Всего новостей: 2551172, выбрано 4 за 0.010 с.

Новости. Обзор СМИ  Рубрикатор поиска + личные списки

?
?
?  
главное   даты  № 

Добавлено за Сортировать по дате публикации  | источнику  | номеру 

отмечено 0 новостей:
Избранное
Списков нет

Ускова Ольга в отраслях: ТранспортСМИ, ИТАвиапром, автопромОбразование, наукавсе
Россия > СМИ, ИТ. Внешэкономсвязи, политика > forbes.ru, 3 июля 2018 > № 2662645 Ольга Ускова

Сказка станет былью. Искусственный интеллект убьет магазины

Ольга Ускова

основатель и Президент группы компаний Cognitive Technologies

Искусственный интеллект может стать идеальным слугой, но только мораль не позволит ему избавиться от человека

Полгода назад к нам в компанию приехали менеджеры одного из ведущих производителей бытовой техники. Разговор пошел о разработке искусственного интеллекта (ИИ) для умного холодильника. Новая концепция его использования должна кардинально отличаться от традиционной схемы.

Когда мы сейчас покупаем товары в какой-либо из продуктовых сетей или заказываем их в интернете, то, как правило, берем с запасом, и в итоге многое выбрасываем. Также у купленных продуктов нередко бывают проблемы со сроком годности. Наконец, нам не всегда удается купить то, что хочется. Честно говоря, мы даже перестали на это обращать внимание. Торговые сети, ориентируясь на массового покупателя, для повышения эффективности продаж выставляют наиболее ходовой товар, который не всегда совпадает с личными предпочтениями. По данным аналитиков, доля таких неудобств достигает 48%.

Умный холодильник устраняет эти проблемы. Его ИИ сможет изучать наши предпочтения: в ассортименте, в дозировке товара, времени закупок и т.п., а со временем будет точно определять их. Роль налаживания взаимодействия между холодильником и поставщиком товара отводится технологиям интернета вещей (IoT), позволяющим им в онлайне обмениваться информацией, например о том, что на овощной полке закачивается тот или иной продукт и нужно сделать новый заказ в таком-то объеме. Согласно концепции разработчика, умное бытовое устройство будет самостоятельно, напрямую заказывать необходимый для пользователей продуктовые наборы. Кроме того, из схемы закупок полностью исчезают посредники — продавцы и мерчандайзеры: софт взаимодействует с софтом. В каком-то смысле модель умного холодильника становится похожа на модель iPhone: на базовую систему навешены приложения, которые регулярно и автоматически обновляются.

Эпоха персонального подхода

Мы живем в эпоху четвертой промышленной революции — массового перехода к новым средствам производства, основу которых составляют принципиально новые технологии: робототехнические системы, искусственный интеллект, интернет вещей, Big Data, social media и др. Это происходит независимо от нас и не стеснено государственными границами. На наших глазах общество из биологического превращается в смешанное, в котором рядом с людьми реально существуют способные принимать самостоятельные решения субъекты на основе кремния, которые обладают ИИ. Научно-технологические инновации приносят глобальные изменения, преобразуя привычные и существующие столетиями уклады: рынок труда, быт, досуг, жизненную среду, финансовые схемы, продажи и маркетинг.

Классический маркетинг — это система, «заточенная» на продукт. Он учитывает общее потребительское качество необходимое какой-то категории клиентов, но заставляет покупателя закрывать глаза на то, что ему в продукте не подходит.

Новые технологии позволяют максимально персонифицировать маркетинговое предложение. Становится возможно изучить историю использования человеком какого-то продукта, собрать и проанализировать огромные, непосильные человеческому мозгу объемы информации, обобщить личный опыт, сделать точные прогнозы. Зарубежные аналитики называют этот подход «когнитивный маркетинг». Мы предпочитаем термин «таргетный маркетинг». Хотя эти варианты равнозначны.

Интеллектуализация товаров и персонализация их продвижения в самом ближайшем будущем изменят мир продаж. Уже сегодня в ряде розничных сетей США используются ИИ-персональные советники, которые фиксируют историю покупок клиентов: что и когда приобреталось (размеры, ценовая категория), что нравится и не нравится (фасон, цвет, формы), и делают персонализированные предложения.

Например, одна из крупнейших розничных сетей США Macy’s при помощи известного продукта Watson компании IBM разработала персонализированного виртуального советника для покупателей. Сервис отслеживает историю покупок для каждого человека и на основе собранных данных дает советы и делает персонализированные предложения. Благодаря «знанию» покупателя виртуальный советник не порекомендует туфли из натуральной кожи защитнику прав животных, а «эксклюзивную коллекцию» человеку, интересующемуся экономсегментом. Аналогичный рекомендательный сервис внедрила виноторговая компания Millesima. Помимо истории покупок система анализирует такие факторы, как география покупателя, время года и многое другое, что позволяет делать предложения, учитывая не только предпочтения, но личные праздники пользователя.

