Баченина:
– В эфире «Передача данных». У микрофона Мария Баченина. Сегодня тема, которая меня и пугает, и привлекает одновременно. Надеюсь вас не напугать, а, наоборот, развлечь и даже привлечь к тому, что и, главное, как видят роботы. В студии кандидат технических наук, младший научный сотрудник лаборатории зрительных систем Института проблем передачи информации Российской академии наук, специалист по коллективному поведению роботов и моделированию роботов и моделированию человеческого внимания Евгений Швец.
Швец:
– Здравствуйте.
Баченина:
– И младший научный сотрудник лаборатории зрительных систем Института проблем передачи информации РАН, руководитель проекта по разработке систем управления беспилотным транспортом компании «Визиллект» Антон Григорьев.
Григорьев:
– Здравствуйте.
Баченина:
– Думаю, как бы не потратить все время передачи на представление вас – довольно внушительное и впечатляет. Видеонаблюдение в магазинах, в метро, на улицах, в подъездах, куда ни плюнь, камера смотрит. И автоматическое распознавание номеров автомобиля туда же, технологии компьютерного зрения нас дополняют. Где они используются, как их разрабатывают? Лаборатория зрительных систем – звучит зловеще. С другой стороны, нас все пугает, что непонятно. С чего она появилась в свое время? Какая необходимость возникла в первую очередь, благодаря чему она появилась?
Григорьев:
– В свое время она называлась лаборатория моделирования биоинформационных процессов в зрительных системах. Даже не лаборатория, а сектор. Это было давно. Суть в том, что корни у нее биологические. А в последнее время мы как раз перешли на разработку больше технических систем. И поскольку наш сектор разнося до полноценной лаборатории, у нас проекты больше стали технические, мы решили взять более компактное название. Мы занимаемся разработкой систем технического зрения.
Баченина:
– Получается, всех биологов уволили, оставили физиков, инженеров и математиков? Вам биологи больше не нужны? Я понимаю иронию, но тут серьезная подоплека тоже есть. У вас биологи работают?
Григорьев:
– Биологи у нас, конечно же, работают. Другое дело, что со временем их стало меньше. Но не потому, что мы их уволили, а потому что, скорее, инженеров стало больше. В частности, Евгений продолжает биологическую тему, только техническими средствами. Это моделирование внимания человека.
Баченина:
– Евгений сейчас может наложением рук или другим способом смоделировать мое внимание? Что это значит?
Швец:
– Внимание человека… довольно простая, бытовая вещь, если человек, например, смотрит видео, необходимо предсказать, куда же он будет смотреть в кадре. И каким-то образом этим воспользоваться. Воспользоваться можно разными способами. Например, туда можно рекламу поместить какую-то, чтобы он ее заметил. Если более скрытые от пользователя вещи, то позволяет сжимать лучше. Туда, куда люди в основном смотрят, например, 95 % людей смотрят в одно и то же место.
Баченина:
– А в какое? На женскую грудь?
Швец:
– Было, да. И еще есть интересный эффект, что изучали, куда люди смотрят. И, если рядом с человеком стоит девушка, то он не будет смотреть на женскую грудь.
Баченина:
– Воспитанный мужчина.
Швец:
– Она же не видит, но там есть мониторчик, который показывает, куда человек смотрит. Внимание – довольно сложная вещь.
Баченина:
– Я так полагаю, что в виртуальной реальности это работает, в разработке игр?
Швец:
– Да, как раз сейчас есть такие проекты.
Баченина:
– А еще военные очень хорошо должны это использовать. Можно оставаться вне поля зрения человека, когда его внимание кто-то отвлекает. Хоп – и шпион остался незамеченным.
Швец:
– Есть такое видео, где люди играют в баскетбол. Там идет человек в костюме медведя и танцует. Его никто не замечает. Потому что все смотрят за мячом.
Баченина:
– Кстати, я тоже вспоминаю какие-то биологические опыты. А для каких роботов вы создаете зрение? Наверное, сюда входит и видеонаблюдение на дорогах, фиксация номеров, еще чего-то фиксация. А что еще?
Григорьев:
– Так вышло, что мы связываемся с системами для автомобильного транспорта. Наша компания «Визиллект» началась с разработки системы классификации транспортных средств АКТС – автоматический классификатор транспортных средств – для платных автодорог. Это система, которая сейчас установлена на большинстве платных автодорог России. Это Санкт-Петербург, М-4, Подмосковье. Это система, которая стала лучше, чем ее европейские аналоги, которые до этого использовались, она использует распознавание видеопотока для того, чтобы правильно распознать класс автомобиля.
