FRAMSA

Чрезмерный прогресс не только у Теслы

От редактора Дирка Гульде (Dirk Gulde)

На пути к автомобилю с автономным управлением казалось бы много технических препятствий до недавнего времени еще непреодолимых. Между тем благодаря искусственному интеллекту роботизированные автомобили обучаются быстрее, чем воображали их собственные создатели.

Шеф компании Тесла Элон Маск (Elon Musk) снова оптимистичен: несмотря на несчастливые аварии с автопилотами со смертельным исходом в мае 2016 его электромобили должны быть готовы до конца 2017 года к автономному движению. С этого момента он оснащает все вновь построенные «Теслы» восемью камерами, на которых функция беспилотного управления собственно и должна была включаться путем обновления программного обеспечения.

И если большинство официальных производителей все еще сдержанно выражаются на публику и неохотно обнародуют точные прогнозы по времени, то близкие общественные круги взорвались настоящей эйфорией. Годами автопроизводители следовали удобным эволюционным путем и шаг за шагом улучшали свои ассистанские системы. Из этого,  по распространенному мнению, в итоге когда-нибудь получился бы в известной степени автомобиль с автоматическим управлением.

Исскуственный интеллект окрыляет

По примеру Google все больше производителей исследуют революционный продукт и пробуют понять, что же нужно автомобилю с автоматическим управлением, чтобы в потоке транспортных средств двигаться единственно по своему пути. В то время как Мерседес для этого уже давно использует свой калифорнийский филиал в Sunnyvale, Audi основал летом старт-ап Self-Driving-System (SDS). Несколько недель назад и BMW оповестил о намерении строить исследовательский центр с прилегающей тестовой трассой в окрестностях Мюнхена.

Основание для эйфории: для многих проблем, которые годами считались едва ли решаемыми, вырисовываются решения, которые однозначно даже превзошли ожидания разработчиков. Так использующее камеру распознавание окружающих объектов сделало большой шаг вперед, после того как были применены методы искусственного интеллекта и глубокого обучения. Принцип глубокого обучения: вместо явного программирования машины, что она должна делать в той или иной ситуации, ей дают в руки инструмент для структурирования окружающих объектов. Этим инструментом являются воспроизведенные с помощью компъютера нейрональные сети, они учат как ребенок, который с самого момента рождения открывает мир с помощью органов чувств.

Основополагающие принципы искусственного интеллекта в теории существуют уже десятилетия, и все же только в последние годы компъютерные процессы стали настолько мощными, чтобы позволить справляться с большим количеством информации. Автомобиль с автоматическим пилотирующим устройством должен распознавать опасности и препятствия только в реальном времени, чтобы иметь возможность на них реагировать.

Статья в переводе

Как садится "Союз"

Gary Allan - Highway junkie

 

 

Шикарно и классно:

красотки и авиация