No habrá una rebelión de robots

No habrá una rebelión de robots

09 Septiembre 2019 4149

Agosto. Una mañana muy buena, con sol y calor. Un tema interesante nos llevó a una de las oficinas de la organización del proyecto de SkyWay para conversar con un especialista en el campo de la inteligencia artificial y los sistemas de control automatizado, doctor en ciencias técnicas, Yuri Adamovich Sorokin.

Al comienzo de la jornada laboral la oficina está despertando. Caminamos por los pasillos hasta una oficina espaciosa. Y de ahí, desde el noveno piso, se abre una vista hermosa a la Biblioteca nacional.

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Vinimos a Yuri Adamovich para hablar sobre la seguridad de los complejos de transporte de SkyWay. Al mismo tiempo aprender, cuál es la diferencia entre la inteligencia artificial utilizada en SkyWay y en los vehículos no tripulados, de qué hablan los unibuses entre ellos y qué película tiene que ver si quiere saber mas sobre el desarrollo de la IA.

Mas que una palabra sobre por qué se necesitan los sistemas inteligentes

La Inteligencia Artificial (IA) se está idealizando demasiado. En gran parte gracias al marketing. Desarrollo de la IA está en la fase principal. Cuando una persona decidió entrenar una máquina para analizar información y tomar decisiones, comenzó a poner ciertos algoritmos en ella. El resultado dependía de la capacidad de prever todo. Era obvio que esto es imposible. Por lo tanto, era necesario enseñarle a un ordenador a pensar, razonar y poder adaptarse. Ahora en todo el mundo están tratando a realizar todo esto. Pero hasta ahora un ordenador no puede prescindir de una persona.

¿En que la inteligencia artificial parece a un niño?

En algún lugar de un universo ideal, los niños pueden aprender todo de sus propios errores. Ellos mismos conocen el mundo y el costo de sus errores es desproporcionadamente bajo. Pero esto está en un universo perfecto. Y en el mundo real, difícilmente querría que su hijo metiera los dedos en el enchufe y descubriera que la electricidad "muerde".

Con la inteligencia artificial pasa lo mismo. Por ejemplo, hay un robot, hay un laberinto. Lo ponemos allí para que él buscará una salida.Él se paró allí, recordó que no había salida y regresó. El precio de tal error es pequeño - el riesgo es apropiado.

Pero supongamos que en el proceso de moverse frente al robot surge un obstáculo. Por ejemplo, un camión parado en la carretera, hasta lo cual la distancia de frenado no es suficiente. Una máquina configurada para cumplir estrictamente las reglas de tráfico se enfrentará a una elección: cruzar la línea continua y entrar en un carril libre, o aún disminuir la velocidad y permitir una colisión con posibles consecuencias para la salud de los pasajeros. La máquina que aprende sola puede elegir: no violar las normas de tráfico, y luego, de acuerdo con los resultados de la evaluación de las consecuencias, considera que la decisión fue incorrecta. Pero difícilmente querría convertirse en un conejillo de indias y entrenar su máquina dando a cambio su salud. Por lo tanto, la IA puede aprender por si misma solo cuando las consecuencias de tomar unas decisiones incorrectas son pequeñas.

En consecuencia, el papel del hombre en la construcción de sistemas con la IA es innegablemente alto. Inicialmente, era él quien debía entrenar este sistema. Y la calidad de la capacitación dependerá directamente de la habilidad de los desarrolladores, programadores, de todos los que la enseñen. La máquina siempre debe estar bajo control.

¿Cómo capacitamos el transporte de SkyWay?

Tomemos, por ejemplo, el sistema de reconocimiento facial instalado en el complejo de transporte de SkyWay. Para poder aprender a detectar casos de deterioro de la salud, actos de vandalismo o violencia, pasajeros no deseados, en principio tuvo que aprender a reconocer los rostros. A ella "mostraban" una gran cantidad de imágenes de personas, así como situaciones, incluidas las ilegales. El sistema resaltó ciertos patrones con el fin de identificar a las personas para garantizar el control de acceso a los servicios del complejo de transporte e identificar situaciones con cosas olvidadas o peleas.

