Сервис Street View обычно успешно служил прикрытием для автомобилей, но случались и осечки. Участником первого столкновения с правоохранительными органами стал инженер Google, специалист по робототехнике Джеймс Куффнер. Он сделал себе имя в Университете Карнеги – Меллона на проектах в области навигации и создания человекоподобных роботов. Его специализацией было планирование движения – обучение машины ориентированию в реальном мире. Он увлекся роботизированными автомобилями, работая в команде Рэда Уиттакера, и, когда ключевые члены группы начали переключаться на секретный проект Google под кодовым названием Chauffeur, он последовал за ними.
Однажды поздно ночью он испытывал роботизированный автомобиль Prius в Кармеле, одном из не очень плотно застроенных районов, на которых специализировалась его команда. Ночное время выбрали потому, что испытателям требовались детальные карты с сантиметровой точностью, а базовое картирование было проще выполнить, когда на улицах никого нет. Катаясь по городку с такой заметной штукой, как лидар, Куффнер и его коллеги привлекли внимание полицейского, которому мелькание автомобиля показалось подозрительным.
Он оставил автомобиль и спросил, показывая на крышу: «Что это?»
У Куффнера, сидевшего на водительском месте, как и у всех других водителей в Google, были четкие инструкции для такого случая. Он достал и протянул полицейскому заранее подготовленный документ. Когда полицейский прочитал бумагу, у него от удивления вылезли глаза на лоб. Он был поражен и еще долго беседовал с инженерами Google о будущем транспорта.
Этот случай не получил широкого освещения, но, когда я, работая как корреспондент The New York Times, обнаружил автомобили на парковке компании, инженеры Google были уже не слишком суровыми и предложили мне прокатиться.
С заднего сиденья мне было прекрасно видно, насколько Google обошла автомобили Grand Challenge всего за три года. Технология, используемая в автомобиле Prius компании Google, во многом повторяла технологию DARPA, но она была лучше отработана. При включении автопилота воспроизводилась мелодия из сериала «Звездный путь». С технической точки зрения поездка была демонстрацией превосходной работы. Тест-драйв начался с того, что автомобиль плавно проехал от кампуса Google по улицам города Маунтин-Вью. Он останавливался и на знаках СТОП, и на светофорах, а затем влился в плотный поток транспорта на шоссе 101. На следующей развязке автомобиль проехал по разворотной эстакаде и взял обратный курс. Самым поразительным для пассажира-новичка было то, что беспилотник повернул точно так же, как это сделал бы человек. В поведении автомобиля, управляемого искусственным интеллектом, не было абсолютно ничего от робота.
Когда The New York Times опубликовала статью об этой поездке, она поразила Детройт как удар молнии. Отрасль внедряла компьютерные технологии и датчики в автомобилестроение безумно медленными темпами. Хотя круиз-контроль был стандартом уже не одно десятилетие, интеллектуальный круиз-контроль, автоматически поддерживающий движение в соответствии с трафиком, в 2010 г. все еще оставался экзотическим будущим. У некоторых автопроизводителей уже были отделения в Кремниевой долине, но после шумихи вокруг автомобиля Google все бросились строить лаборатории поблизости. Никто не хотел повторить судьбу производителей компьютерного железа после того, как стандартом отрасли стала система Microsoft Windows и все, что ей не соответствовало, превратилось в бросовый товар. Ситуация была очень похожей.
В то же время в обществе реакция на автомобиль Google была неоднозначной. В научной фантастике уже давно существовала традиция представления футуристических роботов-автомобилей в стиле мультфильма «Джетсоны» (Jetsons). Они даже стали героями телевизионных сериалов, например «Рыцаря дорог» (Knight Rider), выпущенного в 1980-х гг., где борцу с преступностью помогает обладающий искусственным интеллектом автомобиль. Существовал также и негативный взгляд на движение под управлением автопилота, представленный лучше всего, пожалуй, в научно-фантастическом триллере Даниэля Суареса 2009 г. «Демон» (Daemon), в котором автомобили с искусственным интеллектом не только ездят, но и давят людей. В целом же в обществе преобладала крайне скептическая точка зрения на то, что автомобили без водителей когда-нибудь станут реальностью. Как бы то ни было, Себастьян Трун однозначно настаивал на том, что люди – отвратительные водители в силу присущей человеку склонности к ошибкам и невнимательности. К моменту обнародования информации о проекте автомобили Google наездили более 150 000 км без аварий, а за следующие несколько лет эта цифра превысила 800 000 км. Молодой инженер Google Энтони Левандовски постоянно ездил из Беркли в Маунтин-Вью, расстояние между которыми составляло 80 км, на одном из автомобилей Prius, а Трун позволял автомобилю Google возить себя из Маунтин-Вью до загородного дома на озере Тахо в выходные.
Частично автономные автомобили уже появились на рынке. Они обозначили два подхода к транспорту будущего: один – расширение возможностей водителей-людей и повышение безопасности движения, другой – превращение людей в пассажиров.
