Что мешает беспилотному «Яндекс.Такси» выехать на улицы Москвы

Пейзаж за окном неспешно уплывает назад. Обычная поездка на авто рождает совершенно иные эмоции, когда за рулем нет водителя. Это еще не космос, но уже ощущение сродни отрыву самолета от земли. Вроде привычное действие и физика его понятна, но каждый раз поражает, как легко металлическая махина отрывается от Земли.

На самом деле водитель бдит — управление контролирует компьютерная система, которую сделали в «Яндекс.Такси». Почему машины с ИИ (искусственным интеллектом) еще не бороздят наши улицы?

Задачка для ИИ

Беспилотные системы проходят тестирования в разных странах мира, обычно им сначала дают небольшое поле для деятельности, чтобы убедиться в безопасности. В Московском регионе такая зона расположена на территории инновационного центра «Сколково». Даже при поездке по прямой, на экране видно, как распознаются объекты и по-разному классифицируются. Если кто-то оказывается на пути автомобиля, ИИ выстраивает новую траекторию и пытается заранее избежать сложных ситуаций.

Но даже на этом маршруте компьютеру разочек пришлось попотеть. От стоящей впереди остановки автобус начал внезапно сдавать назад. Соседняя полоса была занята другим автобусом. Авто остановилось и может сдало бы назад, но там по пешеходному переходу шли люди. Робот замер. Не очень комфортно видеть приближающийся автобус и не иметь возможности повлиять на обстановку.

Живой водитель мог бы растеряться в такой ситуации или, наоборот, решительно заехать на бордюр. В целом однозначно удачного решения не было. Но если к ошибкам людей мы уже привыкли и имеем алгоритм действий на случай их ошибок, то ни реакция ИИ, ни методика дальнейших действий пока не определены.

Дорогие инновации

Ни естественный, ни искусственный интеллект в вышеописанной ситуации не пострадал. После высадки мы ознакомились со второй проблемой беспилотных машин. Это замечательно, что эксперты в течении ближайших пяти лет ожидают появления 4D-радаров, которые заменят дорогие лидары (лазерные сканеры), но пока автопилот «Яндекс» использует по несколько лидаров, сканеров и камер, чтобы определять объекты, расстояние до них и соблюдать габариты машины. Это уже серьезно сказывается на стоимости машин-роботов.

Существенную часть себестоимости добавляет вычислительная начинка. Представляя Tegra K1, компания nVidia позиционировала ее как чип для беспилотных машин. Так вот, их потребовалось два в машине российской интернет-компании. Кроме того, в конце ролика вы можете увидеть, что в багажнике Toyota Prius расположены еще два сервера. Радует, что хоть свое предназначение он выполняет — нам разрешили положить вещи и на работе машины это не сказалось. Но в серийных беспилотных машинах, вряд ли могут присутствовать столь объемные вычислительные системы. Да и вклад цены электроники в себестоимость роботизированных автомобилей пока слишком высок.

Зато ИИ оказался неожиданным сторонником экологии. Для питания компьютерных систем требуется подведение тока существенной мощности. Если аккумуляторы чисто бензиновых машин для этого не приспособлены, то в гибридных и электромобилях системы готовы его выдать. Так что роботы заботятся о будущем не меньше людей.