HOFOLDING, Germania-ceilalți șoferi nu ar fi observat nimic neobișnuit, deoarece cele două limuzine elegante cu plăcuțe de înmatriculare germane s — au alăturat traficului pe Autoroute 1 din Franța.
dar ceea ce ei au fost martori — în acea zi însorită, toamna în 1994 — a fost ceva mulți dintre ei ar fi respins ca pur și simplu nebun.
a fost nevoie de câteva apeluri telefonice de la lobby-ul auto German pentru a determina autoritățile franceze să dea undă verde. Dar aici au fost: două Mercedes 500 SELs gri, accelerând până la 130 de kilometri pe oră, schimbând benzile și reacționând la alte mașini — în mod autonom, cu un sistem informatic de bord care controlează volanul, pedala de gaz și frânele.
cu zeci de ani înainte ca Google, Tesla și Uber să intre în afacerea cu mașini autonome, o echipă de ingineri germani condusă de un om de știință pe nume Ernst Dickmanns a dezvoltat o mașină care putea naviga singură în traficul de navetiști francezi.
povestea invenției lui Dickmann și cum a ajuns să fie uitată, este o ilustrare clară a modului în care tehnologia progresează uneori: nu în pași mici, ci în brațe și busturi, în progrese improbabile și retrageri inevitabile —”un pas înainte și trei pași înapoi”, după cum a spus un cercetător AI.
Ernst Dickmanns, omul de știință German care a testat mașinile autonome pe străzile Europene în anii 1980 și 1990 | Janosch Delcker pentru POLITICO
este, de asemenea, un fel de avertisment, despre așteptările pe care le punem asupra inteligenței artificiale și limitele unora dintre abordările bazate pe date utilizate astăzi.
„am încetat să mai dau sfaturi generale altor cercetători”, a spus Dickmanns, acum în vârstă de 82 de ani. „Doar atât: nu ar trebui să pierdem niciodată complet din vedere abordările care au fost odată foarte reușite.”
de la cer la stradă
înainte de a deveni omul „care a inventat de fapt mașinile cu conducere automată”, după cum a spus informaticianul Berkeley, Jitendra Malik, Dickmanns și-a petrecut primul deceniu al vieții sale profesionale analizând traiectoriile pe care le iau navele spațiale atunci când reintră în atmosfera Pământului.
instruit ca inginer aerospațial, s-a ridicat rapid în rândurile ambițioasei comunități aerospațiale din Germania de Vest, astfel încât în 1975, încă sub 40 de ani, și-a asigurat o poziție la o nouă universitate de cercetare a forțelor armate germane.
cele trei vehicule rutiere autonome la demonstrația PROMETHEUS de la Paris, octombrie 1994. De la stânga la dreapta: Unibwm VaMP, Daimler VITA-2, Daimler VITA-1 | fotografie de Reinhold Behringer
în acest moment, începuse deja să se gândească la ceea ce va deveni în curând misiunea sa de viață: să învețe vehiculele cum să vadă. Locul de început, Dickmanns a devenit din ce în ce mai convins, nu erau nave spațiale, ci mașini. În câțiva ani, a cumpărat o dubă Mercedes, a instalat-o cu computere, camere și senzori și a început să efectueze teste în incinta universității în 1986.
„colegii de la universitate au spus că este un ciudat, dar are un palmares, așa că hai să-l lăsăm să o facă”, a spus Dickmanns în timpul unui interviu la casa familiei sale, situată la câțiva pași de o biserică cu cupolă de ceapă din Hofolding, un oraș mic din afara Munchenului.
în 1986, duba lui Dickmanns a devenit primul vehicul care a condus autonom — pe skidpan la universitatea sa. Anul următor, el a trimis-o pe o secțiune goală a unui autobahn bavarez încă deschis, la viteze care se apropie de 90 de kilometri pe oră. La scurt timp după aceea, Dickmanns a fost abordat de producătorul auto German Daimler. Împreună, au obținut finanțare dintr-un proiect paneuropean masiv, iar la începutul anilor 1990, compania a venit cu o idee care i s-a părut mai întâi „absurdă” lui Dickmanns.
„nu puteți echipa una dintre mașinile noastre mari de pasageri pentru demonstrația finală a proiectului la Paris în octombrie și apoi să conduceți pe autostrada cu trei benzi în traficul public?”el a amintit oficialii cer.
a trebuit să respire adânc, „dar apoi le-am spus că împreună cu echipa mea și cu metodele pe care le folosim, cred că suntem capabili să facem asta.”
