Il n'y aura pas de révolte des machines

Il n'y aura pas de révolte des machines

09 Septembre 2019 4148

Le mois d’août. Encore une matinée très chaude. Un sujet intéressant nous a amenés à l'un des bureaux de la société d'études SkyWay pour une conversation avec un spécialiste dans le domaine de l'intelligence artificielle et des systèmes de contrôle automatisés, un candidat en sciences techniques, Yury Adamovitch Sorokin.

Le début de la journée de travail, le bureau est rempli de bourdonnement. Nous traversons les couloirs dans un bureau spacieux. De là, à partir du 9ème étage, il y a une vue plus folle sur la Bibliothèque Nationale.

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Nous sommes venus chez Yury Adamovitch pour discuter de la sécurité des complexes de transport SkyWay. Dans le même temps, nous avons appris quelle est la différence entre l'intelligence artificielle utilisée dans SkyWay et dans les véhicules sans pilote, ce que les unibus communiquent entre eux, et quel film vaut la peine d'être vu si vous voulez apprendre sur le développement de l'IA.

Pas en un mot sur pourquoi les systèmes intelligents sont nécessaires

L'intelligence artificielle (IA) est trop idéalisée. En grande partie grâce au marketing. Le développement de l'IA est aujourd'hui à ses débuts. Quand une personne a décidé de former une machine à analyser des informations et à prendre des décisions, elle a commencé par y mettre certains algorithmes. Le résultat dépendait de la capacité à tout prévoir. Il était évident que ce n'était pas possible. Par conséquent, il y avait un besoin d'apprendre à l'ordinateur à penser, à raisonner, à être capable de s'adapter. C'est ce que maintenant on essaie de mettre en œuvre dans le monde entier. Mais jusqu'à présent, l'ordinateur ne peut pas se passer d'un homme.

En quoi l'intelligence artificielle ressemble-t-elle à un enfant?

Quelque part dans l'univers idéal, les enfants sont capables d'apprendre tout de leurs propres erreurs. Ils connaissent le monde eux-mêmes, et le prix de leurs erreurs est incommensurablement faible. Mais c'est dans un univers parfait. Et dans le monde réel, vous ne voudriez probablement pas que votre fils mette ses doigts dans la prise et découvre que l'électricité fait mal.

Avec l'intelligence artificielle, la même situation. Par exemple, il y a une petite voiture, il y a un labyrinthe. On a lancé la voiture là-bas pour qu'elle cherche une sortie. La voiture est tombée dans une impasse, s'est souvenue qu'il n'y avait pas de sortie, et est revenue. Le prix d'une telle erreur est faible - le risque est approprié.

Mais, supposons que dans le processus de mouvement devant la voiture il y a un obstacle. Par exemple, un camion sur la chaussée, et la voie de freinage n'est pas suffisante. La voiture configurée pour respecter strictement les règles de circulation sera mise en place avant le choix: traverser la ligne continue et aller sur la voie libre de la circulation venant en sens inverse, ou encore freiner et permettre une collision avec des conséquences possibles pour la santé des passagers. La voiture auto-apprenante peut faire le choix: ne pas violer les règles de circulation, puis, selon les résultats de l'évaluation des conséquences, elle considérera que la décision était incorrecte. Mais il est peu probable que vous souhaitiez devenir un cobaye et former une voiture au prix de votre santé. Par conséquent, l'auto-apprentissage de l'IA n'est possible que lorsque les conséquences d'une mauvaise décision sont faibles.

En conséquence, le rôle de l'homme dans la construction de systèmes avec l'IA est indéniablement élevé. Au départ, c'est lui qui doit former ce système. Et la qualité de la formation dépendra directement de la compétence des développeurs, des programmeurs, de tous ceux qui l'enseignent. La voiture doit être sous contrôle tout le temps.

Comment enseignons-nous le transport SkyWay?