Еще один кейс из Японии — реклама декоративной косметики в метро с применением ИИ: идентифицируется пол пассажира по зрачкам (!), а по их реакции на рекламу определяется продукт, который заинтересовал, и показывается конкретный рекламный продукт, например помада. Мы называем такой подход управление массивной сложностью.

Начавшееся внедрение систем помощи водителю изменят в ближайшее время не только процесс покупки новых автомобилей, но и продвижение услуг смежных областей. Например, социальной, страховой.

Сегодня, приобретая при покупке автомобиля страховой полис, мы оплачиваем и то, что с нами не случится. Теперь же умный автомобиль — а такими уже можно считать широко представленные на рынке авто уровня ADS 2 (с продвинутой активной помощью водителю в рулении, торможении, удержании в полосе и т.д. при постоянном контроле водителя) — способен собирать подробную информацию о манере езды водителя, по каким дорогам он больше ездит, с какими скоростями, как часто он нарушаете ПДД, попадает в ДТП, и какие части машины при этом обычно повреждаются и т.д. На основе этих данных будут страховаться только реальные риски, только то, что характерно именно для этого водителя.

Близится и время, когда пропадет спам. Умные маркетинговые службы научатся присылать своим клиентам именно то, что их действительно интересует. Операторы кабельных сетей и мобильных операторов будут предлагать точечные планы и тарифы, в которых не будет «мусорных» каналов. И так далее. По прогнозам Gartner, уже к 2020 году персонализированные каналы к пользователям позволят цифровым бизнесам на 15% увеличить их выручку.

Все это происходит так быстро, что, по данным IDC, к 2020 году более половины всех компаний будут использовать когнитивный маркетинг.

Сказочные перспективы

Вернемся для примера к нашему умному холодильнику. У него появляется новая полка — Try&Buy («попробуй и купи»). На нее производители будут отправлять новые продукты, которые все члены семьи смогут попробовать и, если они понравятся, заказывать их. Эта функция уже никак связана с традиционной рекламой продукта по телевизору, в журнале или интернете. С тем, есть ли в рекламе масла щеночек или нет. Надето ли на девушке, которая рекламирует продукт, синее или зеленое платье. Визуальные образы продукта и ролики в духе «Папа может» уходят в прошлое. На их место приходят совершенно иные модели и KPI. Они будут связаны с работой ИИ, а точнее рекурентных нейронных сетей — алгоритмов, которые дадут возможность базовому бытовому устройству принимать решение. Для продвижения продукта теперь нужно будет понимать и принимать во внимание именно это.

Очевидно, что конкуренция на полке Try&Buy будет ограничена размером самой полки. На нее, к примеру, на одну неделю умные алгоритмы холодильника пустят производителя А и B, а на следующую — C и D. Очевидно, стоит ожидать появления аналогичных «полок» Try&Buy и в других приложения таргетного маркетинга. Например, в продаже пакетов медийных каналов, схемах продаж товаров широкого потребления и т. д.

Кстати, можно считать, что технические вопросы перехода на новые схемы уже практически решены. Разработчики средств передачи данных для IoT недавно предложили свои стандарты, обеспечивающие необходимую скорость передачи данных. К примеру, в США, Японии и некоторых других странах под эту задачу уже предполагается выделить специальные частоты. Нам остается немного «подкрутить» искусственный мозг такого устройства, и его вполне будет можно запускать в серию, вводить прямые логистические схемы с производителями товаров. Думается, что на все про все потребуется года три-четыре.

В истории человечества иногда прослеживаются совершенно удивительные совпадения, которые создают ощущение, что мы движемся по предопределенному плану. Если вспомнить образы сказочного творчества (ковер-самолет, скатерть-самобранку, сапоги-скороходы, беспилотную печь Емели и т.п.), окажется, что все они точное отражение наших желаний: транспорт без шофера, продукты без магазина. Между потребностью и ее реализацией нет посредников. Это все примеры таргетного наполнения. Можно сколько угодно удивляться, но эта модель мира была заложена еще в сказках. Поэтому это правильный тренд.

От маркетинга к морали ИИ

Подобно тому как человек познает мир, в развитии ИИ можно выделить три похожие стадии развития: распознавание образов, понимание смысла и самосознание. Действительно, когда ребенок появляется на свет, он учится распознавать объекты. Он понимает, например, что перед ним стол. Начинает узнавать другие столы — в кухне, гостиной, в гостях. Потом каждый объект начинает наполняться смыслом. За столом обедают, а еще можно рисовать. Но, кроме того, стол твердый и об него можно разбить нос. Потом у ребенка появляется представление не только об окружающих предметах, но и о самом себе — так возникает самосознание.

