Проект беспилотных грузовиков Starsky Robotics с инвестициями фонда Дмитрия Гришина закрылся: что произошло и почему Материал редакции

Стартап успешно тестировал свои проекты, но не смог привлечь деньги для продолжения работы — инвесторы разочаровались в рынке автономных автомобилей.

В закладки
Аудио

Сооснователь компании по разработке беспилотных грузовиков Starsky Robotics Стефан Зельтц-Аксмахер (Stefan Seltz-Axmacher) объявил в блоге на Medium о закрытии проекта, который существовал с 2016 года. В публикации он подробно объяснил причины решения и рассказал о проблемах беспилотного транспорта.

Компания разрабатывала системы, которые позволяли грузовикам ехать без водителя, но под удалённым контролем оператора — профессионального шофёра. Грузовики Starsky могли бы ездить на автопилоте по шоссе и переключаться на дистанционное управление при выезде с автомагистралей и на узких улицах.

По словам Стефана, подход компании был правильным, но рынок был перегружен обещаниями прорывного ИИ, которые не выполнялись, что снизило интерес инвесторов к проектам в этой сфере. Более того, множество технологических IPO 2019 года «отняли много сил» у технологической индустрии, а грузоперевозки находились в состоянии рецессии около 18 месяцев.

В своём заявлении Стефан перечисляет проблемы индустрии, которые не только погубили Starsky Robotics, но и грозят разорениям множеству других разработчиков беспилотников.

Какие проблемы в индустрии видит Стефан

У индустрии беспилотников есть много проблем: технологии развиваются медленно, масштабных примеров развёртывания пока нет, бизнес-модель роботакси ещё не выработана. Но самая большая сложность в том, что скорость развития машинного обучения не соответствует амбициозным заявлениям вокруг проектов, — это не искусственный интеллект, а лишь сложный инструмент сопоставления шаблонов.

В 2015 году все думали, что их детям не придётся учиться водить машину. Контролируемое машинное обучение под эгидой ИИ развивалось очень быстро, всего за несколько лет оно перешло от распознавания кошек к более-менее корректному вождению. Казалось, что ИИ будет развиваться экспоненциально согласно закону Мура, что сделало бы людей-водителей экономически неконкурентоспособными в ближайшем будущем.

Но к 2020 году корпорации перестали заявлять о скором создании ИИ и согласились с тем, что до появления массового автономного транспорта осталось ещё не менее 10 лет.

Стефан Зельтц-Аксмахер

Самая сложная часть создания ИИ — это не создание системы для решения редких и сложных задач, а поиск всё более точных данных, которые нужны для обучения модели машинного обучения, говорит Стефан. Чем лучше модель — тем сложнее найти подходящие для её обучения данные.

И поэтому вместо экспоненциального роста качества работы ИИ происходит экспоненциальный рост затрат на улучшение технологий. А развитие моделей машинного обучения идёт по S-кривой:

Стефан сравнивает команду разработчика беспилотников Comma.ai с парой десятков инженеров и Tesla с командой в сотню человек — несмотря на разницу в штате результаты их работы примерно одинаковы. По этой же причине Starsky смогла стать одной из трёх компаний, проводящих тесты на реальных дорогах общего пользования, имея в команде всего 30 инженеров.

Но закон Мура — это цепочка S-образных кривых, которые сменяются при технологическом скачке, поэтому проблема не только в нём, пишет Стефан. Сложность возникает тогда, когда нужно сравнить умения беспилотников с общим «уровнем человека», чтобы принять решение о повсеместном выпуске самоуправляемых машин на дороги, считает он.

Для наглядности Стефан приводит пример с тремя предполагаемыми ситуациями: если беспилотники уже умнее, чем человек, то «уровень человека» на графике с развитием машин он показывает линией L1. Линия L2 означает, что ИИ примерно на одной ступени с «уровнем человека», а L3 — что умения людей намного выше, чем у машин.

Если индустрия беспилотников уже обошла людей по умениям (пример L1), то для массового выпуска самоуправляемых машин производителям нужно просто доказать безопасность ИИ. «Не думаю, что кто-то верит в реальность такой ситуации, но такой вариант существует», — пишет Стефан.

В случае примера L2 для массового развёртывания крупным компаниям нужно потратить от $1 млрд до $25 млрд. В этой ситуации инвесторы будут нацелены только на больших игроков и остальные остаются не у дел.

А если умениям человека соответствует только линия L3, то вообще все компании остаются не у дел — существующие технологии не смогут до неё добраться, а настоящий автономный транспорт появится примерно через 10 лет.

При этом лишь немногие стартапы смогут выжить на протяжении 10 лет без коммерческого запуска, а это значит, что практически ни одна из существующих команд по разработке беспилотников не запустит обещанные продукты, заключает Стефан.

Почему провалился Starsky Robotics

Благодаря операторам стартапу не нужно было разрабатывать «настоящий» ИИ, чтобы стать коммерчески успешным бизнесом: Стефан оценивает стоимость обслуживания от Starsky Robotics в $600 на грузовик ежегодно.

В марте 2018 года стартап привлёк $16,5 млн инвестиций от группы инвесторов, в том числе фонда Grishin Robotics сооснователя Mail.ru Group Дмитрия Гришина. По данным Crunchbase, всего компания привлекла $20,3 млн.

Стефан считает, что его компания предлагала привлекательную модель на фоне описанных проблем с беспилотниками, но потенциальные инвесторы охладели сразу ко всему рынку.

Привлечь больше денег компания не смогла, а новый раунд провалился: инвесторам не понравилась сконцентрированная на операторах бизнес-модель компании, они также не оценили заверения Starsky Robotics в том, что это помогает в безопасности транспорта.