Prenez, par exemple, le système de reconnaissance faciale installé dans le complexe de transport SkyWay. Pour qu'il apprenne à détecter les cas de détérioration de la santé, les actes de vandalisme ou de violence, les passagers indésirables, il a d'abord dû apprendre à reconnaître en principe les visages. On lui "donnait" un grand nombre d'images de personnes, ainsi que des situations, y compris, illégales. Ainsi, le système a mis en évidence certains modèles pour finalement identifier les personnes afin d'assurer le contrôle de l'accès aux services du complexe de transport et d'identifier les situations avec des choses oubliées ou des bagarres.

L'apprentissage du transport à corde se fait constamment. Les informations pour l'analyse sont écrites pendant toutes les courses, indépendamment du fait que des tests d'IA ou du système de conduite se produisent maintenant. Par conséquent, l'ensemble de données est continuellement mis à jour.

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Les fabricants de drones collectent également constamment des informations de leurs machines lorsqu'elles parcourent les rues en vue d'apprentissage de l'IA. Cependant, dans leur cas, il est nécessaire d'apprendre à la voiture à réagir à tous les dangers qui se posent sur le chemin et à se protéger contre les menaces de l'extérieur. Dans le cas du transport SkyWay, l'IA a des objectifs plus humains. En soulevant la piste au deuxième niveau, nous nous sommes déjà débarrassés des menaces extérieures. Par conséquent, l'IA apprend à surveiller la sécurité dans les transports et à calculer les tâches de route les plus rapides et les plus pratiques. Lorsque les unibus seront en production en série et arriveront dans les rues des villes, l'IA continuera également à apprendre, mais cela ne sera jamais une menace pour la sécurité humaine.

Comparons le transport à corde et les drones

Les drones et les systèmes de transport SkyWay utilisent plusieurs types de capteurs: optiques (caméras) et radars. Quels sont leurs avantages et leurs inconvénients?

Grâce à une IA bien formée, les capteurs optiques peuvent facilement reconnaître des objets. Cependant, au niveau de l'homme, ils sont encore loin. Après tout, la caméra ne voit rien de plus qu'un ensemble de pixels. Bien qu'il puisse reconnaître plus rapidement dans la foule un objet spécifique d'une liste donnée. Mais la caméra mesure mal la distance et la vitesse. Un autre inconvénient est qu'il est très critique envers les conditions extérieures (éclairement, pluie, brouillard). Oui, il existe différentes façons de les traiter, mais elles augmentent considérablement le coût du système de surveillance.

Le deuxième capteur, qui est universellement utilisé pour détecter des objets, à la fois sur le transport à corde et sur la plupart des drones – est le radar. Il est considéré comme résistant aux intempéries, mesure parfaitement la distance à l'objet, ses paramètres de mouvement. Mais en raison du faible volume de caractéristiques de classification, il ne reconnaît pratiquement pas les objets détectés. Et tout est perçu comme un obstacle. Pendant les essais sur le polygone, nous voyons une réflexion de tout: herbes, supports, infrastructures. Et, si le véhicule pensait que c'était un obstacle à la circulation, alors nous resterions immobile.

Pour améliorer les informations provenant des caméras et des radars, nous avons créé des programmes qui combinent les données des capteurs optiques et de localisation. Vous pouvez les voir en action lors de la démonstration du «chien» d'Anatoly Yunitsky. Nous avons appris à l'IA à compléter une information par une autre. Pour à partir de ces données, prendre les décisions les plus optimales et assurer la sécurité de la circulation des véhicules.

Le troisième type de capteurs que certains drones utilisent, mais pas SkyWay Technologies Co., est le lidar. Le faisceau laser mince scanne le terrain et obtient une reproduction optique parfaite. En même temps, il détermine bien les paramètres de mouvement. Il semblerait que tout va bien, à l'exception de certains "Mais". À cause de laquelle nous n'utilisons pas de lidars pour le transport à corde. Tout d'abord, c'est le prix. Deuxièmement, le lidar est un dispositif mécanique qui a la propriété de se casser. Troisièmement, c'est un dispositif optique. Par conséquent, sous la pluie ou dans le brouillard, lorsque le faisceau laser se dissipe, il voit le mur. Le lidar, à notre avis, est mieux utilisé en Californie. Étant donné que nous nous concentrons sur un marché diversifié et que nous testons le transport en Biélorussie, où la pluie et le brouillard sont une pratique naturelle, l'utilisation de lidars n'est pas pratique pour nous.