У ИИ происходит тоже самое. Создавая ИИ для беспилотников, разработчики этих систем прошли те же этапы. Примерно до 2012-2014 года шла работа над распознаванием образов. Беспилотники научились распознавать транспортные средства, различать пешеходов, дорожные знаки, разметку и т.п. Начиная примерно с 2015 года устройства лидирующих компаний перешли к распознаванию смыслов. Алгоритмы управления автороботом стали искать взаимосвязи в событиях дорожной сцены: например, за вылетевшим на дорогу мячиком может выскочить ребенок, животное на краю дороги может начать перебегать ее и т.п. И тут разработчики поняли, что однажды ИИ станет осознавать себя как отдельно взятый смысл. Сегодня никто не знает, что реально происходит внутри нейронной сети, и не может гарантированно предсказать ее окончательный вывод. И это только при одной функции построения искусственного водителя. А представьте, что будет через 10-15 лет, когда ИИ будет полностью управлять, например, умным домом, вести все домашнее хозяйство: заправлять холодильниками, чайниками, окнами, ванными…

Ведущие мировые эксперты говорят, что людям нужно разработать «робомораль». Об этом в последние его годы говорил физик-теоретик Стивен Хокинг: разработки ИИ нужно контролировать. Однако пока единственным постулатом, регламентирующим развитие ИИ, остаются три закона робототехники фантаста Айзека Азимова, сформулированные в 1942 году в рассказе «Хоровод».

Правда, и в ядерной энергетике общественные договоренности появились не сразу. Только воспринятые как глобальная катастрофа бомбардировки Хиросимы и Нагасаки привели мировое сообщество к столу переговоров.

Маркетинг имеет прямое отношение к морали. В прошлом году Mercedes объявил, что в случае ДТП создаваемые им беспилотники будут в любом случае спасать своего водителя. С точки зрения производителя такая позиция более чем понятна: человек должен быть уверен, что купленная машина с ИИ его не убьет. Но с точки зрения морали, эта позиция может привести к непоправимым последствиям. Спасая владельца, как будет действовать ИИ по отношению к другим людям, оказавшимся на пути беспилотника? Сформировать границы робоморали в соответствие с человеческими ценностями должны профессиональные сообщества, общественные организации и представители государств. Пожалуй, поняли это и в Mercedes — заявление было дезавуировано.

Гуманизация отношений биологического человека и кремниевого ИИ становится единственным условием выживания при совместном существовании. Если искусственные мозги не будут запрограммированы на то, что нельзя убивать любого человека, то ИИ через какое-то время сможет самостоятельно доучиться и — убить. Эта идея становится центральной в концепции нового маркетинга, ключевой зоной приложения разработок глобальных компаний.

Россия > СМИ, ИТ. Внешэкономсвязи, политика > forbes.ru, 3 июля 2018 > № 2662645 Ольга Ускова


Россия > СМИ, ИТ > rosbalt.ru, 9 декабря 2017 > № 2453781 Ольга Ускова

О том, станет ли человек лишним звеном в компьютерной эволюции, в интервью «Росбалту» рассказала Ольга Ускова — президент группы компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта.

— Ольга Анатольевна, способен ли искусственный интеллект прибегать к хитрости для достижения цели?

— Пока что — нет. Это дело не самого ближайшего будущего.

— А как же недавний случай с ботами, когда руководству Facebook пришлось отключить систему искусственного интеллекта? Она изобрела собственный язык для общения, который позволял ботам переписываться быстрее. Осенью прошлого года похожая история произошла с Google…

— Изобретение ботами своего языка — не хитрость, а способ решения недетерминированной, то есть нечетко поставленной задачи. Скажем, вам надо провести машину из пункта А в пункт Б, и вы знаете, что дорожная ситуация непредсказуема, — вот и приходится выкручиваться… Человек учится решать такие задачи с младенческого возраста.

Сначала ребенок проходит стадию распознавания образов — начинает идентифицировать, наделять словесными значениями окружающие его предметы и действия, полагаясь главным образом на свои органы чувств и то, что говорят ему родители. Постепенно простые образы наполняются более сложным, составным смыслом: ребенок уже не просто понимает примитивное качество предмета, но и увязывает все в единую картину. Третий этап взросления — самоосознание, когда маленький человечек начинает воспринимать себя как отдельное существо, со своей волей и собственным смыслом действий.

С искусственным интеллектом то же самое. Сначала человечество, программируя ИИ, учило его распознавать образы — скажем, лица и движущиеся изображения, пешеходов и машины. Затем — понимать дорожную или логистическую ситуацию как некое связанное пространство, разбираться в сложных ситуациях, предсказывать возможное развитие событий и исходя из этого проектировать дальнейшие поступки.

