Читать книгу "Новая карта мира. Энергетические ресурсы, меняющийся климат и столкновение наций - Дэниел Ергин"

Но на противоположном конце страны, в Кремниевой долине, были компании, не испытывавшие недостатка в деньгах. Компания Google уже занималась разработкой беспилотного автомобиля. Проектом Project Chauffeur руководил Себастьян Трун. Команда, работавшая над проектом, располагалась в отдельном здании. «В течение полутора лет ни один человек в Google не подозревал о нашем существовании», – вспоминал Трун. Работая над проектом, члены Труна установили на крышах автомобилей камеры кругового обзора. Так родилась идея сервиса Google Street Views с амбициозной целью сфотографировать каждую улицу в мире.

В 2010 г. посредством поста в блоге Себастьяна Труна («Мы разработали технологию для автомобилей, которые могут ездить сами») Google публично заявила ошеломленной публике о том, что работает над созданием беспилотного автомобиля. «Наши автоматизированные машины уже проехали от Кремниевой долины в Северной Калифорнии до нашего офиса в Санта-Монике и до Голливуд-бульвара, – сообщил Трун. – Машины также проезжали по мосту Golden Gate и даже проехали вокруг озера Тахо». В общей сложности беспилотные автомобили проехали самостоятельно 140 000 миль. На всякий случай в машинах находились операторы, но основной обмен информацией осуществлялся через каналы связи с мощнейшими центрами хранения и обработки данных Google[418].

Слово было произнесено. Компания Google с ее масштабами, возможностями, престижем и деньгами подтвердила жизнеспособность беспилотного автомобиля. Но Google была в этом не одинока. К этому времени целый ряд компаний и предпринимателей активно участвовали в разработках беспилотных автомобилей. Это стало возможным благодаря техническому прогрессу и снижению цен. «До 2000-х гг. сделать что-то интересное не представлялось возможным, – говорил Трун. – Не было сенсоров, не было компьютеров, не было картографирования. Радар представлял собой устройство стоимостью 200 млн долл., установленное на вершине холма»[419].

Даже при наличии конкурентов и конкурирующих представлений существует минимальный консенсус по основным положениям о том, что такое самоуправляемый автомобиль. Общество автомобильных инженеров классифицировало автомобили по уровню автоматизации. Классификация включает в себя шесть уровней. Уровень 0 подразумевает полное отсутствие автоматизации. Уровень 3 включает в себя автомобили с круиз-контролем и автопилотом, управляющим разгоном под наблюдением водителя. Уровень 4 предполагает высокую степень автоматизации – возможность вождения и мониторинга окружающей обстановки без наблюдения человека, но только в так называемых геозонированных зонах – например, в университетских кампусах или центральных деловых районах города, а также использование участков для движения вроде маршрута от Терминала 5 аэропорта Хитроу до стоянки служебных автомобилей. Уровень 5 – это полная автоматизация, то есть способность выполнения всех задач при вождении в любых условиях. Переход на уровень 5 требует раскрытия и постоянного совершенствования огромного количества сложных функциональных возможностей[420].

Чтобы понять, как работает беспилотный автомобиль, начнем с системы индикации, которая сама предусматривает использование нескольких технологических достижений. Лидар использует лазеры, которые обнаруживают объекты, и отсылает эту информацию со скоростью света. Ему помогает радар. Камеры кругового обзора непрерывно фиксируют цифровые изображения, которые с большой скоростью идентифицируются с помощью алгоритмов машинного зрения. Используются также ультразвук, инфракрасное излучение для тепловой визуализации плюс GPS для определения местоположения и инерциальные навигационные системы. Все это поддерживается рельефными картами, изготовленными с точностью до сантиметра, которые заранее инсталлируются в автомобиль. На данный момент консенсус относительно оптимального сочетания этих технологий и необходимых стандартов, а также того, кто будет предоставлять все эти компоненты, не достигнут.