Déjà presque Skynet

En règle générale, chaque véhicule sans pilote est considéré comme une unité indépendante. Il est autonome, avec certains paramètres et des informations prédéfinies, comme une carte de terrain. Et le mouvement de ces unités est chaotique, ce qui entraîne une faible capacité de flux.

Dans SkyWay, chaque élément de l'infrastructure est également doté de "l'esprit et l'intelligence", plus il y a aussi un système de contrôle intelligent central (SCIC). Il contrôle l'ensemble du complexe de transport en fonction des objectifs fixés.  Il surveille la vitesse et la sécurité du mouvement, combine les flux et répond aux souhaits de chaque client pour lui assurer un maximum de confort. SCIC calcule les tâches d'itinéraire les plus pratiques et optimales avec une mise à jour constante des données entrantes.

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Une autre différence entre les systèmes intelligents SkyWay et les véhicules sans pilote est la capacité de réagir rapidement aux situations d'urgence. L'échec de la circulation d'un véhicule entraîne un recalcul instantané de la tâche d'itinéraire pour les autres machines associées à cet itinéraire. Et de prendre les mesures nécessaires pour faire face à la situation actuelle: évacuation, transport, etc. Autrement dit, la différence entre notre système et les systèmes concurrents est la gestion globale du flux de transport, non au détriment de l'individualité de chaque véhicule.

De quoi parlent les voitures?

Cependant, la communication entre les voitures ne se résume pas seulement à une communication centralisée. Après tout, l'échec d'un de ses éléments pourrait conduire à un effondrement. Par conséquent, chaque véhicule communique avec tous les éléments de l'infrastructure de transport. Supposons que l'impossible, que le SCIC a quand même cessé de fonctionner. Chaque machine connaît sa tâche, communique avec d'autres machines qui se trouvent à proximité et transmet des informations sur l'environnement. Par conséquent, tous les véhicules peuvent continuer à circuler le long de la route et réagir à tout changement, quel que soit le fonctionnement du SCIC.

Système de contrôle intelligent en action

Le développement de la technologie d'évacuation du véhicule est un exemple de la façon dont les machines ont effectué la tâche du SCIC. Mais entre eux, ils ont également communiqué - directement pendant l'accostage.

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Le "chien" est un autre exemple spécifique de travail qui révèle les capacités de nos systèmes – le mouvement des véhicules dans un couplage virtuel. Du point de vue de la sécurité, la distance entre les machines doit dépendre de la distance de freinage nécessaire pour arrêter la seconde lorsque la première est arrêtée. Dans ce cas, il est souhaitable que ce soit autant que possible. D'autre part, pour augmenter le trafic de passagers, il est nécessaire de réduire cette distance. Comment trouver l'équilibre?

En ce qui concerne l'accostage virtuel, nous ne sommes pas les ancêtres de la recherche. Les travaux ont été menés par nos autres concurrents. Cependant, nous avons utilisé et modernisé ce concept. Le premier véhicule est le conducteur, il effectue sa mission d'itinéraire. Les autres contrôlent et modifient leurs paramètres de mouvement: distance, intervalle, temps jusqu'au module courant en avant.

À quoi sert l'accostage virtuel?

Par exemple, il y a une tâche: transporter des marchandises et des passagers sur l'autoroute Minsk-Moscou aussi vite que possible. Pour le résoudre, il faudra maintenir un espacement minimal entre les modules. Et pour y parvenir, il ne sera possible que grâce à un couplage virtuel. La mission du SCIC est de former un couplage virtuel en fonction des horaires de circulation existants et des besoins individuels des passagers.

Le chef du bureau des systèmes intelligents de SkyWay Technologies Co. Evgueny Rodchenkov est apparu dans le bureau. Intéressé par le sujet de la conversation, il complète Yury Adamovitch:

Par ailleurs, l'accostage virtuel, en termes d'avantages commerciaux, permettra de réduire les coûts énergétiques, d'augmenter le trafic de passagers, et donc les bénéfices. Il aidera à réduire la charge lors de la conduite dans le flux, comme cela fonctionne dans le cas des camions lourds, afin de réduire les coûts énergétiques et d'augmenter le flux de passagers. 