Сегодня сдерживающим фактором на этом пути являются носители информации, то есть состояние «железа». Когда будет изобретено соответствующего размера устройство для хранения информации, дело будет сделано. Человечество должно подготовиться и предпринять все, чтобы в момент осознания себя как личности, организма (а это займет буквально миллисекунды) искусственный интеллект не воспринял людей как врагов. Для этого необходимо заранее заложить в него систему юридических, моральных и прочих ограничений.

— Речь идет о тех самых трех законах робототехники, которые сформулировал еще Айзек Азимов?

— Таких законов должно быть не 3, а по меньшей мере 33: нужен серьезный кодекс на уровне мирового сообщества, включающий законодательную базу для производителей устройств и программ с искусственным интеллектом.

— Какие тут возможны проблемы? Может ли, например, искусственный интеллект нанести вред одному человеку ради спасения нескольких?

— Это очень непростой вопрос. Представьте ситуацию: по дороге на большой скорости движется машина, которой управляет робот. Внезапно на пути у него оказываются сразу три препятствия: школьный автобус, беременная женщина и старушка с палочкой. Столкновение с кем-то из них неизбежно. В какую сторону робот должен повернуть руль, на кого наехать? Ужасный выбор, не правда ли? Как тут расставлять приоритеты — по возрасту, состоянию здоровья или количеству жизней?

— Есть мнение, что в процессе самопознания искусственный интеллект начнет принимать решения, которые не были заложены в него изначально. И тогда машины станут сами определять, что для них хорошо, а что не очень. Человек в этой схеме может оказаться ненужным звеном…

— Думаю, бояться искусственного интеллекта не стоит, хотя относиться к нему надо со всей серьезностью — как к новому виду оружия, которым еще надо научиться пользоваться. Пока не существует программ, которые готовы вступить в открытое противостояние с человеком — до этого еще, я считаю, лет 20-25. Но по прошествии времени искусственный разум действительно сможет стать опасным для человечества. Если мы сейчас не заложим в него систему жестких ограничений, то в какой-то момент ситуация станет необратимой. Это произойдет, когда «умные» устройства научатся самовоспроизводить себе подобных — без нашего участия. И тогда мы однозначно проиграем, поскольку биологический организм гораздо более уязвим, чем, скажем, силиконовый. Поэтому в ближайшие 10 лет мы должны определить будущее своих детей, внуков — с точки зрения их защиты и дальнейшего сосуществования в смешанном робото-человеческом обществе.

— Не так давно компания Hanson Robotics публично представила свою новую разработку — человекообразного говорящего робота по имени София в виде симпатичной девушки. Ее интеллект, как сообщается, может самообучаться. На вопрос, не планирует ли она уничтожить человечество, машина ответила утвердительно. О чем это говорит?

— История Софии, по-моему, — обычное шоу, показуха для прессы. «Девушка»-робот выдавала тем, кто ее спрашивал, готовые логические конструкции, которые были заложены в нее специально для «интервью» — и, заметьте, это сработало. С Софией все носятся, потому что компания сделала куклу, похожую на человека. Этот робот — не самый сильный и интересный проект такого рода, просто человеку всегда хочется увидеть себе подобное. А на самом деле важен лишь программный код.

Есть более яркий пример, связанный с чат-ботом «Майкрософт» — виртуальной девушкой по имени Тэй, которую запустили в интернет в прошлом году, в эпоху правления Барака Обамы. Тэй пробыла в Сети всего полтора дня, после чего выдала на один из вопросов в чате ответ, который поверг всех в шок. Она заявила, что в проблеме 11 сентября виноват президент Буш, что с управлением страной Гитлер справился лучше, чем та «обезьяна», которая сейчас у власти в США, а Трамп — единственная надежда американского народа… Естественно, ее сразу же забанили. «Майкрософт», кажется, даже извинялся перед американским народом. Но суть того, что произошло, довольно банальна. Социальный бот такого класса, как Тэй, — это всего лишь механизм, собирающий и воспроизводящий информацию, найденную в интернете. Таким образом американское общество получило в лице бота зеркало, в которое не хотело смотреться.

— Может ли искусственный интеллект на каком-то этапе стать абсолютно непредсказуемым?

— Реакция Тэй была непредсказуемой, от нее не ожидали такого аналитического вывода спустя всего день после тусовки в интернете. Значит — может.

— А способны ли роботы симпатизировать друг другу, проявлять корпоративную солидарность, взаимопомощь, принимать решения в своих интересах — и в ущерб человеку?