И это только начало. Данные индикаторов необходимо постоянно обрабатывать, мгновенно принимая решения. Для этого требуется очень мощный мозг – намного более мощный, чем компьютеры, имеющиеся в сегодняшних автомобилях. Ключом к решению проблемы является программное обеспечение, прогресс в разработке искусственного интеллекта и машинное обучение для распознавания образов. Все это позволяет совершенствовать беспилотные автомобили намного быстрее, чем ожидалось еще несколько лет назад. Компьютер должен молниеносно обрабатывать огромный объем информации, поступающей с индикаторов, чтобы идентифицировать знак «стоп», собаку или пешехода и мгновенно дать команду остановиться. Этот же мощный компьютер должен также контролировать электронные системы, которые управляют тормозами и рулем, и гарантировать, что машина резко свернет в сторону перед пешеходом, который рассеянно выходит на проезжую часть, не отрываясь от смартфона. Должна быть разработана система связи между компьютером автомобиля и другими компьютерными системами для передачи информации и обновления программного обеспечения. Скорость, с которой будет передаваться эта информация и осуществляться апдейт, будет зависеть от доступа к быстрому интернету. Это вынуждает поставить вопрос о доступности стандарта мобильной связи пятого поколения 5G для беспилотных автомобилей, а также выделении для них диапазона частот[421].

Кроме того, появляется вопрос об использовании пространства в салоне беспилотного автомобиля. Это будет передвижной офис, узел коммуникаций, гостиная или развлекательный центр? Конечно, нельзя забывать и об интерфейсе «человек – машина» – другими словами, о способности компьютера взаимодействовать с пассажирами. Естественно, может существовать и мощный психологический барьер – желание или даже умение «дать волю», то есть полностью передать контроль над ситуацией роботу.

Все это превратилось в лихорадочные гонки с растущим количеством участников. В последующие несколько лет в машинах будет появляться все больше новых элементов автоматизации, но их будет слишком мало для того, чтобы достигнуть заветной мечты – 4-го и 5-го уровней. Сейчас, по адекватной оценке, полный комплект оборудования, необходимый для того, чтобы сделать автомобиль полностью автономным, добавляет к его стоимости 50 000 долл. Но по мере развития технологий и с началом производства в начале или середине 20-х гг. текущего столетия дополнительные расходы на превращение обычного автомобиля в беспилотный могут снизиться до 8000–10 000 долл. Во всяком случае, таково предположение.

Помимо технологий, имеется целый ряд вопросов, на которые необходимо дать ответ. Надежность и безопасность должны быть гарантированы. Что произойдет, если машина поедет в неправильном направлении? А если на пути окажется стройка или произойдет авария? Или машина должна будет принимать решение – сбить человека или разбиться? А если погодные условия станут причиной неисправности? Или будет сбит и погибнет пешеход, как это произошло во время испытаний в пригороде Финикса? Если люди передают контроль машине, то, чтобы гарантировать уверенность, эти самоуправляемые машины должны функционировать на гораздо более высоком уровне эффективности, чем машины, управляемые людьми. В ходе испытаний самоуправляемые машины проехали миллионы километров. Но только в Соединенных Штатах люди ежедневно проезжают более 8 млрд миль. Поэтому еще многое предстоит проверить. Сможет ли человек или группа людей создать хаос, взломав программное обеспечение десятков тысяч машин? В ответ на это, в дополнение к очевидному обеспечению кибербезопасности, без лишнего шума проходит тестирование концепции «мягкой деградации» на случай возможного взлома. Она представляет собой постепенный переход к самому низкому уровню функциональности. Конечно, все это предполагает, что человек в эпоху беспилотных автомобилей все равно должен будет учиться водить машину, не говоря уже о получении водительских прав. Но кто из находящихся в машине возьмет на себя управление, если в ней нет руля, педалей газа и тормоза, а есть только компьютер, с которым можно разговаривать?