спустя два года после смерти Байеса его другом, математиком и коллегой-теологом преподобным Ричардом Прайсом[81]. Прайс считался великим валлийским философом всех времен, внеся значительный вклад в развитие концепций в таких областях, как теология, экономика и финансы, теория вероятности и страхование жизни [3]. Возможно, Байес не был таким продуктивным, но тем не менее одна идея о вычислении вероятности сделала его одним из самых влиятельных математиков за всю историю.
ГДЕ Я?
Мы подошли к проблеме курицы и яйца, прекрасному примеру, иллюстрирующему широкий спектр применения идеи Байеса. В области искусственного интеллекта существует метод под названием SLAM, метод одновременной локализации и картографирования.
Предположим, что вы представитель компании Waymo и хотите создать беспилотный автомобиль. Установив дорогой лидар[82] на крыше автомобиля, вы можете использовать данные с этого и других датчиков для того, чтобы составлять карту окружающего мира, определяя препятствия в виде пешеходов и велосипедистов, которые не могут быть обнаружены при помощи GPS, и устанавливать точное местонахождение транспортного средства при смене картинки окружающего мира.
Именно здесь мы сталкиваемся с проблемой курицы и яйца. Невозможно определить собственное местонахождения без актуальной карты. И также невозможно создать актуальную карту без определения, где находитесь вы и датчик. Каким-то образом необходимо решить две задачи одновременно. В этом случае нам поможет технология SLAM, использующая идею Байеса о синхронном обновлении возможного местоположения автомобиля и объектов на карте.
На самом деле, возможно, что исследователи искусственного интеллекта неумышленно воссоздают части человеческого мозга. Доказано, что гиппокамп, часть головного мозга, отвечающая за пространственное мышление и память, оказывается вовлечен и в вычисления по типу SLAM[83].
Беспилотные автомобили в значительной степени опираются на карты высокой четкости и GPS. Проблема заключается в том, что не всегда можно далеко уехать, используя GPS, так как карты не обновляются, препятствия в виде пешеходов, велосипедистов и машин не отображаются на картах, и система навигации может зависнуть во время движения по улицам в окруженных зданиями кварталах или туннелям, а беспилотным автомобилям необходимо иметь отображение местности.
Stanley, беспилотный автомобиль, выигравший два миллиона долларов в заезде по пустыне Мохаве в 2005 году, использовал технологию SLAM для определения и составления карты окружающей территории, считывая данные с нескольких датчиков: лидара, GPS, камер и гироскопов. Таким образом, он мог создавать высокоточные 3D-карты пространства с точностью до 4–5 сантиметров.
Однажды такие беспилотные автомобили, как Stanley, значительно сократят количество дорожных происшествий и потребление энергии, смогут оптимизировать расположение автомобилей на загруженных дорогах и позволят пассажирам быть более продуктивными и мобильными, особенно вопрос мобильности касается тех, кто лишен ее ввиду возраста или ограниченных возможностей. Почему же требуется так много времени на создание полноценных беспилотных транспортных средств? Общество автомобильных инженеров выделяет пять уровней автономности. Если считать с нуля, то все шесть.
• Уровень 0 (Автоматизация отсутствует). Все находится под человеческим контролем, даже если автомобиль оборудован такими системами, как автоматическое экстренное торможение.
• Уровень 1 (Помощь водителю). Автомобиль помогает с рулевым управлением или ускорением/торможением, используя данные об условиях вождения. Тем не менее человек все еще отвечает за выполнение большинства задач.
• Уровень 2 (Частичная автоматизация). Автомобиль контролирует как рулевое управление, так и ускорение и торможение, но водитель все еще вовлечен в процесс, поскольку должен следить за дорогой.
• Уровень 3 (Условная автоматизация). Автомобиль справляется с функциями вождения в определенных условиях, но водитель должен быть готов перенять их при необходимости.
• Уровень 4 (Высокая автоматизация). Автомобиль выполняет все функции и следит за дорогой, но только в определенных условиях или на определенной местности. В этих случаях вмешательство человека не требуется, но в некоторых других ситуациях оно может быть необходимо.
• Уровень 5 (Полная автоматизация). Автомобиль выполняет все функции вождения в любых условиях без вмешательства человека.
На данный момент самые продвинутые беспилотные автомобили, доступные в продаже, находятся где-то между третьим и четвертым уровнями. К слову, беспилотные такси, вводимые в эксплуатацию в Сан-Франциско и некоторых других городах США, имеют четвертый уровень. Тем не менее достичь пятого уровня полной автоматизации – все еще задачка со звездочкой, несмотря на обещания Илона Маска. Потребуется решить некоторые проблемы, связанные с неблагоприятными погодными условиями, непредсказуемым человеческим поведением и редкими чрезвычайными ситуациями.
В 2017 году Volvo представила на рынок Австралии полуавтономный автомобиль, который не мог опознать кенгуру[84]. Такая ошибка потенциально опасна, что знает каждый, кто хотя бы раз сталкивался с кенгуру на австралийской проселочной дороге. Проблема в том, что алгоритм SLAM не был настроен на распознавание и отслеживание прыгающих животных, только лишь на тех, кто ходит или бегает.
Другая сложность заключается в знаменитой «проблеме вагонетки», которая сильно будоражит общество, но не экспертов. Что произойдет, если беспилотный автомобиль повернет за угол и обнаружит посередине проезжей части маму с ребенком? Свернет ли он с дороги, тем самым вызвав столкновение с кирпичной стеной, отчего пострадают пассажиры? Или наедет на пешеходов, что может стать причиной их смерти?
Проблема вагонетки – этическая дилемма касательно сошедшего с рельсов трамвая, сформулированная в 1967 го-ду английской писательницей и философом Филиппой Фут[85]. Пять человек лежат связанными на путях, по которым движется трамвай, а вы стоите рядом со стрелкой. Если вы опустите рычаг, то трамвай перейдет на другой путь, на котором также лежит связанный человек. Вам нужно сделать выбор: не делать ничего, и тогда под трамваем погибнут пять человек, или дернуть рычаг, переведя трамвай на другой путь, что повлечет за собой смерть только одного человека. Что вы выберете?
Существует множество интерпретаций этой дилеммы, включая «проблему толстяка», которого столкнули с моста, чтобы ценой его жизни спасти несколько других, а также пересадку органов живых людей без их согласия во благо других. И действительно, сегодня философы поговаривают о таком разделе этики, как «вагонеткология». Фут представила проблему вагонетки как способ более конструктивного обсуждения морально-этических вопросов, связанных с допустимостью аборта. Например, считается ли прерывание беременности обоснованным, если на кону жизнь матери?
Несомненно, проблема вагонетки захватила умы философов и общественности, но в значительной степени она не имеет никакого значения при проектировании беспилотных автомобилей. Автомобили не понимают мир на достаточном уровне, чтобы размышлять о таких высоконравственных вопросах. При просмотре видео, демонстрирующего работу беспилотного автомобиля, если вы видите перед собой подсвеченную зеленым цветом дорогу, то это означает, что движение безопасно и какие-либо препятствия отсутствуют. В случае, если дорога не подсвечивается зеленым, то в соответствии с заданной программой автомобиль будет резко тормозить. Вот так. Механизм управления в сложных ситуациях у беспилотных автомобилей достаточно прост и заключается в следующем.
