«Совершенный разум создавать не надо — кончится плохо». Ольга Ускова (Cognitive Technologies) о беспилотном транспорте
Беспилотные автомобили — реальность. Больше всего их в Калифорнии, где беспилотники разрешили испытывать на обычных улицах. Есть два явных лидера: Waymo (принадлежит Alphabet, материнской компании Google) и GM Cruise. В июне первые беспилотники появились на московских улицах. Пять Toyota Prius четвёртого уровня автономности (участие водителя требуется только в особых обстоятельствах) вывел «Яндекс». Ещё несколько десятков таких же машин ждут разрешения. К 2021 году «Яндекс» рассчитывает увеличить свой парк до 1000 беспилотников. Но это испытания. Другая российская компания — Cognitive Technologies — уже довела беспилотники до коммерческого применения. С этого лета оборудованные её системами беспилотного управления комбайны собирают урожай в Томской области. Digger узнал у основательницы и президента Cognitive Technologies Ольги Усковой, что умеет её искусственный интеллект и чему он ещё должен научиться, какую роль здесь играет изучение мозга насекомых и как скоро общественный транспорт избавится от водителей.
Как всё начиналось
— Как получилось, что вы занялись разработкой искусственного интеллекта (ИИ) для автопилотов?
— Всё началось в лаборатории искусственного интеллекта Института системного анализа РАН. Она бы погибла в 1990-е, когда учёные массово уезжали из России, но моей компании удалось её сохранить. Мы стартовали в 1993 году, у нас быстро пошли контракты... Потом у этих людей появились ученики, и уже из них в 2012 году сформировалась группа, которая занялась беспилотниками.
Вообще, это дело двух гениев: Антона Емельянова и Василия Постникова. Я их впервые, наверное, называю — обычно мы не светим ключевых акционеров и разработчиков. Когда они пришли ко мне с идеей делать искусственный интеллект для беспилотных автомобилей, я, помню, на них так мутно посмотрела... Очень дорогой и на первый взгляд совершенно безнадёжный проект. Но это были, как я считаю, самые сильные люди в России по этому направлению, поэтому я сдалась.
У нас не было инсайдов о чужих разработках. Поскольку работа идёт в закрытом режиме, о её результатах становится известно через несколько лет. Google, например, начал открыто демонстрировать результаты только в 2014 году. Потом уже мы все сверяем часы и с интересом обнаруживаем, что в разных странах команды развиваются синхронно. Так когда-то было с радио, с ядерной энергетикой — искусственный интеллект не исключение. Как я теперь понимаю, все лидеры начали примерно в одно время с нами.
Кто такая ольга ускова?
Ольга Ускова закончила кафедру инженерной кибернетики в МИСиС, в настоящее время она заведует этой кафедрой. Компанию Cognitive Technologies она основала в 1993 году.
Cognitive Technologies занимается системами беспилотного управления с 2012 года. В основу легли собственные разработки в области компьютерного зрения.
Компания разрабатывает и внедряет корпоративное программное обеспечение — например, системы управления закупками. Софт Cognitive Technologies используют, в частности, Роснефть и Газпромбанк.
Ускова коллекционирует русское абстрактное искусство 1960–1980 годов. Коллекцию картин можно увидеть в офисе компании — бывшем доме культуры фабрики «Буревестник» в Москве.
— Вы говорите, что разные команды так или иначе приходят к похожим результатам. Можете объяснить, чем ваш автопилот отличается от автопилота «Яндекса», Google, других разработчиков?
— У «Яндекса» лидары. По крайней мере они официально дают такую картинку. Лидар — сенсор, лазерный излучатель. Одно такое устройство может стоить от нескольких тысяч до нескольких десятков тысяч долларов. Система из трёх лидаров стоит дороже автомобиля. Какой смысл тестировать то, что не пойдёт в серию? Это аттракцион, тупиковая история. Американцы прошли через это (Google тоже начинал с лидаров на крыше), а мы не стали, потому что не хотелось тратить деньги. Мы сразу пошли в математику — это дало нам преимущество, которым мы сейчас пользуемся.
В целом я считаю езду машинок с лидарами на крыше полезной: люди постепенно привыкают, начинают интересоваться, у них возникает доверие. В принципе, цена лидара в какой-то перспективе может опуститься долларов до двухсот. Но есть проблема с физикой. Длина волны лазерного луча меньше размера капли дождя или снежинки. Свет просто-напросто отражается от препятствия — и объект не распознаётся.
Мы сразу пошли в математику — это дало нам преимущество, которым мы сейчас пользуемся
— Какие есть альтернативы?
— То, что мы сейчас делаем: 4D imaging radar. Он действует на расстоянии до 300 м, работает в любую погоду, на любых скоростях.
— Это радиолокатор?
— Да. Наши специалисты смогли создать уникальную топологию антенной решётки. Луч сканирует пространство вертикально без применения каких-либо механических элементов. Угол сканирования — порядка 20 градусов. Это позволило получать информацию о форме объектов и улучшить оценку координат и скорости. По мнению экспертов, это на ближайшие годы будет наилучшим дополнением к видеокамере.
О том, что именно 4D imaging radar спасёт мир, можно будет говорить года через три, когда мы соберём статистику с первой тестовой серии. А она не такая уж маленькая: 200 000 машинок.
— А с кем вы над этим работаете, если не секрет?
— Я не могу раскрыть, у нас подписаны NDA. Скажу только, что это Корея и Китай. Нет американцев. Получив результаты опытной серии, мы или обретём полную уверенность, или скажем, что вот это решаемо, а это нам ещё надо додумывать. Сейчас пока всё позитивно.
— Они будут в России доступны?
— Конечно.
Как работает автопилот
— Расскажите о вашем искусственном интеллекте.
— Попробую провести аналогию. Когда ребёнок начинает познавать мир, у него самая информативная часть — зрение. Сначала малыш начинает распознавать предметы, отличать их по внешнему виду друг от друга. Со временем у предметов появляются названия. Мама говорит: вот мама, вот папа, это стол, а это стул. Ещё через некоторое время у предмета с неким названием возникает роль: ребёнок начинает понимать, чего можно ожидать от действий с этими предметами, и выстраивает некую сцену. Он управляет сценой в каком-то смысле, понимает, что об стол можно удариться, а вазу — разбить, может попросить маму обнять папу, и так далее. Следующий этап — осознание себя частью этой сцены. Искусственный интеллект в этой аналогии сейчас находится на второй стадии. Зрительные образы являются для него ключевой пищей.
— Как происходит нейронное обучение, куда всё движется?
— Наш автопилот Cognitive Pilot — искусственный мозг. Если совсем грубо, он состоит из двух частей: технического зрения и нейронной сети. Нейронка — это переход от логики к абстракции. Совершенно иной тип программирования. Если в стандартном программировании, стандартной математике вы как будто строите здание, кирпич за кирпичом, то в случае нейронной сети берётся глыба, от которой отсекается кусок за куском — и обнажается скульптура.
Пусть машина занимается чёрным, неблагодарным трудом. Это не рабовладение, а роботовладение
В последнее время беспилотники, собирая информацию со всех сенсоров и обрабатывая её нейронными системами, дошли до 95–96-процентной точности распознавания. А нужно 100%, иначе ты не можешь выехать на дорогу — небезопасно. И вот эти последние два-три-пять процентов народ пытался получить, складывая результаты работы нейронок, которые обрабатывают данные от разных устройств. И оказалось, что вместе с проективным фактором сложения накапливается и ошибка. Это тупик, на котором все застряли, не могут перейти Рубикон этих последних настроечных процентов. Система в 95% безопасности с точки зрения обычного человека едет прекрасно. Но в какой-то момент возникает светлый фургон на светлом фоне — и всё.
Наши ребята догадались, что надо проводить слияние не на верхнем уровне, когда ошибки уже существуют и накапливаются, а на нижнем уровне сырой обработки. Когда ИИ ещё не обработал данные. Так работает и мозг человека: зрение, слух, тактильные ощущения поступают одновременно в сыром виде, обрабатываются, и на основе этой информации уже вырабатывается управляющее воздействие. Это наше ноу-хау, технология Cognitive low level data fusion, которая была запатентована и стала основой того перехода к промышленному уровню точности.
Как видит автопилот Cognitive Technologies
— Что ещё нужно, чтобы улучшить автопилот?
— Основная тема — математика. Но не только — ряд дисциплин. Мы считаем, что круче Бога придумать невозможно, и делаем антропоморфную систему. Работаем и с нейрофизиологами, медиками, биологами. Достаточно глубоко изучаем мозг — там кладезь. Причём не только у людей. Насекомые очень интересные, к примеру.
— Как это применимо к беспилотникам?
— Человек многофункционален, мультизадачен. Ты едешь за рулём, при этом думаешь, что надо написать статью, параллельно слушаешь какую-нибудь музыку. Мы так живём. А насекомые более линейны, фокусируются на чём-то одном. Рабочий муравей делает вот это, пчела — вот то. В итоге они со своими задачами справляются более эффективно.
В этом смысле нам не надо пытаться создать совершенный разум — кончится плохо. Лучше решать узкие задачи, но идеально. Если есть задача доставить человека из пункта A в пункт B, надо это сделать предельно быстро и безопасно. И не нужно, чтобы этот же искусственный интеллект управлял предприятием. Один ИИ должен дом убирать, другой — яму копать, третий — машину вести, то есть избавлять нас от неприятного физического труда. Пусть машина занимается чёрным, неблагодарным трудом — люди смогут заняться чем-нибудь приятным. Это не рабовладение, а роботовладение, сегрегация.
— Какого уровня автономности достигла ваша система?
— Четвёртого. В феврале этого года ведущие мировые эксперты собрались в Берлине на Tech.AD и хором сказали, что пятого уровня (алгоритму не требуется присутствие человека; беспилотник может передвигаться где угодно, в любую погоду. — Прим. Digger) в ближайшие 10–15 лет не достичь. Причём проблема лежит скорее не в технологической, а в юридической плоскости. Законы, правила дорожного движения, система страхования… Есть моральные и этические нюансы. Алгоритм автопилота должен будет учитывать национальные особенности организации движения.
Когда беспилотный транспорт станет обычным делом
— В США уже работают над законами на федеральном уровне.
— Да, там скорость нереальная. Недавно мы присутствовали на одном круглом столе в Детройте. С участием представителей городской администрации обсуждалось как раз совершенствование юридической базы. В России круглый стол — это просто тусовка: посидели, потрындели, разошлись. А у них уже через неделю на уровне штата готовятся дополнения к законам.
— Как вам кажется, как в России можно быстро решить законодательные вопросы?
— Это от людей зависит. Сейчас тему с ИИ в России возглавил Герман Греф. Он человек активный, поднял многих людей на самом верхнем уровне. Прошли совещания с участием Владимира Путина. Тут же поднялись корпорации, Дума, были в июле большие слушания с [её председателем Вячеславом] Володиным. Там сидели и Минэк, и Минсвязь. Мне это напомнило 2007–2008 годы, когда, во многом благодаря заряженности таких же молодых менеджеров Минэка Михаила Евраева и Анны Катамадзе, отрасль электронной торговли в России буквально за несколько лет из деградирующей и коррумпированной превратилась в ведущую в мире. И с беспилотниками Россия может выстрелить. Я была очень кисло настроена ещё буквально весной, но сейчас прямо вижу динамику, начался адекват, а не только пиар.
— С чего начнётся внедрение автопилотов и в каких областях?
— Оно уже началось в агросекторе. Если государство и хозяйства поддержат, пойдёт быстрее.
— Да, кстати, хотела вас поздравить.
— Это не только меня, это и «Росагро» (Cognitive Technologies оборудовала комбайны системами беспилотного управления. — Прим. Digger) надо поздравить. «Интерстеллар» смотрели?
— Конечно!
— Ну вот (смеётся).
— Получается, уже есть сельхозтехника, можно использовать автопилоты на грузовых автомобилях, например на стройках. Это места, где не нужно принимать специальные законы и серьёзно менять правила движения. Чего ещё ждать? Технику, которая едет по рельсам: трамваев и поездов?
— Они появятся [на улицах] быстрее, хотя у трамваев тоже есть ограничения. Поскольку они часть общего потока, требуются серьёзные дополнения в правилах дорожного движения, чтобы убрать человека из кабины. Я вот проехалась на нашем беспилотнике в районе ВДНХ (Там тестировался трамвай, оборудованный системой беспилотного управления Cognitive Technologies. — Прим. Digger), честно говоря, чуть не поседела, потому что впервые смотрела из кабины глазами робота.
У нас была не самая сложная трасса, но за 30 минут четыре раза люди выбегали на дорогу прямо перед носом. На скейтборде кто-то восьмёрки выделывает, на велосипеде, кто-то просто выскакивает в последний момент. Легковушка выскакивает из-за припаркованного грузовика. Мне плохо было, я смотрела и думала: господи, неужели мы всё это учли и распознали!
Это уже не аттракцион, а новая жизнь, которая приходит. Другие участники движения — и пешеходы в том числе — со временем тоже должны будут начать себя вести определённым образом, соблюдать новые правила игры.
— А беспилотные автобусы?
— Можно начать с выделенок. Сейчас мы обсуждаем эту тему с двумя крупными городами, которые сами к нам пришли. Мы спрашиваем: а что, готовы у себя выделенную линию пускать? Они говорят, что готовы. А где? У вас тут пробки, а вы хотите ещё новую выделенную линию? Они: нет, мы хотим на подъезде, то есть из ближнего пригорода. Это, конечно, дело города. Но с моей точки зрения, беспилотник должен быть такого уровня, чтобы выделенка не требовалась. Он должен идти в потоке — мы такую задачу перед собой ставим.
— Как в случае общественного транспорта решается проблема последней мили?
— По моим представлениям, последняя миля — это плюс 15 лет. Сейчас главное — запустить хоть какой-то процент беспилотников в потоке. Как только он будет больше 70%, станет регулярным, можно переходить к вопросу последней мили. Чем больше субъективных факторов, тем больше энтропии.
— Как вас встречают на объектах, где вы уже внедряете ваши технологии?
— Там, где есть воровство или нарушения, сопротивляются. Я наблюдала такую «забастовку» в одном из фермерских хозяйств. Комбайнёры же в основном обрабатывают поля по найму — небольшие хозяйства не держат постоянный штат и парк. Работают почасово. Чтобы упростить себе жизнь, гоняют и теряют из-за этого до 60% зерна. С беспилотником подобное просто невозможно. Беспилотник всё видит сам, сам управляет, анализирует геометрию поля, GPS ему не нужен, он не может изменить себе. Работяги поняли, что не получится работать по-старому, и сели на кромку. А хозяева говорят: ну и сидите. Пустили технику без них. Те часов пять посидели, потом пришли извиняться.
Вообще, я против сохранения отживших своё профессий. Пусть машина занимается неблагодарным трудом, а люди будут заниматься чем-то приятным. Государство не должно поддерживать то, что отмирает. Оно должно давать возможность переучиваться. В революционный период перехода к принципиально новому технологическому укладу, в котором мы сейчас живём, государство должно нести эту нагрузку. Не говорить бизнесу: «Ах, не увольняйте!» — а помогать людям, которые заняты в извозе, осваивать новые профессии.
1 комментарий
D
D
Написать комментарий ×