— Думаю, да. Люди создают искусственный интеллект по антропоморфной модели — как биологическую систему. Почему один человек симпатизирует другому? У влюбленных людей схожие биоритмы, и когда мы обнимаем любимого человека, то, согласно волновой теории, на уровне клеточных излучений происходит суммирование энергии. Точно так же и у устройств, наделенных искусственным разумом, может возникнуть общность интересов и взаимная мотивация — исходя, например, из общих процедур подпитки энергией, перемещения в пространстве и получения новой информации. Роботы смогут самостоятельно принимать решения о том, что им надо объединиться ради каких-то насущных задач — как это делают муравьи, пчелы или термиты. И если не установить определенные ограничения для работы ИИ в отношении человека, то например, в аварийной ситуации он может решить, что находящиеся в салоне автомобиля люди имеют меньшую ценность, чем другой беспилотник — и начать спасать именно его.

— Илон Маск назвал искусственный разум «наибольшей угрозой, с которой сталкивается цивилизация», и призвал власти США усилить контроль в этой сфере. «Когда мы увидим роботов, которые ходят по улицам и убивают людей, мы наконец поймем, как важно было присмотреться к искусственному интеллекту», — заявил он. А Стивен Хокинг сказал: «Появление полноценного искусственного интеллекта может стать концом человеческой расы. Такой разум возьмет инициативу на себя и станет сам себя совершенствовать со все возрастающей скоростью. Возможности людей ограничены медленной эволюцией, мы не сможем тягаться со скоростью машин и проиграем». Вы согласны?

— Да, любая беспечность тут может обойтись очень дорого. Это такая же ситуация, как и с ядерным оружием. Вся история человечества говорит о том, что людям, чтобы начать договариваться, сначала нужно пройти через какую-то катастрофу. То есть сначала — очень много крови, ужаса, смертей, и только потом — перемирие. С искусственным интеллектом так уже не получится: если не договориться заранее, то в какой-то момент может возникнуть точка невозврата.

— По словам ряда экспертов, концентрация изобретений и скорость развития технологий в области искусственного интеллекта сейчас настолько высоки, что мы за ним просто не успеваем. Это действительно так? Опережает ли здесь прогресс прогнозы ученых?

— Где-то — да, а где-то, наоборот, запаздывает. Прогресс, опережающий прогнозы, наблюдается в софте. Сфера нейронных сетей, например, прогрессирует семимильными шагами. Во всем, что связано с программированием, тоже просто взрыв идей и разработок. А в области «железа», там, где действуют крупные компании типа Intel и AMD, создающие микропроцессоры, ситуация иная.

— В каких сферах мирной жизни сегодня используются интеллектуальные системы, которые сами принимают решения?

— Практически во всех, от финансов до транспорта. Брокеры на биржевых торгах, например, уже давно заменяются системами и алгоритмами с элементами искусственного интеллекта. То же самое происходит в области безопасности, где действуют программы, определяющие личность человека по внешним признакам, или на роботизированном производстве, где интеллектуальные системы принимают решения, скажем, о выбраковке изделий. В медицине умные роботы-хирурги осуществляют сложнейшие операции, в сельском хозяйстве беспилотные комбайны видят поле с помощью компьютерного зрения, роботы замеряют влажность воздуха, состояние почвы и прочие параметры, а дроны определяют участки, куда необходимо внести удобрения. Есть элементы ИИ во многих офисных компьютерных программах — их используют, например, для отбора кандидатур при приеме на работу. Отдельная область — беспилотные автомобили. Разумеется, вдохнуть в машину душу и создать полностью самостоятельное транспортное средство пока нельзя, однако снабдить его элементами искусственного разума вполне реально, и это уже делается.

— И все же грозит ли нам бунт «умных машин», компьютеров или реального воплощения «Скайнета» из фильма «Терминатор»?

— Это не исключено, если мы будем беспечными и пустим развитие искусственного интеллекта на самотек. Компьютерные программы и так уже, можно сказать, живут своей жизнью, хотя все еще нуждаются в человеке. Можно лишь надеяться, что у человечества сработает инстинкт самосохранения.

Беседовал Владимир Воскресенский

Россия > СМИ, ИТ > rosbalt.ru, 9 декабря 2017 > № 2453781 Ольга Ускова


Россия > СМИ, ИТ > forbes.ru, 2 октября 2017 > № 2334372 Ольга Ускова

Робот за рулем. Законов робототехники Айзека Айзимова уже не хватает

Ольга Ускова

основатель и Президент группы компаний Cognitive Technologies

К 2021 году на дорогах появится смешанный поток традиционных автомобилей с водителем и беспилотных. Готовы ли мы к этому и насколько безболезненно эти инновации способны встроиться в наше общество

Хотим мы того или нет, но на дорогах один за другим появляются автомобили с искусственным интеллектом — принципиально новые, роботизированные и способные самостоятельно принимать решения. Эксперты почти единогласно соглашаются, что уже к 2021 году на дорогах появится смешанный поток традиционных автомобилей с водителем и беспилотных. Готовы ли мы к этому и насколько безболезненно эти инновации способны встроиться в наше общество?