Баченина:
– Но там же сидит тетенька, которую не обманешь ни за что. Она королева шлагбаума.
Григорьев:
– Тетенька – королева шлагбаума, но только с учетом того, сколько этих тетенек и насколько они устают, один из вопросов, скорее, в том, чтобы тетенька нас не обманула.
Баченина:
– Вот оно что! Хорошо, а можно ли обмануть робота?
Григорьев:
– Конечно же.
Баченина:
– Как?
Григорьев:
– Как угодно, зависит от робота.
Баченина:
– Я записываю, давайте. Как я должна обмануть робота? Я еду на минивэне, он тяжелее, чем седан. Да еще и нагружен. Я разрушаю дорогу больше и должна заплатить больше. Как мне обмануть робота?
Григорьев:
– Наверное, самый простой способ, если у вас этот минивэн будет белый, на фоне пасмурного неба, а сбоку на вас будет нарисован контур этого седана. А так обмануть, скорее, можно в большую сторону.
Баченина:
– Это ростовая кукла получается или картонная такая штука. Я должна замаскировать свой «ЗИЛ» под минивэнчик?
Григорьев:
– По сути, вам нужно замаскировать его и от человека. Другое дело, что технические системы все-таки имеют пока что больше ограничений, чем человек. Например, одна из главных проблем – это видеть белый объект на фоне светлого неба. Солнце вообще наш главный враг.
Баченина:
– И не только у роботов враг, но еще и у людей. Хотя и друг одновременно. Задачи у всех роботов разные. А чем одно зрение у одного робота отличается от другого, в зависимости от задач? Кто-то должен видеть как человек или даже как микроскоп, а кому-то достаточно и как курица видеть?
Григорьев:
– Да, конечно, параметров, по которым различаются зрительные системы, множество. Начиная от типа сенсора. Это просто видеокамеры видимого диапазона, это видеокамеры ближнего инфракрасного диапазона, то есть обычное ночное видение, которое используется в системах видеонаблюдения, с инфракрасным прожектором. Либо же это совсем системы ночного видения, как у военных. Либо же это могут быть уже радары высокого разрешения, которые формально тоже относятся к зрительным системам, мы тоже ими занимаемся.
Баченина:
– Радар он видит вообще супер, как орел?
Григорьев:
– Он видит по-другому. Например, системы дистанционного зондирования Земли, которые на спутниках используются, там радары как раз, которые строят изображение, на этих изображениях, в частности, видно состояние почвы.
Баченина:
– И что скрывают люди в этой стране, что они прячут под почвой, тоже можно разглядеть?
Григорьев:
– Они там прячут разные полезные или вредные свойства для выращивания различных сельскохозяйственных культур.
Баченина:
– Это понятно. Они там еще бункеры прячут, прячут тиранов. Когда их нужно накрыть…
Григорьев:
– Это не наша тема. Мы с военными не работаем.
Баченина:
– Кстати, очень напрасно. Они, говорят, финансируют неплохо. С другой стороны, а почему вы не работаете с военными? А кто с ними работает? Ваши коллеги?
Григорьев:
– Есть довольно много организаций, которые занимаются аналогичной тематикой и которые больше работают с военными.
Баченина:
– Давайте пофантазируем. Пришли к вам военные, что вы им могли бы предложить?
Григорьев:
– Предложить обратиться к кому-нибудь еще?
Баченина:
– Ну, нет, это нам не подходит. Давайте смелее. Вы им предложение такое озвучиваете, а они раз вам – еще больше денег. И вам уже как-то хочется задуматься, потому что наука требует финансирования и вложений.
Швец:
– Фантазировать можно много. Но мне кажется, изначально «Стая» начиналась как частично военный проект. По крайней мере, какой-то такой смысл был. Надо было охранять территорию от тех, кто вторгается. Скорее всего, можно приравнять к военным. Как собаки охраняют территорию, просто вместо них ездят роботы, которые давят тех, кто туда пытается пролезть.
Баченина:
– Евгений упомянул слово «Стая». Я так понимаю, это как-то перекликается с коллективным поведением роботов. Мне уже жутко. «Стая» роботов? Как они выглядят?
