Роевой интеллект
Однако по мере того, как автономные технологии будут становиться все более гибкими и умными, мы найдем много новых и полезных вариантов их применения, в первую очередь основанных на их способности к самоуправлению. Рой автономных шмелей сможет покрасить дом всего за несколько часов. Рои термостойких беспилотных пчел смогут бороться с лесными пожарами в сотни раз эффективнее, чем современные пожарные расчеты. Автономные устройства других типов будут применяться для поисково-спасательных работ после ураганов и землетрясений и доставлять продовольствие и воду пострадавшим, а также, объединяясь с базирующимися поблизости беспилотными летательными аппаратами, эвакуировать людей из зон природных катастроф. Учитывая это, Китай почти наверняка станет лидером в производстве автономных беспилотных летательных аппаратов. В Шэньчжэне находятся производственные мощности DJI – главной компании по изготовлению дронов в мире. Известный в мире техники журналист Крис Андерсон назвал эту компанию лучшей, с которой он когда-либо имел дело
[60]. DJI, по общим оценкам, уже занимает 50 % североамериканского рынка беспилотников и даже лидирует в нише продукции высокого класса. Компания направляет огромные ресурсы на научные исследования и разработки и уже выпускает беспилотные устройства для промышленного и личного использования. Роевые технологии все еще находятся в зачаточном состоянии, но в сочетании с экосистемой аппаратных устройств, выпускаемых в Шэньчжэне, можно ожидать впечатляющих результатов.
И если роевой интеллект преобразит небеса, то автономные автомобили преобразят наши дороги. В этом случае дело тоже не ограничится транспортом: нас ждет разрушение привычной городской среды и потрясения на рынке труда. Такие компании, как Google, уже продемонстрировали, что беспилотные автомобили будут намного безопаснее и эффективнее, чем управляемые людьми. Десятки стартапов, технологические гиганты, производители традиционных автомобилей и электрического автотранспорта сегодня пытаются обойти друг друга и первыми поставить технологию на коммерческую основу. Google, Baidu, Uber, DiDi, Tesla и многие другие, стремясь полностью исключить из системы водителей-людей, формируют команды специалистов, испытывают технологии и организуют сбор данных. Лидеры этой гонки – компания Google, действующая через свое независимое дочернее предприятие Waymo, и Tesla – придерживаются двух разных подходов, расхождения между которыми удивительно напоминают расхождения между подходами двух сверхдержав ИИ.
Подход Google против подхода Tesla
Google первой разработала технологию автономного вождения, но к внедрению этой технологии относилась очень осторожно. Компания исходила из того, что сначала нужно построить совершенный продукт и только после этого делать скачок к полной автономии – когда не останется сомнений, что такая система гораздо безопаснее, чем человек за рулем. Это был перфекционистский подход, призванный исключить любой риск для жизни людей или репутации корпораций. Начав исследования за много лет до других компаний, Google сильно опережала их в данной области. В попытке сократить разрыв Tesla решила внедрять новые технологии пошагово. Автомобили, выпускаемые компанией Илона Маска, уже на на раннем этапе были обеспечены простейшими автономными функциями: автопилотом для трасс, автоматическим рулевым управлением для предотвращения столкновений и системой автономной парковки. Такой подход ускорял темпы внедрения, при этом не исключая определенной степени риска.
Невзирая на различия, оба подхода требовали больших объемов самого ценного для ИИ ресурса – данных. Чтобы самоходные автомобили научились идентифицировать объекты и предсказывать движение других автомобилей и пешеходов, они должны получить колоссальное количество данных о вождении. Эти данные поступают от тысяч транспортных средств, и вся система «питается» от единого «мозга» – ядра группы алгоритмов, уполномоченных принимать решения по всему парку машин. Это означает, что когда один из автомобилей попадает в незнакомую ситуацию, то все автомобили, работающие на тех же алгоритмах, обучаются на его опыте.
Google собирает данные постепенно: ее собственный небольшой автопарк оснащен очень дорогой аппаратурой для сканирования. Tesla вместо этого начала оснащать свои коммерческие автомобили более дешевым оборудованием, позволяющим получать данные при использовании определенных автономных функций. К 2016 году стало очевидно, что подход Tesla эффективнее. За шесть лет Google накопила данные о 1,5 млн миль, которые проехали ее автомобили, а Tesla – о 47 млн миль всего за 6 месяцев
[61]. В настоящее время подходы Google и Tesla медленно сближаются. Google, возможно, почувствовав опасную близость Tesla и других конкурентов, усиленно занялась внедрением автономных транспортных средств, запустив пробный проект беспилотного такси в городском округе Феникс. Между тем, после аварии в мае 2016 года, в которой погиб один из владельцев Tesla, использовавший автопилот, компания Илона Маска притормозила внедрение полностью автономных транспортных средств. Но фундаментальная разница в подходах компаний сохраняется, и обе пытаются найти оптимальное решение. Google стремится к безупречной безопасности, но задерживает внедрение систем, которые, вероятно, уже могли бы спасать жизни людей. Tesla использует более техно-утилитарный подход и продвигает свои машины на рынок. Она исходит из того, что автономные системы уже надежнее, чем водитель-человек, и чем больше данных они будут получать, тем больше жизней смогут спасти.
Как подход Tesla используется в Китае
Население Китая составляет 1,39 млрд человек, и 260 000 человек ежегодно погибает в автокатастрофах. При таком положении естественно думать, что лучшее – враг хорошего. Поэтому китайские власти вряд ли станут ждать появления абсолютно безопасных беспилотных автомобилей. Скорее всего, они будут искать способы внедрения уже существующих автономных транспортных средств в контролируемых условиях. Одним из результатов такого подхода станет экспоненциальный рост объемов данных, а значит, и совершенствование ИИ.
Ключом к постепенному внедрению автономного транспорта будет строительство новой, специально для него разработанной инфраструктуры. В США, напротив, предприниматели исходят из того, что дороги меняться не будут, и строят беспилотные автомобили, адаптируя их к существующим условиям. В Китае же в любой момент может измениться все, включая и дороги. Действительно, местные чиновники уже занимаются адаптацией автомобильных дорог, реорганизуют структуру грузовых перевозок и возводят города, спроектированные специально для беспилотных автомобилей.