La capacitación del transporte de hilos está en curso. La información para el análisis se escribe durante todas las carreras, independientemente de si las pruebas de la IA o el sistema de ejecución se están llevando a cabo ahora o no. En este caso el conjunto de datos se actualiza continuamente.

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Los fabricantes de drones también recopilan constantemente información de sus máquinas mientras recorren las calles. Sin embargo, en su caso, es necesario enseñarle al automóvil a responder a todos los peligros que surgen en el camino y protegerlo de amenazas externas. En el caso del transporte de SkyWay, la IA tiene objetivos más humanos. Después de haber elevado la vía al segundo nivel, ya nos hemos librado de las amenazas externas. En nuestro caso la IA aprende a monitorear la seguridad dentro del transporte y calcular las tareas de ruta más rápidas y convenientes. Cuando los unibuses entran en la producción en serie y aparecen en las calles de las ciudades, IA también continuará aprendiendo, pero esto nunca será una amenaza para la seguridad humana.

Comparamos transporte de hilos y drones

Tanto los drones como los sistemas de transporte de SkyWay utilizan varios tipos de sensores: ópticas (cámaras) y radares. ¿Cuáles son sus ventajas y desventajas?

Los sensores ópticos con la ayuda de una IA bien entrenada pueden reconocer fácilmente los objetos. Sin embargo, todavía están lejos del nivel del hombre. La cámara no ve más que un conjunto de píxeles. Aunque puede ser más rápido, en la multitud, a reconocer un objeto específico de una lista dada. Pero la cámara no mide bien la distancia y la velocidad. Otro inconveniente es que es muy crítico para las condiciones externas (luz, lluvia, niebla). Sí, hay varias formas de lidiar con ellos, pero aumentan significativamente el costo del sistema de vigilancia.

El segundo sensor, que se usa universalmente para detectar objetos tanto en el transporte de hilos como en la mayoría de los drones, es un radar. Se considera para todo clima, mide perfectamente la distancia al objeto, sus parámetros de movimiento. Pero debido a la pequeña cantidad de características de clasificación, casi no reconoce los objetos detectados. Y percibe todo como un obstáculo. Durante las pruebas en el EPT vemos un reflejo de todo: de hierba, soportes, infraestructura. Y, si el vehículo creía que era un obstáculo para el tráfico, entonces nos quedaríamos quietos.

Para mejorar la información recibida de cámaras y radares, hemos creado programas que combinan datos de sensores ópticos y de sensores de ubicación. Podrías verlos en acción durante la demostración del "perro" de Anatoly Unitsky. Enseñamos a la IA a complementar una información con la otra. Con el fin de tomar las decisiones más óptimas basadas en estos datos y garantizar el movimiento seguro de los vehículos.

El tercer tipo de sensores utilizados por algunos drones, pero no por SkyWay Technologies Co, son los lidares. Un rayo láser escanea el área y recibe una excelente reproducción óptica. Al mismo tiempo, define bien los parámetros de movimiento. Parecería que todo está bien, excepto algunos "Cositas". Por lo cual no usamos los lidares en el transporte de hilos. Lo primero es el precio. Lo segundo, lidar es un dispositivo mecánico que tiende a romperse. Lo tercero, es un dispositivo óptico. Por lo tanto, en lluvia o niebla, cuando el rayo láser se dispersa, ve la pared. Lidar, en nuestra opinión, se usa mejor en California. Dado que nos centramos en un mercado diverso y probamos el transporte en Belarús, donde la lluvia y la niebla son una práctica natural, usar lidares no es práctico para nosotros.

Ya casi Sky-Net

Como regla general, cada vehículo no tripulado se considera como una unidad independiente. Es auto-suficiente, con ciertos parámetros e información predefinida, por ejemplo, un mapa del área. Y el movimiento de tales unidades es caótico, lo que, a su vez, conduce a un bajo rendimiento.