Операторская модель

Стефан заявляет, что операторская бизнес-модель интересовала менее технологичные автотранспортные компании, которые привыкли доверять людям, а не технологиям. Их больше интересовали не сами автономные системы, а объём грузов, которые могли перевозить машины.

Starsky Robotics пришлось найти партнёров среди автопарков, чтобы потом совместно продавать услуги транспортным компаниям, это позволяло работать с маржинальностью около 50%, но венчурным фондам этого не хватало.

Мне потребовалось слишком много времени, чтобы понять, что венчурные компании предпочли бы бизнес с капиталом в $1 млрд и 90% маржой, а не компанию в $5 млрд с 50% маржой, даже если бы требования к капиталу и рост были одинаковыми.

Стефан Зельтц-Аксмахер

Безопасность слишком скучная

Starsky особое внимание уделяла безопасности автономного транспорта, которую сложно показать «захватывающе» и при этом очень тяжело реализовать. Компания разрабатывала технологии, патентовала разработки и проводила испытания с сентября 2017 года и задокументировала продукт, оценив шанс попасть в аварию у беспилотников Starsky в 1 на 1 млн поездок.

Но всё это было «невидимо» для инвесторов — они не понимали, насколько сложно разработать продукт подобного уровня и насколько важно снизить шанс попасть в аварию, при этом не верили в цифры и полагали, что таких результатов могут достигнуть конкуренты, заявляет Стефан.

Конкуренты же вложили усилия инженеров в другие направления, например, автоматическую смену полосы или передвижение по городским улицам — это гораздо сильнее впечатляло инвесторов, так как было нагляднее. Они не обращали внимание, что на переход от «иногда эти функции работают» к статистически достоверному результату потребуется в десятки, а то и сотни раз больше работы.

12 ноября 2019 года у Starsky Robotics провалился раунд B инвестиций на $20 млн. Большинство сотрудников ушли в неоплачиваемый отпуск, и началась процедура продажи компании. К концу января 2020 года сотрудники нашли работу в других местах, а Стефан начал продажу активов, в том числе, ряд патентов, связанных с беспилотными технологиями.

Стефан считает, что реальный «уровень человека» в вождении — всё же L3, а не L2 по его модели. Это означает скорую гибель многих компаний по разработке автономного транспорта в течение пары лет. Затем, по его мнению, начнется период тишины ещё в два года, и в течение пяти лет разработка автономных автомобилей выйдет на новый уровень.

{ "author_name": "Евгений Делюкин", "author_type": "editor", "tags": ["\u0431\u0435\u0441\u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u043d\u0438\u043a\u0438"], "comments": 103, "likes": 43, "favorites": 52, "is_advertisement": false, "subsite_label": "transport", "id": 113897, "is_wide": false, "is_ugc": false, "date": "Fri, 20 Mar 2020 17:44:27 +0300", "is_special": false }
Создать объявление на vc.ru
Торговля
Создаём онлайн-магазин и продаём без кассиров: гайд по бесконтактной торговле в кризис
Я видел много статей за последние дни, чем заняться дома, но не нашёл толковых инструкций по выживанию для ритейла.
0
103 комментария
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
32

Я бы сказал грубее: нейронные сети обеспечили прорыв по сравнению с алгоритмическим подходов, но их возможности оказались сильно ограничены.

Чем-то похоже на конкуренцию дирижаблей и самолётов в начале 20-ого века: увеличение объёма дирижабля кратно улучшало его характеристики, из-за чего большинство думали что за дирижаблями будущее. Им до сих пор принадлежит несколько мировых рекордов дальности и грузоподъёмности. Но одновременно с увеличением размера, росла стоимость постройки и эксплуатации дирижабля (для поддержания постоянной высоты полёта из-за расходования топлива ему необходимо сбрасывать несущий газ; для трансатлантического перелёта это 30%, что достаточно много учитывая объём 200+ тыс.куб.м.), также дирижабли были сильно привередливы к погоде и даже слабый ветер (из-за эффекта парусности) мог отменить полёт. Прогресс в самолётостроении шёл медленнее, но к началу 2-ой мировой победа самолётов над дирижаблями была очевидна. Последнее преимущество дирижабля (возможность неподвижно зависать) исчезло с появлением вертолётов.

Я вижу что-то похожее на рынке ИИ: много разговоров о моделях и их качестве, при этом значительно увеличение усилий не приводит к сколько-нибудь заметному улучшению результатов. Можно сказать, что нейронные сети в их текущей реализации достигли предела своих возможностей. А новых идей нет. И выигрывает в этой конкурентной войне тот, кто научится зарабатывать на заведомо несовершенных нейронных сетях. И да, здесь окупаемость 90% лучше, чем 50%.

Ответить
6

Можно сказать, что нейронные сети в их текущей реализации достигли предела своих возможностей. А новых идей нет.

Совсем нет. Например сейчас начинают обрабатывать не только кадр а также его изменения на секунды вперёд. То есть добавляется ещё одно измерение, время. Так же много есть экспериментов с разделением сеток на узкие специализации а потом обработка результатов нескольких сеток другой сеткой, которая находиться выше уровнем. Так же процессоры становятся мощнее с каждым годом, что даёт лучшие результаты.  

Ответить
1

он имел ввиду что они достигли предела в качестве на данном этапе. то есть если раньше были громкие вехи типа ИИ обыграл в ГО, ИИ распознал фотки, ИИ накладывает маску на лицо с телефона в реальном времени - то сейчас это ушло в мелкие количественные улучшение (iterative tinkering)

грубо говоря голосовые помощники так и остались тупыми. обещали беседу а получили "включи выключи музыку и в инете поищи".
вот распознавание голоса реально улучшилось по сравнению со старыми системами. а понимание как было на нуле так и осталось.

самоездящие машины тоже самое - обещали уровень как у человека, пришли к продвинутому драйвер ассисту и застряли на нем. тоже самое что у голосового помощника - налево направо ехать может, а в целом ехать не может.