В Google помалкивали относительно того, как они собираются коммерциализировать свои исследования, однако к концу 2013 г. полдесятка автопроизводителей публично заявили, что намерены предлагать автономные автомобили. И впрямь, в 2014 г. несколько европейских компаний, включая BMW, Mercedes, Volvo и Audi, анонсировали опцию – систему помощи в пробках, первый детский шаг на пути к автопилоту. В Audi, например, во время движения по шоссе автомобиль может ехать самостоятельно при скорости движения меньше 60 км/ч, соблюдая рядность и требуя вмешательства водителя лишь из опасения, что он может заснуть или отвлечься. В конце 2014 г. Tesla анонсировала систему «автопилот» для своего автомобиля Model S, позволяющую ему в некоторых ситуациях на шоссе ехать самостоятельно.
Автономный автомобиль обостряет дилемму «искусственный интеллект – усиление интеллекта». Если оставить в стороне споры относительно ответственности – кто будет платить, когда первый человек погибнет под колесами робота-автомобиля, – планка, которую автомобили должны преодолеть для повышения безопасности, в действительности невероятно низка. По оценкам Национальной администрации безопасности движения на шоссейных дорогах, проведенным в 2012 г., применение всего лишь электронной системы курсовой устойчивости на легковых автомобилях спасет почти 10 000 жизней и предотвратит почти четверть миллиона случаев травмирования{15}. Управление транспортом вполне может стать одной из областей жизни, из которой человек будет практически исключен. Даже полностью сосредоточенный человек не слишком хороший водитель, а что уж говорить о тех, кто отвлекается на гаджеты, которых все больше вокруг. От самих себя нас спасут лишь дешевые камеры, радары и лидары, которые в сочетании со способными распознавать объекты компьютерами будут непрерывно вести наблюдение за пространством вокруг наших автомобилей независимо от того, сидим мы за рулем или едем как пассажиры.
Озарение пришло к Амнону Шашуа, когда он, студент последнего курса по информатике в Иерусалиме, сидел в библиотеке. Из статьи Шимона Ульмана, который был первым аспирантом у пионера в области исследования зрения Давида Марра, он неожиданно для себя узнал, что сетчатка глаза человека во многих отношениях является компьютером. Ульман был компьютерщиком и специализировался на изучении зрения и людей, и машин. Мысль о том, что внутри глаза происходит обработка данных, захватила Шашуа, и он решил пойти по стопам Ульмана.
Шашуа приехал в Массачусетский технологический институт в 1996 г. для изучения проблемы искусственного интеллекта, когда отрасль восстанавливалась после очередного спада. Компании пытались создавать коммерческие экспертные системы на основе правил и логического подхода, предложенного пионерами искусственного интеллекта вроде Эда Фейгенбаума и Джона Маккарти. На заре развития искусственного интеллекта казалось, что встроить предметные экспертные знания в программную оболочку довольно просто, однако программы были ненадежными и не имели успеха на рынке, что привело к краху целого ряда амбициозных стартапов. Теперь же мир искусственного интеллекта возрождался. Прогресс, который первые три десятилетия был сравнительно медленным, наконец стал очевидным в 1990-х гг., когда статистические методы сделали проблему систематизации и принятия решений разрешимой. Эксперименты в области искусственного интеллекта пока что не приносили грандиозных результатов, поскольку компьютерам той эпохи не хватало мощности для обработки необходимых данных, но новые идеи уже витали в воздухе.
В аспирантуре Шашуа сосредоточился на перспективном подходе к визуальному распознаванию объектов путем получения множества изображений и определения геометрии. Идея была заимствована из сферы компьютерной графики, где ее предложил Мартин Ньюэлл в период учебы в магистратуре в Университете Юты. В 1970-е гг. в стенах этого университета родилось немало подходов к созданию компьютерной графики. На эту идею Ньюэлла натолкнул обычный чайник Melitta. Однажды, когда он за чаем обсуждал проблемы моделирования объектов с женой, она предложила ему смоделировать этот чайник, который впоследствии стал иконой исследований в области компьютерной графики.
В Массачусетском технологическом институте Шашуа учился у специалистов в области компьютерного зрения Томми Поджио и Эрика Гримсона. Поджио был ученым, работавшим на стыке вычислительной техники и нейробиологии. Гримсон, специалист по вычислительной технике, позже стал ректором Массачусетского технологического института. В то время казалось, что от определения формы объектов до их распознавания один шаг, однако разработка программ распознавания оказалась сложнейшей задачей. Даже сегодня заветная цель – «понимание сцен» (например, не только идентификация фигуры как женщины, но и определение того, что она делает) – недостижима, и существенный прогресс заметен лишь в некоторых узких областях. Так, многие автомобили могут сейчас распознавать пешеходов и велосипедистов и сбрасывать скорость до столкновения.