Вопрос не бесполезный. Проблема резко обострилась именно сегодня, потому, что массовый характер стал приобретать переход транспортных средств со второго уровня автономности управления (по шкале разрабатывающего регламенты для беспилотников влиятельного агентства SAE International, это условная автоматизация, активная помощь водителю при рулении, торможении, удержании в полосе и т.д.) на третий (автоматизацию некоторых режимов — автономное движение автомобиля в пробках, на автомагистралях и т. п. с возможностью вмешательства человека в критической ситуации). Всего уровней шесть — от нулевого, полностью ручного управления до пятого, автономного движения.

Критическая точка

Сегодня впервые в истории на некоторых участках дорог автомобиль получил возможность передвигаться без контроля человека. Это дает человеку не только серьезные преимущества, но и создает колоссальные риски и опасности. Это критическая точка. И произошедшие за последние годы аварии с участием беспилотников могут стать лишь первыми ласточками в списке возможных катаклизмов этого, переходного процесса. И мировое сообщество разработчиков, засучив рукава, решает, как минимизировать возможный ущерб. Тем не менее существующие сейчас попытки регулирования этой точки перехода не совершенны.

Авторы вышедшего в конце прошлого года стандарта SAE International — J 3016-2016 — попытались учесть основные тренды и перемены в отрасли за последние годы. В отличие от прежних версий, главное в нем нормы, гарантирующие безопасность всем участникам при движении беспилотного автомобиля. Если до сих пор регламенты в равной степени распространялись на любые случаи использования беспилотников — от автономных грузовиков внутри заводского помещения до автомобилей на общественных дорогах, то сейчас каждое претендующее на беспилотность транспортное средство будет рассматриваться только в приложении к задаче, которую оно выполняет: например, для движения на закрытых территориях будут одни правила, а для движения в пробках — другие. Эти новшества предполагают введение серьезных изменений в отношения между автопроизводителями и пользователями.

Cейчас водителю автомобиля, способного передвигаться в автономном режиме на автомагистрали, для максимальной безопасности предписывается контролировать движение весь период движения. То есть и на участке, где работает беспилотный режим, и вне его. Но задача этого автомобиля состоит не только в движении по магистрали. Он ездит и по другим территориям, на которые работа режима автономности не распространяется. Поэтому, стоит ожидать изменений в инструкциях и руководствах пользователям автомобилей, обладающих возможностями беспилотного движения.

Беспилотник есть, а слова нет

Одной из самых громких деклараций нового стандарта для беспилотников стало исчезновение термина «беспилотный автомобиль». Вместо него специалисты SAE вводят определение ADS-DV — «автомобиль с интеллектуальной системой помощи водителю» (оно касается только систем управления четвертого и пятого уровней, которые еще не появились).

Зачем нужна эта замена терминов? Затем, что привычный всем термин «беспилотник» себя дискредитировал. За последние годы разработчики, автопроизводители, эксперты да и обыватели настолько его заездили, что смысл этого понятия оказался совершенно размыт. Под термин «беспилотный» в равной степени подходили и результаты однолетнего стартапа с дистанционным управлением, и автомобили известных брендов, соответствующие второму или третьему уровню систем помощи водителю, и транспортные средства, передвигающееся автономно на ограниченных территориях, и еще не существующие в природе, но, как заявляют все производители, автомобили, способные ездить по дорогам общего пользования без участия человека, которые появятся в середине 2020-х годов.

Перехватить управление у робота

И все же у нового стандарта SAE есть существенный недостаток — отсутствие критериев переключения из режима автопилота в контролируемое управление. Например, если вы поставили свою машину в режим помощи водителю в пробке, а в устройстве произошел внешний сбой — скажем, потеря сигнала от камеры и т. п. — в системе должны быть предусмотрены правила перехода из автопилотируемого режима в ручной и наоборот. В том числе и в критических ситуациях. Без этого, все разговоры о разделении полномочий между человеком и искусственным интеллектом теряют смысл.

И здесь возникает много вопросов. Нужно ли прописывать в стандартах время на выход из автопилота, и возможно ли вообще определить его?

В авиации, идя на посадку автоматическом режиме, пилоты реагируют на необходимость перехода на ручное управление за 5 секунд после получения сигнала. А как быть водителю в потоке средней плотности на скорости близкой к 80 км/ч? Скорее всего в опасной ситуации за 3 секунды от момента подачи предупреждения от машины и ее пассажиров уже ничего не останется. Какие есть варианты?