Ответить
0

Ну не знаю. ИИ ещё не применяют везде где можно было бы применить. Это ещё не паханое поле. Вот когда ИИ будет в каждом чайнике тогда можно будет говорить о каких то пределах. А сейчас допустим в гос секторе почти нулевое использование ИИ.
Для большинства случаев, полное понимание речи совсем не нужно. Автомашине достаточно знать/понимать 50 слов что бы полностью исчерпать функции какие она может исполнять. А чайнику будет достаточно 5 слов/команд.

Ответить
0

он говорил о качественном развитии. а не о количественном типа внедрить голосовой автоинформатор с распознаванием речи на нейросетках в ЖКХ. внедрить его же в театре в раздевалку. и так далее.
то есть он имел ввиду что качественное развитие ИИ каким была например победа в го - замедлилось и таких побед пока не ожидается.
а вот расширение применения текущего и инкрементальные улучшения типа да

вы просто как всегда про другое. он тоже про другое.

Ответить
–3

Нейросети ещё только начали разворачивать свой потенциал. Вы явно не в курсе передовых исследований в этой области.

Ответить
0

Интересно узнать о передовых исследованиях, хотя бы темами.

Ответить
1

Вкратце - крайне много направлений. Вон хотя-бы публикации в паблике типа https://vk.com/deeplearning - постоянно крутят новые архитектуры и принципы. Джеффри Хинтон тот же много чего наизобретал. Ни у одной компании не хватает времени попробовать все идеи.

Ответить
0

Речь шла про применение нейросетей в автопилотах автомобилей не дорогах общего пользования. И в этой сфере их потенциал уже понятен. В твоей ссылке ниже варианты применения нейросетей для решения других задач. Достаточно было привести DeepFake, позволяющий заменить любого актёра на видео на своё фото, объединив свою внешность и его актёрскую игру.

Ответить
–3

Не понятен. Ну давай, перечисли основные архитектуры нейросетей, применяемых для принятия решений о какой-нибудь там дорожной обстановке, если понятен.

Ответить
0

тут просто разница терминологии.
он не имел ввиду что прогресс остановился и идей нет.
он имел ввиду что они исчерпали на данном этапе качественный потенциал, и вышли на правую закорючку S кривой.
если более грубо то в течение трех лет не будет новостей уровня победы ИИ в ГО. но будет много мелкого прогресса с увеличением точностей, мощностей и прочего.

Ответить
6

Слишком тонкий и далекий заход, тем более для ньфагов которые вообще не воткнут откуда картинка.

Ответить
5

это ж насколько надо быть нью

Ответить
0

можно объяснить?

Ответить
3

Эта девушка в фильме Бриллиантовая рука говорит фразу Не виноватая я, что вилимо созвучно тону статьи вышеозначеннгого стартапера)

Ответить
0

На заметку: актриса Светлана Афанасьевна Светличная. 

Ответить
2

Интересно, грузоперевозки такой выгодный рынок, в разы больше пассажирских перевозок, а проект оказался невыгдным.

Ответить
8

Есть ограничения на передвижение беспилотных автомобилей (в т.ч. грузовиков) на дорогах общего пользования. Основная проблема - юридическая: кто будет нести ответственность в случае ДТП. Водителя-человека нет, наказать программу невозможно. Если не наказывать, то почему программа остаётся безнаказанной, а водителя сажают в тюрьму? Если наказывать, то кого?

Обычно внедряется половинчатое решение, когда в автомобиле с автопилотом должен находиться человек, способный перехватить управление. И, независимо от того управлял он или нет, виноватым будет он. Опыт уже произошедших аварий говорит, что не участвующий в управлении водитель отвлекается и не успевает вмешаться.

В случае грузовиков водитель-дальнобойщик в любом случае будет получать зар.плату, что делает рынок беспилотных грузовиков прибыльным только в отдалённом будущем, когда автопилоты гарантировано будут лучше людей. Тогда самостоятельное управление автомобилем можно будет рассматривать как отягчающее обстоятельство в случае ДТП. Но до этого ещё очень далеко...

Ответить
10

Добавлю информацию из первых уст, от юриста из Силиконовой долины. Стадия внедрения поделена на 4 этапа. Сейчас мир находится на первой) 
Второй этап, это когда грузовик по городу будет вести водила, ставить его на трассу и дальше от одного города до другого грузовик едет на автопилоте. В другом городе опять его встречает водила и ведет по городу, до станции выгрузки/погрузки. 
Третий этап, это когда грузовик будет самостоятельно передвигаться и в городе и по трассе. Логика такова, что будет проложен минимальный маршрут по городу  до трассы и грузовик в городе почти не передвигается. 
И только после этого наступит 4й этап, внедрение автопилотов на пассажирских авто. 
P.S Не кидайте камнями, передал информацию слово в слово)

Ответить
8

Плюс в ряде регионов разрешили движение полностью беспилотных грузовиков в составе колоны из 3 и более автомобилей, при условии что первый и последний управляются людьми (или там автопилот с водителем-человеком). Забавно, но беспилотные автобусы, работающие по такой схеме работы, использовались ещё на Олимпиаде в Токио в 1964 году. Тогда это был беспроводной повторитель действий первого водителя, сейчас - нейросети и самостоятельное принятие решений.

Ответить
0

Ловко придумано, т. е. на любом авто живой водитель может вести за собой рой грузовиков. 

Ответить
0

Можно сделать беспилотный транспорт, если сделать полосу на трассе за заборчиком и снизить скорость до 20. Уверен это выгодно все равно и безопаснее.

Ответить
0

Только вот заборчик будет открываться на развязках, и эта полоса 20км/ч будет помехой для тех кто хочет заранее перестроится. С такой скоростью тащиться мало кто захочет. 

