Brian SCASSELLATI: Hoşgeldiniz CS50 AI video serisi için. Benim adım SSAÖ olduğunu. Ve bugün, biz olmak için gidiyoruz Kendi kendine otomobil sürüş bahsediyoruz. Şimdi, ben biraz kulüpler ne zaman itiraf utandım Benim çocukluğumun büyük bir kısmı çocukken David Hasselhoff etrafında dönüyordu. O karıştığı önce Şimdi, bu oldu Amerika'nın Got Talent gibi bir şey, veya Baywatch bir cankurtaran olarak görev, ya da o tarihin tür vardı bile önce Almanya'da bir pop yıldızı olarak. 

Benim çocukluk, David Hasselhoff ise destekleyen aktör iyi bilinen bir televizyon Knight Rider adlandırılan serisi. Ve ben o destek aktör olduğunu söylüyorlar, Bu gösterinin gerçekten yıldızı çünkü Bir araba, bir Trans Am seçildi Kendisi tarafından sürücü olabilir Kit. Kit şaşırtıcı oldu. Seninle konuşmak olabilir. 

Bu sorunları çözmek olabilir. Bu biryere sürücü olabilir. Ayrıca lazerler ve roketler vardı. Yani bir fantastik Araç ile başlamak. 

Ama bu bilim oldu Zaman kurgusu, özerk arabalar o kararlar olabilir, O yol boyunca sürücü olabilir. Ve her noktada en Bu bölüm biri, David Hasselhoff olur sorun ve arabaya Sürüş başlangıç ​​ve onu gidip tasarruf sağlayacaktır. Bu bizim bilim kurgu oldu. 

Hatta sadece son 30 yılında yaş, o bilim kurgu Televizyonda dan gitti ve ekrandaki Ticari ürünler haline gerçeklik, içine. Bugün nasıl hakkında konuşmak için gidiyoruz otonom araçlar gerçekten olmasıdır gidin ve sürücü ve mümkün kesinlikle şaşırtıcı şeyler. Ama geçmişi ile başlayalım. 

Bu kendi kendine otomobil sürüş Çünkü hiçbir yerden gelmedi. Ve aslında, çok İlk self-driving arabalar, etkili gerçekten ilk araştırma projeleri, Navlab adında bir proje çıktı. Navlab yayılmış bir proje oldu Carnegie Mellon neredeyse yirmi yıl Üniversite. 

Ve onlar çeşitli yerleşik Farklı araçlar Bu seyir başladı küçük minivan gibi, o Sadece sonunda olduğunu, Humvees edildi sedan ve minivan, hatta şehir içi otobüsler. Ve bu farklı cihazlar onları sensörler, vardı hesaplama sistemleri, böylece onları koymak Onlar yönlendirmek olabilir ve fren, ve özerk hızlandırmak hepsi kendi üzerinde. Şimdi, bu sistemler edildi başında çok ilkel. 

Ve onlar çok güvenerek Belirli şerit işaretleri. En etkileyici sisteme Böylece onlar inşa etmişti Navlab beş parçasıydı. Ve 1995 yılında, bu Araç, bu minibüs, oldu Pittsburgh San sürdü Diego, yaklaşık 3.000 mil. Ve zamanın% 98, sadece şey direksiyon kontrolü Bilgisayar oldu. 

Zaman% 98, öyleydi tamamen özerk neredeyse kıyıdan kıyıya sürdü. Şimdi, bu inanılmaz etkileyici. Ve biz bu konuda düşündüğüm zaman, Bize düşünmek için bir çok şey var. 

Bu sensörlerin Ne tür kullanıyordu? Kararın ne tür Gerçekten yapıyordu? Zaman diğer% 2 neydi? 

Biz almak için denemek için gidiyoruz Bu sorunlardan bazıları bugün. Ve biz onlara bakmak olarak, biz denemek için gidiyoruz bunun ne olduğunu ortaya çıkarmak için yapısı altındaki ve hesaplama doğrudan nasıl Bu uygulamaları sürüş. Şimdi, Navlab muazzam bir başarı oldu. Ve bütün temelini oldu bizim özerk hakkında çağdaş düşünceler araçlar. 