Daimler a sporit finanțarea proiectului. Lobbyiștii auto au eliminat îndoielile din interiorul guvernului francez. Și în octombrie 1994, echipa lui Dickmanns a luat un grup de oaspeți de rang înalt de la Aeroportul Charles de Gaulle, i-a condus pe autostrada din apropiere și a trecut cele două mașini în modul de conducere automată.
„uneori, ne luam mâinile de pe volan” — Reinhold Behringer, unul dintre inginerii care stăteau pe scaunul șoferului în timpul demonstrației
un inginer a rămas pe scaunul din față al fiecărei mașini — cu mâinile pe volan în cazul în care ceva nu mergea bine-dar mașinile conduceau.
„uneori, ne luam mâinile de pe volan”, a spus Reinhold Behringer, unul dintre inginerii care stăteau pe scaunul șoferului în timpul demonstrației, cu emoție încă în voce 24 de ani mai târziu.
ziarele au publicat articole pe prima pagină despre demonstrație, și-a amintit el. Și un an mai târziu, echipa lui Dickmanns a luat o mașină reproiectată într-o călătorie și mai lungă, călătorind peste 1.700 de kilometri pe autobahn din Bavaria în Danemarca, atingând viteze de peste 175 de kilometri pe oră.
nu după mult timp, proiectul se terminase. Tehnologia pe care Dickmanns o folosea și-a atins limitele. Daimler și-a pierdut interesul pentru finanțarea cercetării de bază necesare pentru a merge mai departe. În scurt timp, efortul de pionierat al lui Dickmanns a fost aproape uitat.
Summer child
istoria inteligenței artificiale este o istorie a izvoarelor buzzy urmată de ceea ce cercetătorii numesc „ierni AI”, când atenția și finanțarea se estompează.
munca lui Dickmanns privind conducerea autonomă a început în prima iarnă și s-a încheiat după ce o a doua a lovit terenul.
cercetările privind ia — eforturile de a face mașinile să îndeplinească sarcini care altfel ar necesita gândirea umană — au început la sfârșitul anilor 1950. Încă din primele sale zile, domeniul a fost caracterizat de hype, determinând unii cercetători ambițioși precum economistul Herbert Simon să prezică în anii 1960 că mașinile vor fi „capabile în termen de 20 de ani de a face orice muncă pe care o poate face un om.”
stimulate de astfel de promisiuni, finanțarea a explodat — dar tehnologia nu a reușit să livreze și bula a izbucnit la mijlocul anilor 1970. banii s-au diminuat și cercetarea ia a fost expediată laboratoarelor din spate.
în interiorul vehiculului experimental autonom Unibwm VaMP, pe bancheta din spate unde a fost instalat sistemul de calcul pentru acces ușor și monitorizare | fotografie de Reinhold Behringer
această primă iarnă AI a fost unul dintre motivele pentru care Dickmanns și-a păstrat munca în viziunea mașinii în mare parte pentru sine în primii ani. El a fost conștient, el a spus, că „oamenii ar fi spus că tipul are un șurub liber undeva.”
când și-a trimis autoutilitara pe o autostradă germană goală la mijlocul anilor 1980, a sosit un alt izvor AI. Dovada conceptului său a generat suficient interes pentru a angaja o echipă care va crește în cele din urmă la 20 de persoane înainte de demonstrația de la Paris din 1994.
apoi a venit o altă iarnă, la începutul anilor 1990, iar impulsul lui Dickmanns s-a pierdut.
„a fost un concept interesant”, a spus Behringer, inginerul care s-a așezat la volan la Paris. „Dar pentru mulți era încă mult prea futurist.”
de predare o mașină pentru a vedea
tehnologi spun că există două tipuri de invenții: Cei ca becul, care au fost în uz și îmbunătățit continuu încă de când au fost inventate pentru prima dată. Și cei ca avioanele supersonice-amintiți-vă Concorde? – care întruchipează procesul tehnologic revoluționar, dar sunt prea avansate pentru a supraviețui, cel puțin la momentul invenției lor.
mașinile autonome ale lui Dickmann fac parte din a doua categorie.
când a început să le dezvolte la începutul anilor 1980, computerele aveau nevoie de până la 10 minute pentru a analiza o imagine. Pentru a conduce autonom, o mașină trebuie să reacționeze la împrejurimile sale și, pentru a face acest lucru, Dickmanns a calculat că computerele ar trebui să analizeze cel puțin 10 imagini pe secundă.
confruntându-se cu ceea ce părea un obstacol insurmontabil, el s-a inspirat din anatomia umană. Mașinile, a decis el, ar trebui programate să vadă străzile ca oamenii percep împrejurimile lor.