Ответить
1

Передайте юристу из Долины , чтоб не смешивал чтение фантастических романов с работой  и не злоупотреблял марихуаной в рекреационных целях

Ответить

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

0

Судя по тем материалам, которые публикует Яндекс, автопилот уже намного лучше людей. Вопрос, как я понял, сейчас лишь юридической отвественности, а алгоритм можно улучшать бесконечно.
Но было бы странно, если бы юридические ограничения повлияли бы на инвесторов, эта проблема совершенно не новая и точно была известна еще на этапе входа. Она стоит перед всей отраслью, а не перед конкретной компанией. К тому же этот вопрос продвигается достаточно активно.
В статье же есть упоминание о том, что сомнения у инвесторов были в плоскости конкурентоспособности стартапа. 

Ответить
4

Не совсем так.

Если брать всех водителей, вкл. лихачей, пьяных, водителей без прав, сонных, и т.п., то автопилот статистически совершает меньше ошибок. Но если рассматривать только водителей с хорошей статистикой вождения за последние годы, то их шансы попасть в ДТП в разы ниже, чем у автопилота.

И причина этого, она же причина почему автопилот не может быть улучшен - в алгоритме. Нейронную сеть обучают на примерах, поэтому она способна принимать решения в тривиальных ситуациях, которые и у обычных людей не вызывают никаких проблем. Но в нетривиальных ситуациях нейронная сеть допускает грубые ошибки. Поэтому автопилот с большой вероятностью собьёт ребёнка, стоящего в центре дороги в яркий солнечный день и одетого в ярко-жёлтый костюм в форме банана, потому что на таких примерах его не обучали. И таких нетривиальных примеров великое множество, включить их все в обучение невозможно. Принцип 80-20 в действии.

Уже есть пример когда автопилот врезался в фуру, на которой нарисовали небо (автопилот посчитал что это небо = дорога пустая). Есть пример когда автопилот сбил робота Promobot. Есть пример когда автопилот сбил спящего на обочине бомжа (грязно-серое пальто было принято за асфальт).

Ответить
2

На машинах с автопилотом стоит по 8 камер,  радары,  лидары и сонары. Машина видит дальше,  лучше и во все стороны одновременно. 
Технология сейчас активно развивается. Это нормально что всплывают непредвиденные ситуации.  Трейлер который встал поперёк дороги как раз такой случай. Он был белым на фоне белого яркого неба. Но проблема была больше в радаре который смотрел только на высоту 1.5 метра, а середина трейлера как раз приподнята на такую высоту. Это очень редкий случай который наверняка уже не произойдёт на новых машинах так как можно поставить радар который будет смотреть на высоту 2 метра и более чувствительные камеры. Это нормальная эволюция технологии. 

Ответить
5

Машина видит дальше, лучше и во все стороны одновременно.

Машина не видит, не надо приписывать ей разум.

Она регистрирует сигналы и обрабатывает их по паттернам, которым обучалась, в ситуации, которой не обучали реакция будет непредсказуемой.

Бывают случайные наборы сигналов, которые сводят с ума алгоритм и машина начинает "видеть" чего нету и "не видеть", что есть.

Уже были практические примеры по взлому алгоритма Теслы. Просто поместив несколько бумажек на дороге, которые водитель даже не заметит, можно заставить Теслу "видеть" чего нет.

И это фундаментальный недостаток, от которого не избавиться, можно отстроиться от один паттернов, которые обманывают алгоритм, но появятся другие. Потому что машина не "видит" на самом деле.

Ответить
1

Собственно, человек тоже постоянно видит чего нет и вьезжает в фуру.

Ответить
0

У человека точно такие же проблемы. 

Ответить
1

Не точно такие же.

У человека нет проблем с тем обманом, на который ведется Тесла. Водитель-человек даже не видит тех бумажек, которые сводят с ума алгоритм Теслы.

И современные ПДД и разметка сделаны на основе опыта, чтобы обойти человеческие проблемы, где они у него есть.

Ответить
–2

Короче ты против прогресса и не готов мириться в текущими трудностями машин, улучшая их. Ну не готов и не готов, нахер тебя с пляжа.

Ответить
3

Короче ты против прогресса

Лол, ну извини, что упоминание текущих объективных проблем, вносит разлад в твой манямирок )

Ответить
–1

Лол, ну извини, что упоминание текущих объективных проблем

Ты их тенденциозно упоминаешь. То, что ты упоминал давно 10 раз наверное поменялось и исправилось и уже вылезло 10 совсем других проблем. И живой кожаный водитель у тебя какой-то совсем идеальный вырисовывается. А люди тоже неплохо отжигают на дорогах, даже умные.

Ответить
0

он кстати такого не говорил. (нигде)

Ответить
0

Главное, что подумал. 

Ответить
0

Чтобы сделать такие бумажки нужно шарить в теме. А вот если поставить человека на плохо освещённой дороге то у Теслы будет преимущество из-за радара и чувствительных камер. А пьяных пешеходов на ночных дорогах в миллионы раз больше чем дебилов которые бумажки для обмана Теслы изобретают. 

Ответить
0

здесь смысл не в бумажках. вероятность увидеть на дороге специально сделанные бумажки равна ноль.
тут смысл в том что уровень иллюзии нейросети - искажение пары пикселей условно. а вероятность поймать такое - да  в лет. просто тень колебания дерева на картинку падет и все ппц Тесле.

у человека же понимаете как. человек может видеть иллюзию. но для этого нужны изменения по всей картинке. вся картинка должна быть особым образом скомпонована и то иллюзия будет опираться на все ее фичи. 

а у нейросети "взлом" продемонстрировали уязвимость именно совсем малой доли картинки.
какая вероятность что нельзя поймать в природе на дороге похожую уязвимость когда например перекати поле сбоку затрет пару пикселей и все? 