En SkyWay cada elemento de la infraestructura también está dotado de "inteligencia e ingenio rápido", además de que también hay un sistema central de control inteligente (SCCI). Ella controla todo el complejo de transporte de acuerdo con las tareas.  Supervisa la velocidad y la seguridad del movimiento, combina flujos y responde a los deseos de cada cliente individual para garantizarle la máxima comodidad. SCCI calcula las tareas de ruta más convenientes y óptimas con la actualización constante de los datos entrantes.

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Otra diferencia entre los sistemas inteligentes de SkyWay y los vehículos no tripulados es la capacidad de responder rápidamente a situaciones de emergencia. La falla del movimiento de cualquier vehículo conduce a un recálculo instantáneo de la tarea de ruta para el resto de los vehículos, asociados con esta ruta. Y también para tomar las medidas necesarias para resolver la situación actual: evacuación, transporte, etc. Es decir, la diferencia entre nuestro sistema y los sistemas de la competencia es el control global del flujo de tráfico sin sacrificar la individualidad de cada vehículo.

¿De qué hablan las maquinas?

Sin embargo, la comunicación entre las máquinas no se limita por la centralita. Porque la falla de uno de sus elementos podría llevarlos al colapso. Por esto cada vehículo se comunica con todos los elementos de la infraestructura de transporte. Suponga lo imposible, que la SCCI dejara de funcionar. Cada máquina individual conoce su tarea, se comunica con otras máquinas cercanas y transmite información sobre el entorno. Por lo tanto, todos los vehículos pueden continuar moviéndose a lo largo de la ruta y responder a cualquier cambio, independientemente de la operación del SCCI

Sistema de gestión inteligente en acción.

Probar la tecnología de evacuación de vehículo es un ejemplo de cómo las máquinas realizaron el orden del SCCI. Pero también se comunicaron entre sí, directamente durante el acoplamiento.

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"Perro" es otro de los ejemplos específicos de trabajo que revela las capacidades de nuestros sistemas: el movimiento de vehículos en un acoplamiento virtual. Desde un punto de vista de seguridad, la distancia entre las máquinas debe depender de la distancia de frenado necesaria para detener la segunda cuando se detiene la primera. Al mismo tiempo, es deseable que sea lo más largo posible. Por otro lado, para aumentar el flujo de pasajeros es necesario reducir esta distancia. ¿Cómo encontrar un equilibrio?

Con respecto al acoplamiento virtual, no somos los pioneros de la investigación. El trabajo fue realizado por otros competidores nuestros. Sin embargo, hemos utilizado y modernizado este concepto. El primer vehículo es el líder, cumple su tarea de ruta. El resto controla y cambia sus parámetros de movimiento: distancia, intervalo, tiempo al módulo en frente.

¿Para qué sirve un acoplamiento virtual?

Por ejemplo, hay una tarea: transportar mercancías y pasajeros a lo largo de la autopista Minsk-Moscú lo más rápido posible. Para resolverlo, será necesario mantener un intervalo mínimo entre los módulos. Y para lograr esto solo será posible debido al acoplamiento virtual. La tarea del SCCI es formar un acoplamiento virtual, dependiendo de los horarios de tráfico existentes y las necesidades individuales de los pasajeros.

Evgeny Rodchenkov, jefe del Departamento de Sistemas Inteligentes de SkyWay Technologies Co entró en la oficina. Interesado en el tema de la conversación, complementa a Yuri Adamovich:

Por cierto, el acoplamiento virtual, desde el punto de vista de los beneficios comerciales, reducirá los costos de energía, aumentará el flujo de pasajeros y, por lo tanto, las ganancias. Ayudará a reducir la carga al conducir en una corriente, como funciona en el caso de los camiones, para reducir los costos de energía y aumentar el flujo de pasajeros. 

Yuri Adamovich continúa cubriendo el aspecto técnico del problema.

