Хотя с наймом домашнего обслуживающего персонала в США – уборщиц, поваров и консьержей – возникают похожие проблемы, мы вряд ли увидим автономный ИИ в домах в ближайшее время. Вопреки тому, во что заставили нас поверить научно-фантастические фильмы, человекоподобные роботы для дома пока остаются мечтой. Простые, казалось бы задачи, такие как уборка помещений или присмотр за ребенком, сегодня все еще выходят далеко за пределы возможностей ИИ, а наша среда обитания, не отличающаяся порядком, содержит массу препятствий для неуклюжих роботов.
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.
Дорожные ведомства в китайской провинции Чжэцзян уже анонсировали планы по строительству первой в стране «умной» супермагистрали, инфраструктура которой с самого начала будет предусматривать использование беспилотного транспорта и электромобилей. Дорогу планируется оснастить датчиками и обеспечить беспроводную связь между дорогой, автомобилями и водителями, что должно привести к увеличению скорости на 20–30 % и значительно сократить число жертв в случае аварий. В поверхность супермагистрали будут встроены фотоэлементы солнечных батарей, чтобы их энергия питала зарядные станции для электромобилей.
В долгосрочной перспективе цель состоит в том, чтобы иметь возможность непрерывно заряжать электромобили во время движения. Если проект окажется успешным, внедрение автономных и электрических транспортных средств ускорится. Задолго до того, как автономный ИИ освоится в хаосе городских улиц, он уже будет вовсю работать на автомагистралях – и благодаря этому получать дополнительные объемы данных.
Но китайские чиновники не просто адаптируют существующие дороги к автономным транспортным средствам. На основе этих современных технологий они строят города совершенно нового типа. В шестидесяти милях к югу от Пекина, там, где раньше стояло несколько сонных деревушек, теперь по поручению Госсовета ведется строительство Суньяна – города-витрины технического прогресса и экологической устойчивости. На создание городской инфраструктуры планируется потратить 583 млрд долларов, а население, по прогнозам, должно составить 2,5 млн человек – почти столько же, сколько живет в Чикаго[62]. Идея построить новый Чикаго с нуля практически немыслима в Соединенных Штатах, но в Китае это обычное дело.
Суньян станет первым городом в мире, еще на этапе строительства приспособленным к использованию автономного транспорта. Компания Baidu подписала с местными государственными органами соглашение на возведение «города ИИ» с автоматическим управлением дорожным движением, автономными транспортными средствами и системами защиты окружающей среды. Среди его особенностей – датчики в дорожном покрытии, светофоры с компьютерным зрением, уличные переходы, определяющие возраст пешеходов, и сравнительно небольшие площади, отведенные под автостоянки. Почему не превратить их в городские скверы, если жители все равно пользуются автономным такси? В будущем в таких новых городах можно будет даже прокладывать маршруты движения транспорта под землей, оставляя поверхность для пешеходов и велосипедистов.
Подобный проект было бы трудно или даже невозможно реализовать в обычной городской среде с водителями-людьми, которые делают ошибки и становятся причиной пробок. Но за счет увеличения ширины дорог, управляемого освещения и автономных автомобилей вся система подземного дорожного движения сможет поддерживать скорость, более характерную для автомагистралей, при сохранении привычного человеку темпа жизни на поверхности земли. Нет никакой гарантии, что все эти фантастические новшества будут внедряться плавно и безболезненно: некоторые из тематических технологических разработок Китая провалились, а некоторым построенным с нуля городам до сих пор с трудом удается привлечь жителей. Но Госсовет поддерживает проект города Суньяна, и если он окажется успешным, подобные города будут расти одновременно с развитием автономного ИИ. Они значительно выиграют от тех преимуществ, которые он дает, и будут снабжать его данными для алгоритмов. Нынешняя инфраструктура Америки предполагает, что автономный ИИ должен сам адаптироваться и завоевывать города. Китайское правительство тем временем действует на опережение, пытаясь заменить завоевание на совместную эволюцию.