în interiorul vehiculului experimental Unibwm VaMP pe o autostradă publică din Danemarca la 11 noiembrie 1995 | fotografie de Reinhold Behringer
ochiul uman poate vedea doar un mic punct în centrul câmpului său vizual la rezoluție înaltă. În mod similar, a crezut Dickmanns, o mașină ar trebui să se concentreze doar pe ceea ce este relevant pentru conducere, cum ar fi marcajele rutiere. Acest lucru a redus cantitatea de informații pe care computerele de la bord trebuiau să le proceseze.
el a găsit și alte comenzi rapide de calcul — o cantitate semnificativă de timp de calcul a fost eliberată atunci când Dickmanns și-a dat seama că nu trebuie să cheltuiască energie de procesare valoroasă economisind fiecare imagine. De asemenea, el a programat mașina să învețe din greșelile sale, îmbunătățind treptat înțelegerea înconjurătoare.
în total, a fost suficient pentru a menține mașina pe drum — abia.
conducerea pe o autostradă, se pare, este una dintre sarcinile mai ușoare pe care le poate îndeplini o mașină cu conducere automată. Condițiile sunt bine definite: traficul curge previzibil, într-o singură direcție. Benzile sunt clar marcate.
și chiar și atunci, demonstrația nu a mers perfect. „A fost un test”, a spus Behringer. „Când, de exemplu, era o mașină în fața noastră care acoperea marcajele rutiere, iar pe cealaltă parte, marcajele au fost spălate, atunci funcția de identificare a benzii a avut o problemă.”
America apelând
după a doua iarnă AI stabilită și zgomotul din jurul demonstrației de la Paris a dispărut, Daimler i-a spus lui Dickmanns că „dorește să aibă un produs pentru piață cât mai curând posibil”, și-a amintit el. Producătorul auto și-a pierdut interesul pentru cercetările sale fundamentale costisitoare, care era puțin probabil să producă aplicații din viața reală în următorii doi ani.
„în retrospectivă, a fost probabil o greșeală că aceste proiecte nu au fost continuate imediat”, a declarat J. O. R. R. Schmidhuber, co-director al Institutului Dalle Molle pentru cercetarea inteligenței artificiale din Lugano, Elveția. „În caz contrar, nu ar exista nicio întrebare despre cine ar conduce astăzi în domeniu.”
companiile germane continuă să dețină cele mai multe — aproape jumătate din toate — brevete în tehnologia de conducere automată, dar jucătorii mai noi, printre care giganții tehnologici americani precum Alphabet Waymo, au ajuns din urmă. Experții descriu cursa actuală pentru leadership în tehnologia de conducere autonomă ca gât și gât.
„există o lipsă profundă de conștientizare a ceea ce sa făcut în trecut, în special în rândul oamenilor de știință de învățare automată — – cercetător de lungă durată AI
„este posibil ca acest lucru să renunțe la rolul său clar de avangardă, deoarece cercetarea nu a fost continuată în mod constant la acea vreme”, a spus Schmidhuber. El a adăugat că producătorii auto s-ar fi putut feri de tehnologia de conducere automată, deoarece părea să fie în opoziție cu marketingul lor, care a promovat ideea unui șofer responsabil de conducerea unei mașini.
la sfârșitul anilor 1990, Dickmanns s-a întors în străinătate și a semnat un contract pe patru ani cu laboratorul de Cercetare al Armatei Statelor Unite.
cooperarea a dus la o altă generație de mașini autonome, care au reușit să navigheze pe suprafețe mai complicate; rezultatele sale-publicate în perioada în care Dickmanns s — a retras — au atras atenția DARPA, Divizia de tehnologii emergente a Pentagonului. A inspirat agenția să lanseze o serie de „provocări”, începând din 2004, însărcinând inventatorii să trimită mașini cu conducere automată care circulă pe un teritoriu spectaculos.
aceste provocări, promovate de campanii masive de marketing, au fost prima dată când un public larg a auzit despre conducerea autonomă. Ei l-au făcut pe informaticianul german Sebastian Thrun — care a câștigat provocarea în 2005 ca profesor la Universitatea Stanford și mai târziu a fondat echipa de conducere automată Google-o celebritate în comunitatea AI.
vehiculul experimental Unibwm VaMP în timpul unei opriri / fotografii de Reinhold Behringer
între timp, munca de pionierat a lui Ernst Dickmanns a căzut în uitare.
când în 2011, la 17 ani după demonstrația de la Paris a lui Dickmanns, New York Times a publicat o poveste pe prima pagină despre eforturile lui Thrun de a construi o mașină cu conducere automată, a trebuit să efectueze o corecție după aceea, precizând că „deși domnul Thrun a dezvoltat o mașină fără șofer, nu a fost primul care a făcut acest lucru.”