Ответить
1

нет, у человека не "точно такие же проблемы". 
человека нельзя заставить увидеть слона вместо бегемота изменив десять пикселей на картинке.
и вообще добавив бумажку заставить видеть карусель вместо водопада.
оптические иллюзии, возможные с человеком, вообще не идут ни в какое сравнение с оптическими иллюзиями современных нейросетей.

вы это всерьез утверждаете про "точно такие же проблемы" или вы для красного словца ? имею ввиду слово "точно такие же" которое подразумевает именно вот прям точно такие же. не похожего рода, а точно такие же.

Ответить
0

и более того, оптические иллюзии человека мало возможны в современном мире. фата моргана в пустыне там и в принципе мало что еще.
основные оптические иллюзии это искусственная конструкция которую можно только специально создать. как раз и есть то что мы в ходе эволюции научились корректно видеть все "нормальные" картинки и нас обманут только "абнормальные".

у нейросетей другое. анализируя их иллюзии можно увидеть, что вполне реальное минимальное изменение картинки, которое вполне может быть в реальном мире, да просто облачко тень набросило - вполне может в теории вообще перевернуть представление этой нейронки об обьектах (пресловутое карусель вместо водопада взято мной с потолка но это примерно отражает уровень обмана)

Ответить
–1

Видеть - это орган зрения, а не разум. Никто не приписывал разум.

Ответить
0

То есть фотокамера "видит"? )

Ответить
0

Да. НЕ слышит же.

Ответить
1

Фотокамера, как и фотопленка не "видят".

Видеть – это значит различать и распознавать окружение, через зрение, а не просто регистрировать лучи света.

Ответить
0

Распознаёт компутер. А камеры видят в этот компутер картинку. 

Ответить
0

Авария с грузовиком случилась 7 мая 2016 года. На нерегулируемом перекрёстке автопилот врезался в грузовик, который ехал по перпендикулярной дороге.

1 марта 2019 года случается похожая авария: опять нерегулируемый перекрёсток, опять пересекающая его фура, опять солнечный свет со спины автопилота, оставляющий блики на фуре, и опять смертельное ДТП на полной скорости.

Одноглазый водитель-человек не видит глубины, но способен безаварийно управлять автомобилем долгие годы. Качество принимаемых решений зависит не от датчиков.

Судя по всему, к такому же мнению пришли и крупные компании. Так в инновационном городе Xiong'an (ниже упоминал о нём) все автомобили будут с автопилотами. Скорость будет зависеть от типа дороги: в тоннелях и на обнесённых экранами шоссе (где нет посторонних объектов) она будет выше, в городах её снизят чтобы ДТП не привело к серьёзным травмам. Светофоры и автомобили будут сообщать информацию друг другу и центральному компьютеру, который будет централизовано управлять их движением. Нейросеть (современные автопилоты) станет вспомогательным инструментом принятия решений. Есть мнение, что нейросеть задвинули на второй план потому что компании так и не смогли добиться безаварийного вождения при использовании нейросетей.

Ответить
0

Если брать всех водителей, вкл. лихачей, пьяных, водителей без прав, сонных, и т.п., то автопилот статистически совершает меньше ошибок. Но если рассматривать только водителей с хорошей статистикой вождения за последние годы, то их шансы попасть в ДТП в разы ниже, чем у автопилота.

Откуда у вас вообще такая статистика?

 И причина этого, она же причина почему автопилот не может быть улучшен - в алгоритме. Нейронную сеть обучают на примерах, поэтому она способна принимать решения в тривиальных ситуациях, которые и у обычных людей не вызывают никаких проблем. Но в нетривиальных ситуациях нейронная сеть допускает грубые ошибки.

Автопилот уже давно и намного умнее водителя и видит на дороге не просто дальше и больше, а в разы. Вы пытаетесь донести мысль, что автопилот не обработает какие-то сложны для него ситуации. Но выводы похоже сделаны на каких-то ваших субъективных представлениях и на нескольких новостях о дтп с опытными образцами.
Извините, но про алгоритм вообще ерунда. Нейронка автопилотов обучается не так примитивно. Вот хорошая статья где Дима Полищук рассказывал, как работает автопилот Яндекса: 
https://meduza.io/feature/2018/05/14/mashiny-sami-smogut-dogovoritsya-kto-kogda-proezzhaet 

Ответить
7

В наши дни за "ИИ" платят, поэтому выгодно и модно быть инновационным. На хабре есть статья "как Tesla обучает автопилот". Если кратко: они анализируют ситуации где уверенность алгоритма в правильности анализа ситуации была ниже определённого процента, размечают их вручную и вновь скармливают обучающему алгоритму.

В статье от Теслы больше технической информации, от  Яндекса - минимум технических терминов, максимум обещаний. Сразу видно у кого здесь готовое решение, а у кого прототип.

Ответить
0

Там несколько человек ниже довольно подробно вам ответили. Мне даже добавить нечего. Но обращу внимание, что из этой небольшой статьи на vc, вы сделали странный и не верный вывод о причинах закрытия стартапа. Верный написан прямо в статье. Возможно тоже самое произошло со статьей на Хабре. 

Ответить
0

а что значит "умнее водителя". 
вот тут термин "умнее" как вы трактуете и как тут понять что именно "умнее". есть ли численное выражение по вашему слова "умнее"?

Ответить
0

Я думаю, вы правильно поняли смысл выражения.

Ответить
0

нет, т.к. есть факт что автопилот не умнее водителя.. просто факт. нету автопилота равного водителю человеку. есть прототипы которые могут в определенной ситуации если повезет доехать куда то. по знакомым им улицам могут ездить уверенно.
это факт.

а вы утверждаете что умнее.
отсюда вопрос - как вы трактуете термин "умнее". может вы считаете что если у него компьютер больше чем голова человека то он умнее? или что, мегапикселей больше то он умнее?

