Кому из нас не приходилось
садиться за руль,
когда лучше было бы этого не делать?
Возможно, вы уже слишком долго были в пути,
и вам просто хотелось поскорее попасть домой.
Вы устали, но решили, что можете проехать ещё чуть-чуть.
А может быть, вы думали,
что выпили меньше, чем другие,
и поэтому можете сами доехать домой.
Или вы просто задумались о чём-то постороннем.
Знакомые ситуации?
Как было бы здорово, если бы в таких случаях
можно было нажать кнопку на панели управления,
и машина сама бы привезла вас домой?
Именно таким видится всем
беспилотный автомобиль, о котором мечтают
с 1939 года, когда Дженерал Моторс представил
эту идею на своём стенде Футурама на Всемирной Выставке.
И эта мечта почему-то всегда оказывалась
где-то на 20 лет впереди.
Но две недели назад она шагнула вперёд,
когда штат Невада выдал первое разрешение
на автоматическое управление беспилотному автомобилю Google,
тем самым законодательно разрешив
его тестовые испытания на дорогах Невады.
В Калифорнии сейчас рассматривают похожее законодательство,
а значит беспилотный автомобиль избежит участи
всего того, что навсегда остаётся только в Лас-Вегасе.
(Смех)
В нашей лаборатории в Стэнфорде
мы тоже разрабатываем беспилотные автомобили,
но подходим к этому с другой точки зрения.
Мы работаем над созданием машин-роботов —
машин, которые смогут сами заставить себя работать на пределе своих физических возможностей.
Зачем нам это нужно?
На то есть две интересные причины.
Во-первых, мы считаем, что прежде чем доверить управление
беспилотной машине, она должна быть не хуже
самых лучших гонщиков.
Для людей типа меня и ещё для 70-ти процентов населения,
считающих себя более чем незаурядными водителями,
такая планка представляется довольно высокой.
Но есть ещё и другая причина.
Подобно гонщикам, использующим максимальное
сцепление шин с дорожным покрытием,
и направляющим все ресурсы автомобиля
на достижение максимальной скорости,
мы хотим направить эти ресурсы на избежание любых возможных аварий.
Автомобиль может работать на пределе
не только когда вы очень быстро едете,
но и если вы попали на обледенелый участок дороги
или изменились ещё какие-то дорожные условия.
В таких ситуациях мы хотим, чтобы машина
была способна избежать все те аварии,
которые действительно можно избежать.
Признаюсь, у наших разработок есть ещё и третья причина.
Я обожаю автогонки.
Одно время у меня был свой гоночный автомобиль,
я был главным механиком и тренером по автогонкам,
хоть и не на том уровне, что вы себе сейчас представляете.
Одно из изобретений нашей лаборатории —
а мы разработали несколько машин —
это первая в своём роде автономная машина,
способная ездить в условиях управляемого заноса.
Это ещё одна категория,
в которой у нас не так много соперников.
(Смех)
Это P1 — электромобиль, полностью сконструированный студентами.
Он может при помощи своего заднего привода
и переднего сервопривода
проходить повороты в режиме управляемого заноса.
Он может ехать поперёк, как гонщик-раллист,
сумеет войти в самый крутой поворот,
и даже на скользком и неустойчивом покрытии
его никогда не занесёт.
Ещё мы работали с Фольксваген Оракл
над разработкой Шелли, беспилотного гоночного автомобиля,
который разогнался до 240 км/ч на солёном озере Бонневилль,
проехал по гоночной трассе Тандерхилл
в дождь, ветер и под палящим солнцем,
и преодолел все 153 поворота
на 20-километровой трассе Пайк Пик Хилл Клаймб
в Колорадо — и всё это без помощи водителя.
(Смех)
(Аплодисменты)
Не стоит даже и говорить,
что мы получили от всего этого массу удовольствия.
Но нам и ещё кое-что удалось
в процессе работы над беспилотными авто.
Мы прониклись глубоким уважением
к талантам автогонщиков.
Исследуя вопросы эффективности наших автомобилей,
нам хотелось сравнить их возможности с возможностями человека за рулём.
И мы увидели, что гонщики потрясающе талантливы.
Мы можем взять карту гоночной трассы,
построить математическую модель автомобиля
и с нескольких попыток найти
оптимальную траекторию прохождения трассы.
Если мы сравним наши расчётные данные
с телеметрией профессионального гонщика,
мы увидим совершенно потрясающее сходство.
Да, безусловно, есть незначительные нюансы,
но гонщики-профессионалы умеют выходить на трассу
и проходить очень быстрые круги,
не прибегая к помощи сравнительных алгоритмов,
позволяющих выбирать оптимально высокую скорость
при входе в поворот, или выигрывать секунды
на прямых.
Но дело ведь ещё и в том,
что им это удаётся раз за разом, круг за кругом.
Они могут выходить на трассу и круг за кругом
вести автомобиль на пределе его возможностей.
Смотреть на это без восхищения невозможно.
Даже если дать им новый незнакомый автомобиль,
они находят оптимальную траекторию всего за пару кругов
и — вперёд!