„există o lipsă profundă de conștientizare a ceea ce s-a făcut în trecut, în special în rândul oamenilor de știință din domeniul învățării automate”, a spus un cercetător de lungă durată AI, care a cerut să rămână anonim.
el a adăugat că intervievează în mod regulat candidați de rang înalt care resping documentele vechi de cinci ani ca fiind „învechite” sau pur și simplu nu știu despre cercetările făcute în deceniile anterioare.
vine iarna?
în 2018 — pe măsură ce AI suferă încă o rundă de hype — ar putea fi o nouă iarnă? Unii cred că este o posibilitate distinctă.
multe cercetări recente în AI au fost în așa-numita „învățare profundă”, în care algoritmii „învață” prin recunoașterea tiparelor. Principiul său de bază — găsirea corelațiilor în date complexe-funcționează excelent pentru majoritatea aplicațiilor, dar se dovedește a fi o fundătură în unele cazuri. Și din moment ce învățarea profundă este condusă de date, algoritmii săi sunt întotdeauna la fel de buni ca datele pe care le hrănesc.
Filip Pi-un informatician din San Diego și autorul unui eseu intitulat” iarna ia este pe drum ” — a spus că o mare parte din finanțarea care se revarsă în AI, în special în contextul mașinilor autonome și al roboticii, se bazează pe așteptări nerealiste ridicate cu privire la ceea ce este capabil să facă învățarea profundă.
sursă foto: Ernst Dickmanns
„acesta este locul în care așteptările se ciocnesc cu realitatea”, a spus pi Inktokniewski. „Și mulți oameni se vor enerva că au investit atât de mulți bani, iar așteptările nu se concretizează.”
Virginia Dignum, profesor la Universitatea din Delft, a fost de acord că, dacă cercetătorii AI continuă să se concentreze în principal pe învățarea profundă”, la un moment dat, oamenii vor fi dezamăgiți.”Domeniul, a spus ea, trebuie să privească dincolo de el și să investească în alte abordări care depind de mai puține date sau modele bazate pe cauzalitate, mai degrabă decât corelația pe care se bazează învățarea profundă.
dar cu toate acestea — ecou al opiniei răspândite în rândul cercetătorilor și analiștilor — Dignum a subliniat că nu crede că o altă „iarnă AI” va veni în curând. Spre deosebire de boom-urile anterioare, dezvoltatorii de astăzi transformă AI de ultimă oră în aplicații comerciale din viața reală, datorită progreselor tehnologice recente începând cu începutul anilor 2010, în special în ceea ce privește puterea de calcul și stocarea datelor.
Pathfinder
acest lucru face ca situația să fie diferită de generațiile anterioare, despre care se spunea adesea că fac „cercetări despre cerul albastru” — oameni de știință precum Ernst Dickmanns, care a spus că și-a dat seama la momentul experimentelor sale că va dura decenii mai mult până când mașinile autonome vor deveni vreodată o realitate de zi cu zi.
într-adevăr, Dickmanns, așezat în grădina sa de iarnă, a spus că încă mai crede că vehiculele cu adevărat autonome sunt încă la un deceniu sau două distanță.
vehiculele cu conducere automată testate în prezent utilizează un proces diferit, mai puțin costisitor din punct de vedere al calculului, care necesită mai puțină putere de procesare în computerul de bord. Acestea compensează diferența folosind hărți, poziționare GPS și baze de date ale obiectelor observate anterior.
„mă bucur că am putut fi unul dintre pionieri. Dar dacă aș putea începe din nou astăzi, cu tehnologia disponibilă, aceasta ar fi o poveste cu totul diferită” — Ernst Dickmanns
mai degrabă decât cu adevărat „văzând”, Dickmanns a spus că se bazează pe ceea ce el numește „viziune de confirmare.”Asta înseamnă că ar putea funcționa bine pe drumuri și zone care au fost cartografiate pe scară largă, dar nu reușesc atunci când vine vorba de medii mai puțin controlate.
abordarea pe care a inițiat — o — pe care o numește „viziune pathfinder” și care este încă urmărită la câteva instituții de cercetare-ar permite mașinilor să funcționeze oriunde. „La un moment dat, oamenii își vor da seama că după o furtună, după un cutremur sau mult mai des într-un context militar atunci când intri în împrejurimi noi, nu va funcționa”, a spus el.
într-o zi, prezice el, industria va realiza limitările abordării sale, iar munca sa va vedea o renaștere.
„mă bucur că am putut fi unul dintre pionieri”, a adăugat el, „dar dacă aș putea începe din nou astăzi, cu tehnologia disponibilă, aceasta ar fi o cu totul altă poveste.”