BRIAN SCASSELLATI: Dobrodošli na CS50 AI video serije. Moje ime je scas. In danes, mi bo Govorimo o samozaposlenih vožnjo avtomobilov. Zdaj sem malo sram priznati, da ko Sem bil otrok velik del mojega otroštva vrti okoli David Hasselhoff. Zdaj, to je bilo, preden je bil vpleten v kaj podobnega ameriški Got Talent, ali udeležen kot reševalec v Baywatch, ali celo še preden je imel neke zgodovine kot pop zvezda v Nemčiji. 

V mojem otroštvu, David Hasselhoff je bila podpiranje igralec na znanem televiziji Serija se imenuje Knight Rider. In sem rekel, da je podpiranje igralec, ker je res zvezda te predstave je bil avtomobil, Trans Am imenom Kit, ki lahko vozijo sama. Kit je bil neverjeten. Lahko bi govoril z vami. 

To bi lahko rešila probleme. Lahko vozite po vsem mestu. Imel je tudi laserji in rakete. Tako je bilo fantastično vozilo za začetek. 

Toda to je bila znanost fikcija časa, avtonomne avtomobile, ki lahko sprejemajo odločitve, da bi lahko voziti po cesti. In na vsaki točki v eden od teh epizod, David Hasselhoff bi zaideš v težave in avto bi začeli vožnjo in iti in shranite ga. To je bila naša znanstvena fantastika. 

Tudi v samo zadnjih 30 let, da je znanstvena fantastika je odšel iz na televiziji in na zaslonu v resnici, v komercialnih izdelkih. Danes bomo govorili o tem, kako ga je, da so avtonomni vozila res mogli iti in vožnje ter absolutno neverjetne stvari. Ampak začnimo z zgodovino. 

Ker teh samozaposlenih vožnjo avtomobilov ni prišla od nikoder. In v resnici je zelo Prvi samostojni vožnji avtomobilov, res prvi vpliven raziskovalni projekti, prišel iz projekta, imenovanega Navlab. Navlab je bil projekt, ki je obsegal skoraj dve desetletji na Carnegie Mellon University. 

In so zgradili številne od različnih vozil ki je začel iščejo kot majhni enoprostorci, da so Humvees, da so na koncu le limuzine in enoprostorci, tudi mestni avtobusi. In ti različni pripomočki imajo senzorji v njih, imela računalniška Sistemi dal v njih, tako da bi lahko usmerjali in zavore, in pospešiti avtonomno vse na svojem. Zdaj pa so se ti sistemi zelo primitivna na začetku. 

In na katere se sklicuje zelo posebne označbe voznega pasu. Torej, najbolj impresivno sistema, ki ki so jih zgradili bil del Navlab pet. In v letu 1995, to Vozilo je bilo enoprostorec, odpeljal iz Pittsburgha na San Diego, skoraj 3.000 kilometrov. In 98% časa, ki je edina stvar krmiljenje krmiljenje je računalnik. 

98% časa, je bila popolnoma avtonomna saj je odpeljal skoraj od obale do obale. No, to je neverjetno impresiven. In ko razmišljamo o tem, tam je veliko za nas, da razmisli. 

Katere vrste senzorjev je uporabljate? Kakšne odločitve je bilo res tako? Kaj je bilo to drugo 2% časa? 

Bomo poskušali priti do nekaterih od teh vprašanj danes. In ko se ozremo na njih, bomo poskušali odkriti, kaj je to, da struktura pod in kako je računanje neposredno vožnjo teh aplikacij. Zdaj, Navlab je bil velik uspeh. In to je bila osnova za vse naše Sodobne misli o avtonomnih vozila. 

Ampak samozaposlene vožnjo avtomobilov ni res postala znana in priljubljena do leta 2005, DARPA, kot del njihov grand izziv napor, skupaj program, da bi poskušali zgraditi avtonomno vozilo. In so naredili ta izziv. So dal 2 milijona $ nagrado tam z idejo da je nekaj res pametno raziskave Ekipa bi prišli skupaj in se lahko zahtevate 2 milijona $ nagrade. 

Zdaj, nagrada ni bila bo enostavno priti. Da bi dobili nagrada, bi si morali zgraditi vozilo, ki brez posredovanja človeka bil sposoben za vožnjo 150 miljo Seveda preko neravnega terena puščave. In da je naloga veliko. 

In v času, ko so ljudje mislili, da so bili res nori na to. Torej na prvem srečanju grand Izziv je bil v letu 2004. In od tega 150 milj, seveda, najdlje, najboljša ekipa, ki so imeli, šel okoli 11 kilometrov pred Sistem je popolnoma uspela. 

Zdaj, da bi vam idejo kako težko je to, da je bil 11 milj obravnavati kot absolutno fenomenalen uspeh. Ampak DARPA je želel več. In zato so ponudili to isto Nagrada za naslednje leto. 

In samo eno leto kasneje, imela tehnologija napredovala do točke, ko ne samo enega Sistem je uspelo dokončati tečaj, ampak pet drugačen robot avtomobili končali ta tečaj. Najhitrejši eden končal 132 milj v okviru sedmih urah. To je bil robot imenovan Stanley. 

Stanley je bil zgrajen z Stanford racing team. In kot lahko vidite na top, da ima številne od različnih senzorjev gor na okrov, kar je na strehi vozila, in vse skozi. Uporaba kombinacije kamere, infrardeče in redno svetloba, s pomočjo radarja in sonar sistemov na krovu, uporabo iskala laser dometa za odkrivanje ovire, je bilo to vozilo lahko za navigacijo na zelo razgibanem terenu samostojno krmiljenje, avtonomno zlom, samostojno uporabi plina. 

To je bil pravi dosežek. Danes vidimo, da se to dogaja celo kot grander lestvici. Mnogi od vas ste slišali self-vožnja avtomobila Google. In so ta vozila prijavljeni več kot 1,2 milijon milj v zadnjih nekaj letih, brez človeškega posredovanja whatsoever. 

Dejstvo je, vsakič da ima Google avto bili vključeni v kakršnokoli nesrečo, to je bilo, bodisi zato, ker je bil parkiran, ali zato, ker nekateri človek je bil tako zanima, kakšna je je početje, ki so tekli v avto. Torej z vsemi temi sistemi, vidimo to kompleksnost pojavljajo. In v tem zelo kratka časovno obdobje, ki smo jih odšel iz sfero znanosti fikcija gospodarsko stvarnost. 

Torej začnimo vzeti narazen ti sistemi. Poskusimo razumeti, kako je to, da delajo, kaj dejansko počne. Da bi to dosegli, bomo uporabljajo iste vrste znanj da smo govorili v razredu. Vsakič, ko vidim težave, kar bomo poskušali narediti je, da poskusite, da ga razgradi. 

Začnite z najpreprostejši obliki, da bomo lahko. In potem graditi navzven Iz tega preprostega obrazca. Tako, da nas vodi k vprašanju, kaj je najpreprostejša oblika avtonomna vožnji? Na kateri točki je računalnik dejansko nadzor nad moj avto? 

Sedaj lahko odgovor presenečenje tam. Ker skoraj vsako vozilo prodano je danes v ZDA ali Evropa ali kjerkoli dejansko je delno avtonomno vozilo. Uporaba sistemov, kot so proti blokiranju koles, ti sistemi so res avtonomna. 

To je, ko stopim na počitek, kaj delam je, jaz vprašam avto prosim prekinil zdaj. Nisem dejansko neposredno stopil na nekaj, velja zavorne plošče z rotorjem. In bistvo proti blokiranju koles je, da na neki točki vzdolž poti Bom lahko pritisnite na odmor. 

Vendar bo avto prepozna da je kolo zdrs. In bo to ročico plina, ki razgrajujejo signala, tako, da je zavora ne zaprejo. Te Protiblokirni zavorni sistemi, na način, sprejemanje odločitev za vas. 

In res, oni so tisti, ki so odgovorni zavornega sistema. Delaš zahtevo. Ampak ti si dejansko ni pod nadzorom. 

Tako smo lahko poskusite prepoznati to in razdeliti sestavnih delov. In lahko razmišljamo o tem, kot malo psevdokoda kode. Da je, medtem ko sem stopite na zavoro, ko sem uporabo pritiska na zavorno stopalko, zavorni sistem proti blokiranju koles je nenehno preverjanje videti je vsaka izmed teh koles zdrsa. 

In z uporabo nekaterih notranji senzorji v avtomobilu, oni odkrivanje ali ali ne kolo je dejansko ustavljanje ali pa je drsenje. In če je drsna, protiblokirni zavorni sistemi sprosti zavore, in nato omogoča, da gredo. In ko ustaviti kolesa drsna, jih spet zaprosi. 

To pomeni, da sem kar prošnjo. Jaz sem stopil na zavoro. Ampak dejansko breaking je pa s tem majhnem kosu opreme odločili. Torej res, vse naše avtomobile, že avtonomnih vozil. 

Zdaj pa, da to ni tisto, kar si mislimo o ko razmišljamo o avtonomnih vozil. Mislimo, da o avtomobilih, kjer sem lahko vzeli svoje roke proč od kolesa, in bomo lahko samo izpustil. Zdaj pa, da se ne dogaja na grand lestvica povsod še danes. 

Vendar pa obstajajo kosi to, da so z začetkom da pridejo v komercialnem sektorju. Od leta 2003, Toyota, in po da številni drugi proizvajalci, vsakdo od Ford in Lincoln za Mercedes Benz, je bil ponujajo neko vrsto inteligentnih pomoč pri parkiranju. To pomeni, da so senzorji v avtu, tipično ultrazvočni senzorji za kratek zaznavanje obsega ovir, ki so sposobni prepoznati, kadar obstajajo avtomobili, vozila, ljudje, vse vrste ovire okoli vozila. 

Nato pa pritisnete gumb na armaturko in ga prosite avto, prosim parkirajte zdaj. Izdate zahtevo. Avtonomna Sistem nato traja več in uporabo teh senzorjev je sposoben voditi avto v poseben parkirni položaj. V nekaterih od teh modelov, tam je vzporedno parkiranje različica in podporo v različici točkovno. 

In vsak od teh različnih aplikacij vzbudi drugačno kos programske opreme. Zdaj pa, da je programska oprema ni nič čudnega ali ni vse, kar vas Ne morem razumeti, na tej točki. To je samo po ti senzorskih signalov. 

Če obstaja nekaj, da blizu na levi strani in imam prostor na desni, potem bom usmerjati malo, tako da sem lahko preiti na desno. Mnogi od zgodnjih sistemov parkirnih bi nadzor krmilnega kota, vendar zahteva od uporabnika, človeški voznik, dejansko stopite na stopalko za plin ali stopajte na počitek. Več moderni sistemi dejansko nadzor da povsem sami. 

Tako na primer v mercedesa S Class desno vozilo Zdaj, lahko potegnite skupaj, kadar ga želite parkirati, pritisnite gumb, in bo vzporedno park za vas brez vaše roke na volanu ali noge na pedal. Sedaj vseh teh sistemov zanašajo na senzorje da gradijo v danes teh vozil. In, ali bomo uporabili te senzorje za odkrivanje morebitnih ovir in opozarjanje uporabnika ali, ali bomo uporabili ti senzorji za zaznavanje oviro, in nato samodejno odvrne, to je samo stvar programske opreme. 

V bistvu samo nekatere tedni, Tesla, ki je gradi fantastično vozila z vseh teh senzorjev v njih letih Zdaj, izdal posodobitev programske opreme. In da je posodobitev programske opreme dovoljeni vozila za prvič vnesti samodejno vožnjo več, pilot auto so jo imenovali. Ta avto pilot dovoljeno vozilo za odkrivanje trkov in samodejno odmor, da sledijo drugo vozilo ki je pred njo, hitrost ujemanja, da ostanejo znotraj steze, da si z kamere, tako infrardeče in vidne svetlobe, in da bi lahko reči ali ne ste nihalo iz svojega voznega pasu ali ne, prilagodite krmiljenje ustrezno, in celo na menjavo voznega pasu ko uporabnik signali. 

Vse te različne funkcije so bili samo stvar posodobitev programske opreme. To pomeni, da vse te Uporabniki zbudil nekega jutra da bi našli to novo programsko opremo na voljo v njihovih vozilih. Ker senzorskih sistemov so bili že tam. 

Zdaj, v vseh teh primerih, smo videli te programske opreme sistemi, ki temeljijo postajajo bolj in bolj razširjena. Oni so tam v komercialnih izdelkov že. In prihodnost je, da smo bomo videli več od tega. 

V bistvu samo to leto, je bil Freightliner sposobni odkrivati ​​avtonomno vozilo, avtonomna traktorska prikolica, da oni pravno testiranje na cesti v Nevadi. Ta vozila, še enkrat, sledijo vnaprej določeni poti. Ostanejo na svojem voznem pasu. 

Pospešijo in upadla odgovor ovir ali prometne razmere. In celo ubogajo nekatere izmed drugi preciznost ceste. Vsi ti sistemi so postaja vse bolj in bolj zapletena. 

Ampak oni še vedno ne povsem avtonomne. Oni še vedno ni kar počne vse. To pomeni, da so še vedno zahteva človeškega voznika da je prisoten, da bi Odločitve so nekateri visoki ravni. 

In ena od stvari, ki sva bomo videli v naslednjih petih letih različne pravne in etična vprašanja ki se vrtijo okoli programske opreme gradijo za te brez voznika avtomobilov. Kako je to, da je brez voznika avto mora odzvati, če je obdana s skupino ljudi? Kaj se zgodi, če je brez voznika avto je spravila na cesto in lahko usmerja množice 10 ljudi ali množici 7 ljudi? Kaj bi moral avto narediti? 

V vseh teh primerih, tam je bogata različnih vprašanj, ki se vprašal. In niso samo programske opreme vprašanja, pravna vprašanja, etična vprašanja, filozofska vprašanja. In oni so tisti, ki smo kot skupnost bo morala odgovoriti. 

Torej vas bom pustil z eno zadnjih Mislil je to eden od Randall Munroe, od Xkcd, eden od mojih najljubših stripov. To ni samo, da bomo videli ta vozila, ki se gradijo in je izdelani s programsko opremo. Ampak bomo videli ljudi jih poskušati izkoristiti kot dobro. 

Kako se bo, ko nekdo lahko prek Wi-Fi, prenesti obliž ali naložite virus na vašem avtomobilu? Kakšne stvari se bo zgodilo potem? Tole je malo bolj igriv za zgled. Toda to so vprašanja bomo, da se ukvarjajo s kmalu. 

Hvala za pridružitev. Upam, da ste užival. In vam bomo videli naslednjič.