Ama kendini sürüş araba gerçekten yoktu iyi bilinen ve popüler hale 2005 DARPA bölgesindeki kadar bir parçası olarak Onların büyük meydan çaba, denemek için bir program araya özerk bir araç inşa etmek. Ve bu bir meydan okuma yaptı. Onlar 2.000.000 $ ödül koydu Orada fikirle Bazı gerçekten akıllı araştırma olduğunu Ekip gelip olurdu Bu 2.000.000 $ ödülünüzü almak mümkün. 

Şimdi, ödül değildi almak kolay olacak. Elde etmek için Ödül, sen olurdu bir araç oluşturmak için bu hiçbir insan müdahalesi ile 150 mil götürmek mümkün oldu engebeli arazi üzerinden ders Çölün. Ve bu çok görev oldu. 

Ve zaman, insanlar düşündüm Onlar bunu yaparken gerçekten deli idi. Ilk toplantısı So Büyük zorluk, 2004 yılında oldu. Ve bu 150 mil tabii dışında, uzak onlar vardı en iyi takım, yaklaşık 11 mil önce gitti Sistem tamamen başarısız oldu. 

Şimdi size bir fikir vermek için Bunun ne kadar zor, 11 mil bir olarak görüldüğünü Mutlak olağanüstü başarı. Ancak DARPA daha istedi. Ve böylece bu aynı sundu ödül ertesi yıl. 

Ve sadece bir yıl sonra, teknoloji vardı noktaya gelişmiş yerlerde değil, sadece bir Sistem, ders tamamlamak başardı ama beş farklı robot Arabalar bu kursu bitirmiş. En hızlı tek 132 bitmiş Yedi saat altında mil. Bu Stanley adında bir robot oldu. 

Stanley tarafından inşa edildi Stanford yarış takımı. Ve sen de görebileceğiniz gibi top, bir dizi vardı üzerinde farklı sensörler yukarı aracın üstünde davlumbaz, ve içinde. Kameralar bir arada kullanarak, kızılötesi ve düzenli ışık, gemide radar ve sonar sistemleri kullanılarak, lazer mesafe ölçme kullanarak tespit engeller, bu araç başardı Çok engebeli arazi üzerinde gezinmek için Bağımsız direksiyon, özerk otonom, kırma gaz uygulanması. 

Bu gerçek bir başarı oldu. Bugün bu olay bakın Hatta bir büyük ölçekte olarak. Birçoğunuz duymuş Google kendini sürüş araba. Ve bu araçlar 1.2 üzerinde oturum açmış son birkaç yıl içinde milyon mil, hiçbir insan müdahalesi. 

Aslında, her zaman Google araç olduğunu Kazada her türlü dahil edilmiştir, o park etmiş çünkü ya oldu ya da bir insan olduğu Bunun ne kadar ilgi Onlar arabaya koştu yapıyordu. Tüm bu sistemlerin Yani, Bu karmaşıklık ortaya görüyorum. Ve bu çok kısa zaman süresi, biz ettik Bilimin alemine gitti Ticari gerçeklik kurgu. 

Yani almaya başlayalım ayrı bu sistemler. En o nasıl anlamaya çalışalım onlar aslında yapıyor ne işe. Bunu yapmak için, biz gidiyoruz becerilerin aynı tür kullanın Sınıfta konuştuk ettik. Eğer bir sorununuz gördüğünüzde, Yapmamız denemek için gidiyoruz ne Bunu ayrıştırmak için çalışmaktır. 

En basit ile başlayın biz o oluştururlar. Ve sonra dışa kurmak bu kadar basit formdan. Bu soruya götürür bizi Peki, ne özerk basit şeklidir sürüş? Hangi noktada bir bilgisayar aslında benim arabanın kontrolünü? 

Şimdi, cevap sizi şaşırtabilir. Hemen hemen her araç sattı Çünkü Bugün ABD veya Avrupa veya herhangi bir yerde Aslında kısmen özerk bir araç. Anti-lock fren gibi kullanma sistemleri, Bu sistemler gerçekten özerktir. 