Швец:
– Имеется в виду коллективный искусственный интеллект. «Стая» – откуда это пошло? Есть такое английское словосочетание sworm intelligence. Замечено, что в природе, как раз мы возвращаемся к биологической подоплеке, муравьи не особенно умные, маленькие, мозг небольшой. Но они могут выполнять коллективно очень сложные задания. И хотя каждый муравей не получает информацию от каких-то далеких муравьев, он просто локально что-то смотрит, муравей по соседству может что-то сообщить, например, след на земле оставить. И при этом, видя совсем немного, просто чувствуя, какой здесь запах, муравей что-то делает. Он не понимает, какую большую задачу он решает. Он просто на каких-то локальных инстинктах что-то делает. Но получается, что все вместе, вся эта система обладает гораздо большим интеллектом. Она решает достаточно сложные задачи.
Баченина:
– Здоровское объяснение. А теперь мне бы представить, мне кажется, для многих важно очень представить, визуализировать у себя, как это выглядит. Это просто большой компьютер? Или это много маленьких? Или это действительно человекоподобный робот? Вам, ученым, проще. У вас в голове совершенно другая фантазия работает. У нас же, нам надо визуализировать, обычным людям это все. Что это такое? Это действительно стая каких-то передвигающихся объектов, которые охраняют территорию?
Швец:
– Варьируется, но обычно – да. Например, это может быть очень много маленьких роботов, размером с кулак, и они на одном колесике или еще как-то ездят. Я сейчас придумываю, но смысл в том, что реально маленькие. У них слабый процессор. Он слабее, чем телефон, по вычислительным мощностям. Но их много. И они друг с другом могут как-то очень простым образом общаться. Им надо решить достаточно сложную задачу.
Баченина:
– Я – Бим, а я – Бом… Рельеф почвы, если это стадо, которое нужно охранять?
Григорьев:
– На самом деле, говоря конкретнее о проекте, который был в нашем институте по коллективному поведению роботов, это были нормальные такие большие автомобильчики размера квадроцикла, которые должны были патрулировать известную территорию. Грубо говоря, роботы-охранники на какой-нибудь фабрике. До задач моделирования рельефа местности мы здесь не дошли. Там больше принципиальной была другая задача – как организовать поведение коллектива таких мобильных роботов таким образом, чтобы не было выделенного центра управления. При этом они эффективно патрулировали местность, при этом их поведение было бы непредсказуемым.
Баченина:
– А почему оно должно быть непредсказуемым? Чтобы я, как злоумышленник, не могла это просчитать?
Григорьев:
– Да.
Баченина:
– А у них есть лидер, вожак?
Григорьев:
– Главная научная проблема была в том, чтобы организовать эффективную координацию действий, чтобы не было такого лидера, которого можно было бы пристрелить, и вся система развалилась бы.
Баченина:
– С какой же стороны-то подобраться? Ладно, как решили?
Григорьев:
– Ох, там сложная математика. Как раз Евгений этим занимался в свое время.
Швец:
– Ну да, у меня про это диссертация. Можете прочитать в Ленинской библиотеке.
Баченина:
– Спасибо! Отличный ответ на вопрос.
Швец:
– А по сути…
Баченина:
– Проблема была решена?
Швец:
– Проблема была решена. По сути, решена очень просто. Хотя, нет, наверное, не просто. Они обмениваются простой информацией. И возникают интересующие их места. Чем дольше какой-то робот не посещал место, тем больше ему туда хочется сходить. При этом была интересная задача, я говорю по маленьким кусочкам, чтобы было понятно, например, если просто сделать, что необследованное место, и все роботы туда сразу едут. Это очевидно плохо, потому что достаточно одного робота, чтобы проверить, не случилось там что-нибудь. Может, там бомба заложена, Например, была такая задача, пока еще было непонятно, не было еще понимания, что же мы хотим от этой системы. Вот если, например, на поле играют игроки в футбол, куда-то летит мячик, то туда же не все ломанутся, все поймут, что два человека, может быть, побегут друг с другом соревноваться, остальные поймут, что это далековато. Мы хотели, чтобы похожим образом себя вели наши роботы. Они друг с другом не говорят: я не поеду, а ты поедешь. Но должны как-то оценить, кто же все-таки туда должен ехать, на какой-то интуиции. И эта интуиция не очень простая. Потому что у роботов данные всегда не очень точные. И надо было каким-то образом из интуиции это перевести на научный язык, язык программирования. В этом была задача. Как это сделано – я сейчас подумал и понял, что это, наверное, отдельно выделять час.
Баченина:
– Это просто потрясающе. Они друг с другом не разговаривают, они как-то понимают друг друга без телепатии. В голове это все не укладывается. Но, тем не менее, работает. Это вообще уже воплощено в жизнь? Какие-то партии этих роботов кто-то закупил?