Можно сразу снижать скорость и экстренно останавливаться, как при ночном ослеплении. Но это вызовет серьезные проблемы для окружающих при ложных срабатываниях. Можно давать звуковой сигнал опасности и передавать управление человеку. Можно ожидать реакции человека и начинать торможение только в том случае, если водитель не перехватил управление за контрольное время. Но успеет ли ничего не подозревающий водитель сконцентрироваться и принять за доли секунды единственно верное решение?

Умножение законов

Опрос участников рынка и представителей экспертного сообщества о том, как регламентировать подобную ситуацию, проведенный нашей компанией Cognitive Technologies, показал: 58% считают, что безопаснее всего, если авторобот будет самостоятельно экстренно тормозить; 23% — что торможение можно начинать, только если человек не принял управление за отведенное на это регламентом время; 11% надеются на способности человека взять управление на себя, после подачи сигнала об опасности; 8% респондентов затруднились с ответом…

Это только технические аспекты. А ведь есть еще много психологических, моральных, законодательных, страховых и иных проблем, возникающих у разработчиков, других участников рынка и пользователей. Именно в точке перехода на автономный режим и вокруг нее водители испытывают эйфорию от нового функционала и могут пренебрегать предостережениями о необходимости постоянного внимания за движением. На этом фоне автопроизводители агрессивно рекламируют возможности наслаждаться беспилотной ездой, и лишь на последних страницах своих руководств для пользователей напоминая мелким шрифтом о необходимости постоянного контроля за движением; законодатели находятся в замешательстве: кого признавать виновным в случаях ДТП, а страховщики не понимают, как теперь строить свои бизнес-модели. Проблемы надо решать, необходимо изобретать совместные выходы и договариваться.

Для управления нормальным существованием в смешанном робо-человеческом обществе законов Робототехники Айзека Айзимова уже не хватит. Напомню — их сегодня три: 1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред; 2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону; 3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам. А должно стать тридцать три.

Россия > СМИ, ИТ > forbes.ru, 2 октября 2017 > № 2334372 Ольга Ускова


Россия > СМИ, ИТ. Транспорт > forbes.ru, 24 мая 2017 > № 2184691 Ольга Ускова

Нужны ли «умные города» для беспилотных машин?

Ольга Ускова

основатель и Президент группы компаний Cognitive Technologies

Основная задача беспилотного транспорта – безопасность дорожного движения и в итоге рынок идет по пути, где эта возможность будет гарантирована в более короткие сроки и в наибольшей степени. Основной драйвер — искусственный интеллект, а на инфраструктуру «умного города» разработчики рассчитывают меньше

С начала 2017 года автопроизводители один за другим стали объявлять о началах испытаний своих беспилотников на дорогах общего пользования. Такие декларации сделал General Motors, французский PSA, BMW. Недавно об этом заявил Renault. Во всех своих тестах разработчики опираются на искусственный интеллект, а не на инфраструктуру умного города.

Разговоры и проекты, связанные с созданием умных светофоров, знаков, дорожного покрытия и даже разметки, которые были бы способны обмениваться информацией о дорожной ситуации между собой и автороботами, получили особую популярность на самом начальном этапе создания рынка беспилотных автомобилей - около 3-5 лет назад. Такой подход к созданию беспилотных транспортных средств, при котором основную роль в их управлении будут играть не интеллектуальные возможности авторобота, а развитая инфраструктура умного города и интернета вещей, профессор Кембриджского университета Гарри Бхадешиа назвал «умные города и умные дороги».

В последнее время дискуссии по этой теме стали постепенно затухать. Причина в том, что на нынешнем этапе развития рынка разработчики смогли трезво оценить уровень реальных затрат и сложности в создании умной инфраструктуры в рамках города. Итог неутешительный. Трудности оказались очень серьезными. Представьте себе какой-нибудь умный дорожный объект, например, знак. Он должен представлять собой сложное техническое устройство, способное принимать и передавать сигналы во всех возможных диапазонах температур, в условиях дождя, снега, тумана и т.д. И самое главное - без права на ошибку. Эксперты (эти данные не раз озвучивались в последние годы на конференциях) оценивают стоимость ежегодной поддержки одного такого устройства в несколько тысяч долларов. Учитывая, что количество только дорожных знаков в пределах микрорайона может исчисляться несколькими сотнями, а то и тысячами, несложно понять порядки суммарного бюджета на содержание умной инфраструктуры.

Причем этот пример касается только городской черты. Проекты умных дорог за пределами мегаполисов будут еще более сложными и дорогостоящими. По крайней мере, о каких-либо достоверных оценках стоимости таких разработок сегодня еще даже не говорят.