Это заставляет задуматься:
а что же всё-таки происходит у них в голове?
Мы решили этот вопрос изучить.
Мы установили разные датчики
не только на машине, но и подключили к ним гонщика,
чтобы заглянуть в его мозг
и узнать, что же там происходит во время гонки.
Вот доктор Лина Харботт закрепляет электроды
на голове Джона Мортона.
Джон Мортон — в прошлом гонщик Can-Am и IMSA
и чемпион в своём классе в гонках Ле-Мана.
Фантастический гонщик! А ещё он не возражал иметь дело
с аспирантами и подобного рода исследованиями.
Она закрепляет у него на голове электроды,
которые позволят следить за электроактивностью мозга Джона
при прохождении трассы.
Конечно, у нас не получится с помощью пары электродов на голове
узнать всё, о чём он думает на трассе.
Но нейробиологам удалось выявить некоторые закономерности,
которые позволили нам выделить несколько важных аспектов.
Например, в спокойном состоянии
мозг вырабатывает много альфа-волн.
А вот, например, тета-волны отвечают за когнитивную деятельность,
такую как обработка изображений в случаях,
когда пилоту приходится довольно много думать.
Такие явления мы можем отследить,
а затем провести сравнительный анализ
силы тета- и альфа-волн.
Это позволит нам оценить нагрузку на мозг,
понять, насколько гонщик использует когнитивные функции мозга
в любой точке гоночной трассы.
Мы хотели попробовать снять такие показания
на настоящей гоночной трассе и отправились на Лагуна Секу.
Лагуна Сека — легендарная трасса
на полпути между Салинасом и Монтереем.
Там есть поворот под названием «Штопор».
«Штопор» — это зигзаг, за которым следует резкий правый поворот,
а дорога при этом уходит на три этажа вниз.
Мне объяснили стратегию прохождения этого поворота.
Нужно держать направление на куст вдалеке,
а когда дорога уходит резко вниз, ты понимаешь, что это была верхушка дерева.
Благодаря помощи Стэнфордской программы Revs [«Обороты»]
нам с Джоном удалось съездить на эту трассу
и посадить его за руль
Porsche Abarth Carrera 1960-го года.
Жизнь слишком коротка, чтобы тратить её на скучные автомобили.
Вот Джон едет по трассе
и поднимается на холм. А, кому-то понравилась моя шутка...
Обратите внимание на активность его мозга.
Вот этот красный индикатор.
Следите за его действиями при входе в поворот.
Вот здесь ему нужно понизить передачу.
А потом повернуть налево.
Найти дерево, и вот тут дорога уходит вниз.
Как видите, задача не из простых.
Заметьте, как возрастает его мозговая активность
в процессе прохождения этого поворота.
Этого и следует ожидать при выполнении столь сложной операции.
Но ещё интереснее посмотреть, где на трассе
активность его мозга не возрастает.
Я вам сейчас покажу
противоположную сторону трассы.
Поворот номер 3. Джон входит в него,
и задний мост его машины начинает заносить.
Ему надо выправить положение с помощью руля.
Посмотрите, как Джон это делает.
Следите за мозговой активностью и смотрите, как он управляет автомобилем.
Вот машину начинает заносить, вот он резко выводит её из заноса,
но активность мозга при этом совсем не изменилась.
Это несложная процедура.
На самом деле здесь всё основано на рефлексах.
Результаты наших исследований в этой области
носят пока предварительный характер,
но похоже, что в основе чудес водительского мастерства гонщиков
лежат инстинкты.
Они просто научились выполнять эти действия.
Чтобы совершать все эти чудеса,
гонщикам требуются минимальные умственные усилия.
Но их действия просто потрясающие!
Именно так вам нужно работать рулём,
чтобы выровнять автомобиль в подобной ситуации.
Эти результаты помогли нам понять, что происходит,
и дали нам пищу для размышлений о наших автономных автомобилях.
Мы начали задавать вопросы.
Можно ли использовать
меньше программных алгоритмов и больше интуиции?
Можем ли мы использовать рефлексы,
которые мы наблюдаем у самых лучших гонщиков,
при проектировании наших автомобилей,
а может быть, и при создании систем
для будущих серийных автомобилей?
Это был бы огромный шаг вперёд
на пути к беспилотным автомобилям,
которые смогут ездить, как самые талантливые гонщики.
Но нас это заставило ещё глубже задуматься вот о чём.
А хотим ли мы, чтобы наша машина была больше,
чем просто шофёр?
Может быть, мы хотим сделать её партнёром, инструктором?
Сделать так, чтобы она помогала нам раскрыть наши способности
с помощью своего умения оценивать ситуацию?
Может ли технология не просто заменить человека,
а научить нас использовать рефлексы и интуицию,
которые у всех нас есть?
Мы подходим всё ближе к технологическому будущему,
и я призываю вас на секунду остановиться и задуматься.
Где находится то идеальное равновесие между человеком и машиной?
Размышляя над этим,
давайте черпать вдохновение
в изумительных способностях
человеческого тела и ума.
Спасибо.
(Аплодисменты)