непонятно. но какая-то трактовка должна же быть?

Ответить
2

Поэтому автопилот с большой вероятностью собьёт ребёнка, стоящего в центре дороги в яркий солнечный день и одетого в ярко-жёлтый костюм в форме банана, потому что на таких примерах его не обучали

Кстати, как раз таки наоборот. Человек с большей вероятностью собьет такого ребенка, чем нейросеть. Для камеры и датчиков такой ребенок в любом случае - это просто препятствии. А вот для человека - крайне большая вероятность, что мозг просто пропустит эту инфу. Почитайте как на физиологическом уровне объясняется почему водители не видят мотоциклистов. это из-за нашей особенности зрения и психики. Мы на самом деле не видим 80% информации, у нас очень узкое зрение, мозг сам достраивает недостающие куски. ну а психика не ожидает увидеть такое препятствие на дороге. 

Ответить
1

Пример с ребёнком это вообще абсурд. Сейчас уже в каждой второй машине стоит система автоматического торможения которая использует радар. Ей совершенно пофиг какого цвета препятствие. 
Для автопилота который использует ИИ это тоже не проблема. Он изначально не может определять всё что может встретиться на дороге. Поэтому такой мальчик будет распознан как неизвестный объект с нулевой скоростью на пути машины а значит нужно либо объезжать либо тормозить. 

Ответить
1

‘’есть пример, когда сбили промобот’’
Это же рекламный трюк был, они его за веревочку сами уронили

Ответить
0

Не было там веревок ) за веревку приняли блики на стекле.

Ответить
0

Нейронную сеть обучают на примерах

Вообще-то нейронная сеть способна сама научиться всему. Генетический алгоритм. Как пример, то, как нейронка AlphaZero сама с собой научилась сначала играть в шахматы и начала делать что-то невообразимое на шахматной доске, вынося подчистую самые передовые шахматные алгоритмы. И на данный момент именно такие нейронные сети, самообучающиеся, являются передовыми алгоритмами. 

Но в нетривиальных ситуациях нейронная сеть допускает грубые ошибки

Слабая гипотеза, которая требует хоть каких-то доказательств. Например, нейроалгоритм по распознаванию лиц способен отличить двух близнецов, которых не могут различить люди. Это нетривиальная ситуация? Вроде да. 

потому что на таких примерах его не обучали

Вообще-то нейронные сети работают не так, как вы описали. 

Есть пример когда автопилот сбил робота Promobot

Это фейк видео. Если его посмотреть несколько раз, то видно, что машина проезжает в 15 сантиметрах минимум. 

Ответить
0

несмотря на то что есть нейросети, которые обучаются полностью сами, автопилоты обучают на примерах.
большое отличие в том, что например в приведенном вами примере - шахматы, есть четкий набор правил и можно играть по нему с собой игры, определяя кто выиграл. 
в вождении самому генерить себе ситуации можно, это тоже делается, гугл очень много делает симуляций, но ценность живых сэмплов выше. то есть и гугл тоже делает упор на живые ситуации и симуляциями лишь добивает случаи вокруг них.
не буду углубляться там дальше уже совсем технические тонкости.

Ответить
0

также есть проблема того что водители читают намерения друг друга по действиям друг друга. и сообщают свои намерения. если я просто мигаю поворотом это одно. если я при этом нагло лезу в ряд это другое. автопилот такие вещи понимать не может и пока не сможет. а это сильно понижает его эффективность, грубо говоря он будет как "девочка за рулем" перманентно.

Ответить
0

а в чем именно у них автопилот лучше людей? он сможет в москве доехать из заданной точки в заданную через весь город а не около их офиса?

на основании какого материала вы сделали вывод что автопилот лучше людей и по какой метрике?

Ответить
0

а в чем именно у них автопилот лучше людей? 

На машинах с автопилотом стоит по 8 камер, радары, лидары и сонары. Машина видит дальше, лучше и во все стороны одновременно.

он сможет в москве доехать из заданной точки в заданную через весь город а не около их офиса?
Да.

на основании какого материала вы сделали вывод что автопилот лучше людей и по какой метрике? 
Уже ответил.  

Ответить
0

не ответили. чем автопилот именно как пилот лучше людей, нужна метрика. количество тех оснащения это не мера что он лучше.

и на заметку - автопилот никакой, не выполнит следующий тест: 100 раз подряд проехать маршрут по москве между двумя случайными адресами. даже гугл автопилот (веймо).

в этом его отличие от человека. он может проехать куда то. может еще куда то. но он неизбежно столкнется с непоняткой - и встанет требуя перехвата руля человеком. это будет видно если попробовать использовать его в качестве такси.

думаете гугл свои веймо такси не выпускает из определенного района города потому что они такие умные что разбегутся? нет, потому что глупые и не проедут.

Ответить
0

не ответили. чем автопилот именно как пилот лучше людей, нужна метрика. количество тех оснащения это не мера что он лучше.  

Метрика - расстояние. Единица измерения метры. Радар + камера видит дальше чем человек, во все стороны, одновременно и фиксирует даже те объекты, которые человек просто не успел бы увидеть. Думаю ответил.

и на заметку - автопилот никакой, не выполнит следующий тест: 100 раз подряд проехать маршрут по москве между двумя случайными адресами. даже гугл автопилот (веймо).  

Если будут HD-карты конечно проедет.

думаете гугл свои веймо такси не выпускает из определенного района города потому что они такие умные что разбегутся? нет, потому что глупые и не проедут.  

Потому что у них нет карт для этих районов. И потому, что юридическая сторона вопроса не позволяет им тестировать авто во всем городе стразу.

Ответить
0

ваша метрика понятна.
с моей точки зрения такая метрика не является показателем "умнее" человека. видит дальше, да, но без HD карт как у веймо, где каждый пожарный кран отмечен - ехать не может.