Ben tatilinde adım o zaman, bir ne yaptığımı ben arabayı soruyorum olduğunu Şimdi kırmak lütfen. Ben aslında doğrudan değilim şey adım olduğunu rotora fren balatası uygulanır. Ve anti-lock fren bütün mesele bu şekilde boyunca bir noktada Ben mola bastırın mümkün olacak. 

Ama araba tanıyacak Bu tekerlek kaymasını. Ve o mola sinyalini azaltma olacak, Böylece fren kilitlemek değil. Bu anti-lock fren sistemleri vardır Bir şekilde, sizin için kararlar. 

Ve gerçekten, onlar olanları olduklarını fren sisteminin sorumlu bulunmaktadır. Bir istekte ediyoruz. Ama kontrol aslında değiliz. 

Yani biz bu tanımak için deneyebilirsiniz ve parçalarının içine yıkmak. Ve biz bunu düşünmek olabilir pseudocode kod biraz. Ben olduğum sürece Yani, fren adım, Ben basınç uygulayarak yerken fren pedalına, anti-blokaj fren sistemi sürekli denetliyor görmek için kayma bu tekerleklerin her biri. 

Ve bazı iç kullanarak araç içindeki sensörler, bunlar ister tespit ediyoruz ya da tekerlek aslında durdurma ya da kayma oluyor ister. Ve eğer, anti-lock kayar fren sistemleri frenleri ayrılır, ve sonra gidelim. Ve tekerlekler durdurmak sürgülü, onları yeniden uygular. 

Ben bir istek yapıyorum, olduğunu. Ben frene basmaktan ediyorum. Ama asıl kırılma ediliyor Yazılımın bu küçük parça verdi. Yani gerçekten, bizim araçların tümü Zaten özerk araçlar. 

Şimdi, biz hakkında ne düşündüğünü değil Biz otonom araçlar hakkında düşündüğüm zaman. Biz nerede can arabalar düşünmek tekerleğin uzak ellerimi almak, ve biz sadece gidelim olabilir. Şimdi, bu oluyor değil Her yerde büyük ölçekli henüz bugün. 

Ama parçaları vardır o başlıyor ticari sektöre girmesine. 2003 yılından bu yana Toyota ve aşağıdaki birçok diğer üreticilerin, Ford'dan herkes ve Mercedes Benz Lincoln, çeşit sunan olmuştur akıllı park asistanı. Yani, sensörler bulunmaktadır araç, tipik haliyle kısa ultrasonik sensörler engellerin aralığı tespiti, nerede tanımak mümkün olduğunu arabalar, araçlar, insanlar var, Aracın çevresinde engel herhangi bir türü. 

Daha sonra çizgi üzerinde bir düğmeye basın ve arabayı sormak şimdi park edin. Bir isteği. Otonom sistem daha sonra alır Bu sensörler üzerinde ve kullanma içine araba rehberlik yapabiliyor Belirli bir park pozisyonu. Bu modellerin bazılarında, var Paralel park versiyonu ve spot sürümü içine yedekleme. 

Ve bu farklı uygulamaların her Yazılımın farklı bir parçasına uyandırır. Şimdi, bu yazılım Garip bir şey değil ya da bir şey olmadığını size Bu noktada anlayamıyorum. Sadece takip ediyor Bu sensör sinyalleri. 

Bir şey varsa Sol taraftaki yakın ve ben, sağdaki boşluk var Sonra ben biraz yönlendirmek edeceğiz, böylece sağa üzerine taşıyabilirsiniz. Erken park sistemlerinin çoğu direksiyon açısını kontrol ediyorum, ancak kullanıcı gerektiren, insan sürücü, aslında gaza adım ya tatilinde adım. Daha modern sistemler aslında kontrol Tamamen kendileri. 

Örneğin, bir Mercedes Yani S Class araç hakkı Şimdi nereye yanında indirebiliriz Eğer, park etmek istiyorum, bir düğmeye basın ediyorum ve sizin için paralel park edecek tekerlek üzerinde elinizle olmadan pedallar veya ayaklarınızı. Şimdi bu sistemlerin tüm Sensörlerin güvenmek onlar inşa ediyoruz bugün bu araçların içine. Ve biz bu sensörleri kullanıp kullanmadığınızı Potansiyel engelleri tespit etmek için ve kullanıcı ya da kullanmak ister uyarı Bu sensörler bir engel tespit etmek, ve daha sonra otomatik olarak, uzağa yönlendirmek Bu yazılım sadece bir meselesi. 