Anatoly Eduardovich, al llamar al unibus un "perro", no solo demostró el seguimiento adaptativo del líder, que es necesario para la implementación del acoplamiento virtual. También mostró la ejecución de algunos comandos que son completamente inusuales para el sistema: huyendo, persiguiendo. Entiende, cuando Anatoly Eduardovich dijo que la tarea resuelta por nuestra compañía es muy seria, no se jactó en absoluto y no ofendió. Realmente tomamos una posición de liderazgo en este asunto.

¿Qué ve el unibus?

Volviendo a los temas de visión técnica, recuerdo que en uno de los momentos de la demostración, Anatoly Eduardovich dijo: "El sistema ve muchos objetos innecesarios e interferencias". Porque, a diferencia del asfalto, trabajamos en una superficie imperfecta. Y el hecho de que el sistema que desarrollamos haya aprendido a seleccionar los objetos necesarios y procesar la información necesaria a nivel de distorsiones de la superficie, habla de un tremendo éxito.

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Si durante las pruebas había otras personas en el camino de unibus, entonces las resolvería según el principio de la mayor amenaza potencial. Basado en los parámetros de movimiento tanto del vehículo como de objetos potencialmente peligrosos, calculando la intersección de sus pistas. Porque el más cercano puede alejarse, y el que está en la distancia puede acercarse.

Sistemas inteligentes contra el vandalismo.

Nuestro sistema de visión ya reconoce las armas dentro y fuera del vehículo, envía una señal a una "situación potencialmente peligrosa detectada" al centro de control. Es él quien debe tomar más medidas. Aún así, el hombre todavía juega el papel más importante. Porque el precio de un error será bastante alto si, por ejemplo, en la cabina hay una persona no con una pistola de juguete, sino con una real. Y brindaremos la oportunidad para que la inteligencia artificial elija qué hacer.

Sin embargo, no es fácil reconocer actos de vandalismo y situaciones potencialmente peligrosas, por ejemplo, comportamiento agresivo. La IA tendrá que aprender a distinguir entre una simple palmada en el hombro de un golpe o un gesto de bienvenida de una amenaza. Pero utilizamos enormes bases de datos de conjuntos de datos para que las máquinas finalmente puedan hacer esto.

Evgeny Rodchenkov añade: “Por cierto, hay una película en la que no una persona enseña a un robot, sino viceversa. Se llama "Soy una madre." Su moral es cómo se toma la decisión, por qué de esta manera y quién es aún más inteligente - una persona o un robot".

¿Por qué los robots aún no se están apoderando del mundo?

Contrariamente a todos los peligros, los vuelos tripulados al espacio, la decisión de sacrificarse durante una emergencia en favor de salvar a otra persona, e incluso la idea de "enviar un mensajero por otra botella de vino" cuando parece que es hora de detenerse, estas son decisiones irracionales. Solo una persona es capaz de tomarlos. Y no se sabe cuánto tiempo llevará enseñar este a maquina, y si funcionará en absoluto. Por lo tanto, es demasiado pronto para temer por una rebelión de robots. Después de todo, hasta ahora son una reminiscencia de los niños pequeños, y nosotros por "nuestros" en SkyWay estamos muy orgullosos.

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Petr Kaiushkin
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09 Septiembre 2019
Хотелось бы, чтобы освещаемая информация преподносилась в видео формате
Artem Rudenko
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09 Septiembre 2019
Очень интересное и полезное интервью!
Всегда любил фантастику о роботах и искусственном интеллекте.
Но наблюдаю, что технологии развиваются всё стремительнее, и входят в нашу жизнь. И то, что ещё вчера было фантастикой, сегодня уже реальность.
Считаю, важно просвещать народ, чтоб люди лучше понимали суть всех новых технологий, и не испытывали перед ними замешательство или иррациональный страх.
Natalia Klyueva
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10 Septiembre 2019
Просто космос!!!
Alexandr Perov
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10 Septiembre 2019
Информацию обалденная и изложена интересна, в добавок ко всему хотелось бы еще и видео вариант.
И самое главное почему не возможно отправить её из личного кабинета, так что бы видео отправленное в соцсети было бы сразу же с реферальной ссылкой???
Daria Kozlova
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10 Septiembre 2019
Очень интересное и информативное интервью!

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