Наконец, еще одним фактором, повлиявшим на шансы реализации проектов умного города, является безопасность. Не нужно обладать даром предвидения, чтобы понимать, к каким последствиям может привести отказ одного из элементов такой структуры - например знака «дорожные работы» для участников движения по автомагистрали, полагающихся на информацию от него. Таким образом, появление умной инфраструктуры – это вопрос даже не ближайшего десятилетия. Эксперты говорят о возможности реализации масштабных проектов такого уровня не ранее 2035 года (такие данные мы получаем по итогам встреч с зарубежными компаниями-разработчиками бесполотных технологий и автопроизводителями).

Но сторонникам такого направления развития беспилотных авто (именно с опорой на умную инфраструктуру) отчаиваться не стоит. Можно прогнозировать уже к середине 2020-х годов появление точечных решений с элементами умной инфраструктуры, например, в пределах студенческого кампуса, или комплекса кондоминиумов, где проживают пенсионеры или иные социальные группы с ограниченными возможностями и т.п.

Однако нужно понимать, что сложности с развитием умных городов никоим образом не стали тормозом на пути развития направления беспилотных автомобилей. Их массовое появление на дорогах общего пользования практически все автопроизводители и разработчики декларируют к 2025 году. Уверенность в этом придает уровень и скорость развития искусственного интеллекта автороботов. Именно искусственный интеллект и стал драйвером всего рынка и основой второго подхода к созданию беспилотного автомобиля, который Гарри Бхадешиа довольно точно охарактеризовал, как . Стоит сказать, что эта парадигма более естественна и в большей степени соответствует модели поведения человека, когда основная информация об окружающей ситуации поступает через органы чувств: глаза, уши и т. д. На ее основе мозг принимает решение каким образом поступать в какой период времени.

Поэтому попути создания безопасных мыслящих машин, не дожидаясь появления умного асфальта и гениальной разметки, и движутся сегодня автопроизводители и разработчики, включая лидера рынка систем компьютерного зрения Mobileye (подробнее о нем — в другом материале автора на Forbes), чьи решения установлены на многих ведущих марках - Tesla, BMW, Volvo и других.

Мы тоже сочли подобный подход более перспективным. Суровые климатические, погодные условия, низкое качества дорожного покрытия, а местами и полное его отсутствие определило уровень требований к нашей математике. Нам пришлось создать собственные модели компьютерного зрения, позволяющие работать в таких условиях. Стоит сказать, что дорог низкого качества в мире - около 70% (именно такие цифры озвучивают, например, на заседании международного круглого стола с участием специалистов Стэнфорда, Кембриджа и других топовых университетов) и наличие решения, способного безопасно работать на большей площади Земли, на наш взгляд, более перспективно.

Возможность работы искусственного интеллекта в любых условиях – гарантия безопасности на дорогах. И многие зарубежные решения до последнего времени имели с этим определенные проблемы. Относительно недавно российские эксперты оценили возможность работы ряда известных западных брендов в отечественных реалиях и выявили ряд серьезных проблем с оценкой и адекватностью понимания дорожных ситуаций.

Наличие отдельных загвоздок у западных компаний, связанных с работой в плохих погодных и дорожных условиях также подтверждает факт, что в прошлом году представители просили власти Калифорнии заново прочертить дорожную разметку, для того, чтобы повысить точность распознавания объектов дорожной сцены до уровня, обеспечивающего безопасность движения.

Понимая наличие проблем такого рода, а также оценивая важность момента, дающего возможности компаниям занять вакантные ниши на формирующемся, стратегическом рынке, многие ведущие разработчики и автопроизводители включили форсаж и сосредоточили усилия на развитии интеллектуальных возможностей своих решений. Поэтому, именно развитие искусственного интеллекта стало сегодня одним из определяющих трендов отрасли беспилотных автомобилей. Подавляющее большинство докладов на топовых конференциях, в том числе на недавно завершившейся в Берлине и проходившей этой же весной в Детройте «Autonomous » по тематике — также было посвящено этой проблеме. В этом сегменте сейчас и происходит основная конкуренция автопроизводителей и разработчиков.

Можно заметить, что многие последние заявления ведущих игроков рынка посвящены достижениям в совершенствовании искусственного интеллекта их решений. Об этом в конце прошлого года заявил Mobileye. После громкой аварии Tesla компания практически в течение полугода подготовила усовершенствованную версию автопилота/ Много исследований в этом направлении проводит Drive.ai, NVIDIA, Range rover, Toyota и другие. Нужно понимать, что основная задача беспилотного транспорта – безопасность дорожного движения и в итоге рынок идет по пути, где эта возможность будет гарантирована в более короткие сроки и в наибольшей степени.

Россия > СМИ, ИТ. Транспорт > forbes.ru, 24 мая 2017 > № 2184691 Ольга Ускова


Нашли ошибку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter