Мечты Илона Маска. Что не так с автопилотом Tesla?
В прошлом году около 30 000 человек погибли в ДТП в США, и три-четыре человека — при включенном режиме автопилота Tesla. Несмотря на оптимизм Маска, мы еще далеки от его цели
Когда вы покупаете сегодня Model 3, она идет с функцией автопилота. За $6 тыс. можно купить весь пакет автоматического вождения. Начнем с автопилота. У Tesla есть другое, более подходящее имя для этого — вспомогательное управление. Оно удерживает автомобиль на нужной полосе и поддерживает расстояние (с помощью автоматического торможения и ускорения) с автомобилем впереди вас. Даже когда автопилот не задействован, он работает в фоновом режиме, побуждая машину оставаться на полосе, и автоматически тормозит, если машина обнаружит, что вы можете столкнуться с другим транспортным средством.
У меня смешанные чувства по поводу автопилота. В нашем путешествии из Денвера в Санта-Фе 80% времени мы пользовались автопилотом, так как большая часть дороги имела четкую разметку.
Впрочем, когда вы едете по дороге, на которой нет четко обозначенной медианы, на автопилот не следует полагаться, и это действительно может быть очень опасно. Дважды, когда дорога выгнулась, а разметка полосы прервалась на перекрестке, автопилот едва не отнес меня к приближающимся машинам. Пришлось вмешаться.
Автопилот почти готов к славе. Проблема заключается лишь в том, что слово «почти» никогда не должно было быть в одном предложении со словом «автопилот». Почти работающий автопилот — это как почти работающий самолет, то есть может привести к смертям. Вот почему стандарты надежности автоматического вождения оцениваются четырьмя или пятью цифрами справа от точки. Автомат должен быть надежным в 99,99 99,9% времени. Достичь девяток справа от точки сложнее, чем слева от нее.
Через несколько лет автопилот будет очень надежным и спасать жизни. Но мы еще не там. А его существование сейчас может дать людям ложную уверенность в системе и стоить жизни. Вот почему Tesla хочет, чтобы вы держали руки на руле даже при автопилоте. Если машина обнаружит, что вы не держали руки на руле 30 секунд, она начнет сигналить. Если вы будете игнорировать предупреждения, машина замедлится и остановится.
Мой вам совет: прислушивайтесь к своей машине, а не к людям, которые ее создали. Маск много раз (вот пример) водил машину во время интервью различным СМИ, не держа руки на руле, таким образом демонстрируя непогрешимость автопилота. Но это не так — по крайней мере пока.
Я использую автопилот только при ярком дневном свете, на четко размеченных дорогах и шоссе, и держу руки на руле. Я без рук только тогда, когда застрял в пробке и продвигаюсь на очень низкой скорости.
С полным пакетом самоуправления (FSD) машина должна функционировать как тот водитель Uber, что отвозит тебя к месту назначения, как только ты зайдешь на GPS. Что ж, сегодня FSD — это что угодно, только не это. Машина сама будет менять полосы, если вы включите поворот. Она выведет вас с шоссе, если вы введете место назначения в GPS. За исключением нескольких подобных трюков, система до сих пор функционирует не на полную.
Пакет самоуправления
Автомобильная индустрия различает уровни самоуправления следующим образом. Уровень 1 — машиной полностью управляет водитель, 2 — машина частично управляется сама, а водитель страхует (фактически это автопилот Tesla, или вспомогательное управление). Рейтинг заканчивается на уровне 5, то есть FSD, где ответственность полностью перекладывается на машину.
Сегодня Tesla и Waymo (отдел Google, ответственный за разработку технологии беспилотных машин) — лидеры в самоуправлении и движутся в этом направлении очень разными путями. Waymo имеет несколько сотен полностью беспилотных машин, которые ездят по стране, собирая данные для возможности улучшить программное и аппаратное обеспечение. Сейчас Waymo собрала данные с 10 миллионов FSD миль, что является небывалым достижением.
Сравните это с подходом Tesla. Во-первых, в отличие от Waymo, что использует LIDAR как главный сенсор (читай радар, выстреливающий лучами света), Tesla использует восемь камер. LIDAR чрезвычайно точный, однако громоздкий и очень дорогой. Маск — не большой фанат LIDAR, он называет его «глупенькой выходкой». Камеры Tesla очень дешевые, у них большой радиус действия и высокое разрешение (прекрасно для машинного обучения), но они не такие надежные как LIDAR, и чувствительны к экстремальной погоде. Вот почему Tesla дополняет камеры радиолокационными и ультразвуковыми датчиками.
Сегодня у Tesla более 400 000 машин, что собирают данные о полуавтономном управлении, и сейчас уже есть информация про 1 миллиард миль. Подобно Waymo, Тесла использует машинное обучение, чтобы тренировать свою систему самоуправления.
Я думаю, что FSD — это долгосрочная цель, и у нас еще долго будет полуавтономное управление, прежде чем FSD станет достаточно хорошим, чтобы ему доверяли регуляторы и общество.
Позвольте рассказать вам одну историю. Один мой друг — рентгенолог. Он работает в подвале своего дома, где читает рентгенограммы и выдает диагнозы 8 часов в сутки. Каждый день он прочитывает около ста. Одну-две из них случайным образом выбирают и проверяют его коллеги, чтобы исключить ошибку. Если вы задумаетесь над этим, то рентгеновские снимки — идеальная среда для машинного обучения. У вас есть очень конкретный набор данных — люди обычно созданы из одних и тех же органов. Если вы возьмете несколько миллионов рентгенограмм и отметите их (идентифицируя опухоли тому подобное), машинное обучение должно было бы научиться выполнять отличную работу по выявлению рака и других аномалий.
Мой друг, который всего лишь человек, склонен допускать ошибки рано утром, прежде чем выпьет несколько чашек кофе, или в конце дня, будучи уставшим. Компьютерам не требуется кофе, и они не устают, поэтому в теории, вооруженные соответствующим алгоритмом, они должны были бы допустить меньшее количества ошибок, чем люди.
Впрочем, наше общество может быть не готово к компьютерам, чтобы передать им такое дело жизни и смерти. По крайней мере пока. И это нормально, но это не значит, что наши достижения в области машинного обучения должны пойти на помойку. Если компьютерами нельзя заменить рентгенологов, тогда они могли бы помогать последним. Прежде всего, они могли бы просматривать абсолютно все Х-лучи, так как дополнительные затраты на это равны нулю. Они могут уловить ошибки рентгенологов, а если они придут к ложным заключениям, то это лишь даст им больше данных, что только сделают AI умнее.
Во-вторых, компьютеры могут помогать рентгенологам в режиме реального времени, обращая внимание на места потенциального беспокойства. Вместо того, чтобы полностью заменить рентгенологов, они могут уменьшить количество ошибок и помочь рентгенологам работать больше. Помогая, они станут лучше, и в какой-то степени (через далекие годы в будущем) будут способны заменить рентгенологов.
Это и есть путь, по которому движется Tesla. Несмотря на обещания Илона Маска, FSD и робототакси могут появиться в нашем будущем еще не так скоро. Но это не значит, что автопилот Tesla не может помогать водителям стоять на их полосах и поддерживать соответствующее расстояние от других машин напротив них. В то же время Tesla собирает данные о миллионах миль каждый день из своего все большего парка машин. К примеру, автопилот моей Model 3 не остановит машину на красный свет или стоп-знак, но он предупредит меня, если я буду ехать на красный свет.
Впрочем, Tesla идентифицирует стоп-сигналы и красный свет, что Маск называет теневым режимом: компания идентифицирует также хороших водителей среди 400 000 человек, водящих свои машины. Затем он сравнивает решения, которые будут принимать их машины, с решениями, принятыми этими хорошими водителями на перекрестках. Никто другой не может сделать подобный анализ сегодня, особенно в таких масштабах.
В прошлом году около 30 000 человек погибли в ДТП в США, и три-четыре человека — при включенном режиме автопилота Tesla. Мы привыкли прощать людям их ошибки, но не позволяем дать слабинку компьютерам. Этот разрыв между людьми и компьютерами означает, что для того, чтобы FSD признали регуляторы, он должен быть на порядок лучше, чем человек — при любой погоде и при любых дорожных условиях. Несмотря на оптимизм Илона Маска, мы еще далеки от этой цели.
Между тем большой парк машин Tesla, постоянно разрастается, постоянно собирает данные, и с каждой милей его машины становятся немного лучше. Эти данные и алгоритмы, что от них происходят, могут стать наиболее конкурентным преимуществом для Tesla.
Перевод НВ
Новое Время обладает эксклюзивным правом на перевод и публикацию колонок Виталия Каценельсона. Републикация полной версии текста запрещена
Присоединяйтесь к нашему телеграм-каналу Мнения НВ