Yury Adamovitch continue de couvrir le côté technique de la question.

Anatoly Edouardovitch, appelant l'unibus un "chien", n'a pas seulement démontré le suivi adaptatif du présentateur, qui est nécessaire pour la mise en œuvre d'un couplage virtuel. Il a également montré l'exécution de certaines commandes, complètement indépendantes du système: fuite, poursuite. Comprenez bien, quand Anatoly Edouardovitch a dit que la tâche résolue par notre société est très sérieuse, il ne se vantait pas du tout et ne tordait pas son âme. Nous sommes vraiment en position de leader sur cette question.

Que voit l'unibus?

En revenant aux questions de vision technique, je vous rappelle comment Anatoly Edouardovitch a déclaré à l'un des moments de la manifestation: «Le système voit beaucoup d'objets superflus et d'interférences.» Parce que, contrairement à l'asphalte plat, nous avons travaillé sur une surface imparfaite. Et le fait que le système que nous avons développé a appris à sélectionner les bons objets et à traiter les informations nécessaires au niveau de la distorsion de surface témoigne d'un énorme succès.

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S'il y avait d'autres personnes sur le chemin d'unibus pendant les essais, il les travaillerait sur le principe de la plus grande menace potentielle. Basé sur les paramètres de conduite du véhicule lui-même et des objets potentiellement dangereux en calculant les intersections de leurs pistes. Après tout, le plus proche peut s'éloigner, et se tenant au loin - s'approcher.

Systèmes intelligents contre le vandalisme

Notre système de vision détecte déjà les armes à l'intérieur et à l'extérieur du véhicule, envoie un signal "une situation potentiellement dangereuse" au répartiteur. C'est lui qui doit prendre d'autres mesures. Pourtant, l'homme joue encore le rôle le plus important. Parce que le prix de l'erreur sera assez élevé si, par exemple, il y a une personne dans la cabine non avec un pistolet jouet, mais avec le vrai. Et nous allons permettre à l'intelligence artificielle de choisir quoi faire.

Cependant, être capable de reconnaître les actes de vandalisme et les situations potentiellement dangereuses, telles que les comportements agressifs, n'est pas facile. L'IA devra apprendre à distinguer une simple tape sur l'épaule d'un coup ou un geste de bienvenue d'une menace. Mais nous utilisons d'énormes bases de données pour que les machines puissent enfin le faire.

Evgueny Rodchenkov complète: "En passant, il y a un film dans lequel ce n'est pas l'homme qui enseigne le robot, mais au contraire. Il s'appelle "Moi, mamam". Sa morale est de savoir comment le choix de la décision se produit, pourquoi de cette façon, et qui est encore plus intelligent - un homme ou un robot.

Pourquoi les robots ne vont-ils pas bientôt envahir le monde?

Les vols de l'homme dans l'espace, entrepris contre tous les dangers, la décision de se sacrifier en cas d'urgence en faveur du sauvetage d'une autre personne, et même l'idée de «envoyer un messager pour une autre bouteille de vin», quand il semble qu'il est temps d'arrêter – toutes ces décisions irrationnelles. Seul un homme y est capable. Et on ne sait pas combien de temps il faudra pour enseigner cette machine, et si cela fonctionnera du tout. Par conséquent, il est trop tôt pour avoir peur de la révolte des robots. Après tout, jusqu'à présent, ils ressemblent à de jeunes enfants, et nous sommes très fiers de "notre" SkyWay.

Publication réalisée par
Texte, Photo
L'éditeur
Traduction
Petr Kaiushkin
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09 Septembre 2019
Хотелось бы, чтобы освещаемая информация преподносилась в видео формате
Artem Rudenko
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09 Septembre 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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Note de publication: star star star star star
10 Septembre 2019
Просто космос!!!
Alexandr Perov
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Note de publication: star star star
10 Septembre 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 Septembre 2019
Очень интересное и информативное интервью!

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