моя метрика простая - кто может ехать без дополнительной картографии, просто по дороге руководствуясь правилами - тот и умнее.

вот пусть автопилот будет с любым набором датчиков но надо чтобы он мог ездить по дорогам общего пользования. для которых нету эйчди карт.
а он не может.

главное чтобы метрика была понятна.

Ответить
0

А в чем экономический эффект от внедрения ИИ в автотранспорте? В экономии? Это не прорыв. В безопасности? - прекрасно описано в статье. 

Ответить
3

В том что вместо 10 авто можно использовать 3-5 и это будет авто с персональным маршрутом, но по цене маршрутки. Например, в 7 утра выезжает по определенному маршруту 1й чел, затем авто заезжает за 2м недалеко от конечной точки первого, подвозит и его и т. д. Но особо мощный эффект в парковке. Парковка в 20- 30 мин ходьбы не имеет смысла. Терять 40-60 минут в день неудобно. Но для ИИ не проблема. Сейчас экономически бессмысленно делать многоэтажные паркинги, кроме районов где оч. Высокая плотность населения. С ИИ это будет не проблема. Несколько мегапарковок в городе и улицы для пешеходов. 

Ответить
0

да это спорно, можно ли сейчас закладываться что вам кто то даст ИИ машину в будущем которая будет ездить на парковку а утром за вами заезжать.

по всем индикаторам автопилот не может приблизиться к человеку. то есть автопилот не может взять и тупо поехать по любому маршруту как человек. а значит ему будут помогать костылями- делать на улицах доп датчики информеры, еще-что то, умные светофоры. 
а значит ИИ автомобили будут сервисом типа убер, а не личным транспортом. и ездить будут только там где дорога тоже интеллектуальная.

Ответить
2

Стоимость оборудования для автопилота стоит дешевле чем годовая зарплата водителя. То есть роботакси сможет ещё потом 5-10 лет экономить на зарплате водителя. Это прорыв. 

Ответить
0

свергунчик подумай о том что за 5-10 еще не раз придется докупать оборудование / апдейты / прошивки / и т.д - производителю нужно окупать многомиллионные инвестиции

Ответить
2

Вы хотите доказать, что люди дешевле ИИ? Возможно, это правда на данном этапе, но история учит нас, что технологии всегда дешевеют, а люди - дорожают.
К тому же, бывают ситуации, в которых люди превращаются в особо ценный ресурс - например, карантин. Вывоз/завоз товаров в зараженную зону, беспилотная доставка. Роботы курьеры работают в корона-гостиницах, исключая контакт персонала с инфицированными.
Думаю, перспективы у автономных авто - прекрасные, в свете разразившегося кризиса.
Но выживут конечно только крупные игроки, наверное поглотив интересную бедную мелкоту.
Что касается ответственности за аварии:
Главный вопрос всегда - кто платит. И с этим как раз можно разобраться, по аналогии - кто платит страховку за самолёт, разбившийся из-за ошибки автопилота?
Комиссия устанавливает, на ком вина (пилот/компания/производитель).
А на ком вина - тот и раскошеливается...

Ответить
0

 люди превращаются в особо ценный ресурс

вообще нет никакого желания дискутировать с персонажем, для которого люди - ресурс

Ответить
–1

Ресурс это лучше чем холопы 

Ответить
0

абсурд

Ответить
0

Всё зависит от тиража. При миллионах машин всё будет стоит в разы дешевле чем одна годовая зарплата водителя. 

Ответить
0

а ИИ сейчас это и есть "не прорыв". основное направление внедрения ИИ сейчас это экономия процентов в больших компаниях, где эти проценты берутся от больших оборотов и окупают ИИ разработки. 
вот есть большая фирма, у нее там большой колл центр по клиентам. делаем ИИ который берет на себя часть звонков коллцентра, где думать не надо - самых простых.
то есть прорыва никакого, экономия большая.
вот есть у вас большая фирма где много грузовиков. и они ездят питер москва. если вы автоматизируете чисто движение по трассе, а по городу оставите человека - для вашей фирмы это будет экономия миллионов долларов.
тоже самое никакого прорыва, ИИ не водит как шварцнейгер в фильме терминатор а еле плетется по правой полосе трассы как ученик первого класса. но экономит миллионы.
для фирмы с одним грузовиком вообще не будет экономии.

Ответить
4

В статье куча неверной информации.
1. Вольво уже имеет реальный проект где грузовики возят грузы по территории порта.
2. Результаты  Comma.ai и Теслы даже не одинаковы, даже совсем не одинаковы.На ютюб есть сравнение. 
Автор прав в том что юридические проблемы больше всего мешают началу использования. Им нужно было продаться какой нибудь более крупной фирме. 
Лично я вижу только одну стратегию прихода автопилотов в нашу жизнь.
1. Автопилоты под присмотром водителя (вся ответственность на водителе)
2. Автопилоты постепенно становятся безопаснее чем люди.
3. Мнение людей, страховых компаний, гос органов о автопилоте меняется на противоположное, так как он теперь безопаснее.
4. Гос органы разрешают автопилоты, страховки берут меньше денег за автопилот, люди начинают предпочитать роботакси простым водителям.

Ответить
2

Есть ещё один вариант - т.н. "города будущего", они же "умные города", они же "искусственные города". В таких городах, создаваемых на пустом месте, внедряются самые современные технологии: повсеместный бесплатный 5G, самообеспечение электроэнергией за счёт солнечных батарей и ветряков, только электромобили, в ряде городов только электромобили с автопилотом.

Не все успешны, но возможность внедрения подобных технологий в реальном городе открывает большие возможности для разработчиков инновационных и прорывных технологий.