Aslında, sadece bir kaç hafta önce Tesla, kim fantastik araçlar inşa edilmiştir onları bu sensörlerin her yıl için Şimdi, bir yazılım güncellemesi yayınladı. Ve bu yazılım güncellemesi izin İlk kez araçlar Otomatik sürüş girmek için daha otomatik pilotu diyorlardı. Bu otomatik pilotu araç izin çarpışmaları algılamak ve otomatik başka bir aracı takip etmek, kırmak Bu, önünde, eşleştirme hızı var ile bakmak, şerit içinde kalmak kameralar, kızılötesi ve görünür hem de Hafif ve muktedir olsun veya olmasın demek Eğer şeritten dışarı sürüklenen konum veya olup, uygun bir direksiyonu ayarlamak ve hatta şerit değiştirmek için Kullanıcı, sinyaller. 

Bu farklı özelliklerin tümü vardı Bir yazılım güncellemesi sadece bir madde. Yani, tüm bunlar olup Kullanıcıların bir sabah uyandım Bu yeni yazılım bulmak için araçlarında kullanılabilir. Sensör sistemleri Çünkü zaten vardı. 

Şimdi, bu durumlarda tüm, bu yazılım görüyorsanız olma tabanlı sistemler daha yaygın. Onlar orada konum Zaten ticari ürünlerdir. Ve gelecek, biz olduğunuzu Bu daha göreceğiz. 

Aslında, sadece bu yıl Freightliner idi özerk bir kamyon açıklayacak mümkün, özerk bir traktör römork, yasal olarak test ediyoruz bu Nevada yolda. Bu araçlar, yine önceden belirlenmiş bir rotayı takip edin. Onlar sokağın içinde kalır. 

Onlar hızlandırmak ve yanıt yavaşlatmak engeller ya da trafik koşullarına. Ve onlar bile bazı itaat yolun diğer incelikleri. Bütün bu sistemler vardır daha karmaşık hale. 

Ama yine de oldukça özerk değilsin. Onlar hala değil Oldukça her şeyi yapıyor. Yani hala olduğunu İnsan sürücü gerektiren yapmak için mevcut olması Bazı üst düzey kararları. 

Ve sen şeylerden biri önümüzdeki beş yıl içinde göreceğiz yasal bir çeşitlilik vardır ve etik sorular bu yazılımı etrafında Bu sürücüsüz otomobiller için inşa ediliyor. Nasıl bir sürücüsüz o öyle o ise araba karşılık vermelidir bir grup insan çevrili? Ne sürücüsüz olur Araç yolda savrulma olduğunu ve bir kalabalığa doğru yönlendirmek 10 kişi ya da 7 kişilik bir kalabalığın? Araba ne yapmalıyım? 

Tüm bu durumlarda ise, zengin var soruların çeşitliliği sorulması gereken. Ve onlar sadece yazılım değil sorular, hukuki sorular, etik sorunlar, felsefi sorular. Ve onlar olanları biz bir vardır topluluk ele gerekecek. 

Yani son bir size bırakacağım düşünce, Randall Munroe bu kimse, XKCD, benim en sevdiğim çizgi roman biri. Biz görmeye gidiyoruz değil sadece bu araçlar inşa ediliyor olması yazılımı ile tasarlandı. Ama biz insanları görmeye gidiyoruz onları da yararlanmaya çalışın. 

Nasıl zaman birisi olacak Wi-Fi üzerinden, bir yama indirebilirsiniz ya da araç bir virüs yüklemek? Daha sonra ne olacak Ne tür şeyler? Bu bir biraz var Örneğin daha oynak. Fakat bu sorulardır yakında başa gidiyoruz. 

Beni katıldığınız için teşekkür ederiz. Ben memnun kaldım umarım. Ve size bir dahaki sefere görürsünüz.