ar trebui să răspundă în cazul în care este
înconjurat de un grup de oameni?
Ce se întâmplă dacă șofer masina este derapaj pe drum
și puteți conduce spre o mulțime 10 persoane sau un grup de 7 persoane?
Ce ar trebui să facă mașina?
>> În toate aceste cazuri, există o bogată varietate de întrebări pentru a fi întrebat.
Și ei nu sunt doar software-ul întrebări, întrebări juridice,
probleme etice, întrebări filosofice.
Și ei sunt cei care noi, ca o comunitate va trebui să le abordeze.
>> Așa că am să vă las cu un ultim gândit, acesta din Randall Munroe,
de xkcd, unul de benzi desenate mele preferate.
Nu doar că vom vedea aceste vehicule fiind construit și de a fi
proiectat cu software-ul.
Dar vom pentru a vedea oameni încercați să le exploateze, de asemenea.
>> Cum o să fie atunci când cineva poate, prin Wi-Fi, a descărca un patch
sau încărcați un virus pentru masina ta?
Ce fel de lucruri se va întâmpla atunci?
Asta e un pic mai mult jucăușă de exemplu.
Dar acestea sunt întrebările vom să se ocupe de curând.
>> Multumesc pentru aderarea la mine.
Sper că ați bucurat.
Si ne vedem data viitoare.