Из проваленных проектов - Songdo (Корея). Из планируемых на разных стадиях реализации - Neom (Саудовская Аравия), Masdar (Арабские эмираты), Xiong'an (Китай).

Ответить
0

Ты привёл примеры комплексного освоения территорий, когда одна компания застраивает большой участок в течении нескольких лет. Никаких инновационных новшеств в таких городах нет, обычно даже наоборот. См. напр. Мурино, широко "разрекламированное" Варламовым.

Ответить
0

2. автопилоты по определению безопаснее чем люди

Ответить
1

По моему мир ещё не готов к переходу на безпилотники, это миллионы людей без работы. И в этом проекте модель более верна: приехал, в офис, сел на стул и поехал. Жаль, хороший проект и люди бы ли бы при работе, и вероятность дтп меньше.

Ответить
2

миллионов программистов не хватает
а эти долбо...бам лишь бы баранку покрутить

Ответить
10

Не надо идеализировать сословие. На хайпе Масков и Джобсов модно стало играть в инженеров гениев, но среднестатистический программист по своему интеллектуальному уровню уже в ближайшем будущем ничем от среднестатистического таксиста отличаться не будет.  Это как сисадмины, в 90х была каста, а в 20х "автослесарь" от компьютера.

Ответить
–3

бля что? )))
какое нах сословие?
чел пожаловался что миллионы водил останутся без работы
я намекнул что не хватает миллионов программеров
выводы сделать легко

Ответить
0

Давайте посмотрим срез нескольких месяцев проектов: единицы, которые делают что то революционное, остальные те же яйца, только вид с боку. Но при этом закрываются сервисы, которые способствуют сохранению рабочих мест. Вы напоминаете Чубайса: то му то же было плевать в 90е на то, что умрут несколько миллионов человек, ну подумаешь не вписались в рыночную экономику. Более 1000 наверно компаний решают один и тот же вопрос: как сохранить данные, как обезопасить все подряд, круто же... А по мне выловить преступников и применить к ним смертную казнь, прилюдно, и вся эта орда программистов станет не нужна. Из 1000 компаний останется 10. Но если взять вашу боль: то представьте себе на рынке через год будет 5 лямов низкоквалифицированных программистов, водителей переучат, а ещё через 2 года из них появиться 3 ляма высоко квалифицированных программистов. А по всему миру их будет 50 лямов. Ну вот теперь посчитайте сколько будет стоить труд программиста?

Ответить
0

Работа всегда будет,  только другая. 

Ответить
–4

что за БРЕД ты там написал
сам и разбирайся, я нихрена не понял

Ответить
0

Если точнее, то читал что около 5 млн рабочих мест в США завязано на (внимание!) авто аварии: врачи, адвокаты, ремонт и т.д. Поскольку ИИ будет совершать МЕНЬШЕ аварий (а без этого их не выпустят на дороги), то этим 5 миллионам придётся переквалифицироваться в управдомы

Ответить
1

А где-то может видели не просто общую цифру, а  мультипликатор, сколько 1 авария даёт рабочих мест? 

Ответить
2

Надо было привлечь, как это делают умные компании, гуманитариев в проект; футуристы, философы, теологи, когнитивисты строчили бы научные статьи о пришествии вселенского Ai в мир, который будет заодно управлять грузовиками. Управлять грузовиком для супер ИИ - это раз плюнуть. Подогретые инвесторы  налетели бы на гришинские бумаги как на горячие пирожки. 

Ответить
1

кого интересует чо там инвесторам не понравилось, сколько продаж было?

Ответить
1

"В 2015 году все думали, что их детям не придётся учиться водить машину"
Все - это Стефан, Зельтц и Аксмахер?

В 2015 "все" вообще не думали о машинах. Думали о деньгах, которые на хайпе можно освоить. Кто-то деньги освоил, а гики вздыхают и ждут нового кумира 

Ответить
0

я так понял ниша ИИ - все где можно сделать охуенно на 95%, а оставшиеся 5% не особо важны 

Ответить
–1

Сфера беспилотников переоценена,  хайпа много,  а технологии не готовы

Ответить
0

Очень интересно, куда эта искусственная дорожка вывезет Arrival… буду ещё внимательнее смотреть.

Ответить
0

Обосраться может любой, сейчас ты можешь не угадать со спросом на год и инвесторы убегут, консерваторов мало. Дима не горюй, придёт время твоей робототехники 

Ответить
0

Как человек, много путешествующий на автомобиле в самых разных регионах (Россия, Европа, США, Китай), я вижу проблему в другом - связь. На межгороде связь отвратительная или отсутствует. Отлично заметно в США и России, в меньшей степени в Европе и Китае (хотя, если в Китае брать не самые густонаселенные районы, то те же грабли). 

И за прошедшие 10 лет ситуация не улучшается, а местами становится только хуже, т.к. при движении от 2G к 5G идет рост частоты передачи данных, а значит падает расстояние распространения сигнала. 

Поэтому я вижу этот рынок со 100% автономными автомобилями и передачу минимальной телеметрии по всем доступным каналам связи, включая спутниковый. 

Ответить
0

Для автопилотов связь совсем не обязательна. Её изначально нельзя гарантировать.
С приходом Старлинка связь будет в разы лучше, по крайней мере в США и Канаде. Вместо протяжки кабелей на сотни/тысячи км вдоль дороги, можно ставить вышки напрямую подключенные к интернету.   
 

Ответить
0

У вас AI отклеился

Ответить
0

Беспелотники.

Ответить
–1

Если всё работало и был интерес со стороны клиентов, почему нельзя было вытянуть на самоокупаемость и продолжать искать инвесторов? Или не работало? Или не было интереса? Или CEO интересны только графики в форме клюшки? Странная немного история.

В любом случае, винить во всём инвесторов и соседей по рынку как-то некрасиво.

Ответить

Прямой эфир