Григорьев:
– Как показал дальнейший опыт, главная проблема в робототехнических проектах – найти себе партнера, соисполнителя или заказчика, который был бы готов выполнить всю аппаратную часть. Мы изначально научный институт, занимаемся больше разработкой программного, алгоритмического обеспечения. Заказчик, который изначально подкинул идею создать эту систему, взялся сделать аппаратную платформу – самих этих роботов. Как после этого было уже неоднократно, работы остановились именно на создании аппаратной платформы. Полученные в результате выполненных этапов проекта компетенции в дальнейшем позволили нам заняться разработкой уже более серьезной системы управления беспилотным автомобилем, для которой у нас есть соисполнитель, который действительно готов заниматься аппаратной платформой, у которого все с этим в порядке.
Баченина:
– Не остановится на полпути. Мы к беспилотникам еще перейдем. Еще пара вопросов. Могут ли ваши роботы-охранники составить конкуренцию, например, охране Кремля? Берем самый что ни на есть стратегический объект. И вот они по периметру ездят, не разговаривают, не мешаются. Ну застрелят – и не жалко, все-таки не человек.
Григорьев:
– Для охраны Кремля, казалось бы, сейчас не совсем тот уровень технологий. Здесь проще, если идет вопрос о сохранении жизни сотрудников, то проще использовать хорошо отработанные технологии дистанционного управления, дистанционной передачи данных. Потому что все-таки объект действительно важный. Речь, скорее, идет о каких-нибудь фабриках, расположенных в каких-нибудь регионах, например, с неблагоприятным климатом, где при этом еще и с развитием автоматизации производства все меньше сотрудников. Чтобы на такой объект, по большей части автоматизированный, где людей и так мало, просто проходящие мимо злоумышленники не влезли.
Баченина:
– И о злоумышленниках. Что им грозит, если они все-таки взлезли, а тут стая роботов? Надо лаем как-то озвучивать, чтобы пугали сильнее. Это так, не принимайте всерьез. Что они сделают со злоумышленником?
Григорьев:
– Они передадут информацию о том, где он находится, какому-то дежурному охраннику, который пока что человек. Который уже решит, что с ними делать. Основная функция этих роботов – покрыть собой большую территорию и показывать человеку только то, что нужно.
Баченина:
– Чтобы человек не напрягался лишний раз.
Григорьев:
– Чтобы один человек мог обслуживать большую территорию.
Швец:
– Если они увидели злоумышленника, они посылают сигнал, выезжает бригада.
Баченина:
– Мне это напоминает почему-то роботов-уборщиков. Помните мультик «ВАЛЛ-И»? Они ездили все время, что-то убирали. Только соринка на пол упадет, тут же появляется такой милашка-уборщик, который знает, что нужно убрать. Кстати, если о роботах другого направления, с кем или с чем в первую очередь конкурируют зрячие, условно выражаясь, роботы, с какой другой системы, может быть, у которой другое чувство развито?
Григорьев:
– Если говорить именно о самодвижущихся роботах, о беспилотных автомобилях, то сейчас в индустрии развернулась прямо-таки война поклонников зрительных систем с поклонниками лазерных сканеров – лидаров. Все первые беспилотные автомобили, в частности, всем известный гугловский беспилотный автомобиль, они используют в качестве основного источника информации трехмерный лазерный сканер. То есть это, по сути, такой прибор, который испускает много лазерных лучей, они вращаются, они сканируют местность. Таким образом, у вас получается в голове трехмерная карта местности, на которой видны все препятствия. И так далее. С этими данными, в принципе, довольно легко работать. Но такие сенсоры все еще крайне дорогостоящие. Плюс у них есть еще ряд принципиальных недостатков, что заставляет более прогрессивные компании, а также которые пытаются решить менее общую задачу, то есть специализированные разные решения, и которые думают о цене конечного продукта, решать задачи управления движением и распознаванием местности именно с использованием зрения. Потому что видеокамера – это хорошо отработанные технологии, они массовые, они дешевые. Проблема только в том, что с данными с них гораздо сложнее работать.
Баченина:
– А необходимо ли здесь работать над тем, чтобы зрение такого робота или другого зрячего робота, не лазерного бластера на колесах, а обычного зрячего, которым вы занимаетесь, приближалось максимально к зрению человека?
Григорьев:
– Зависит от задачи. Но в беспилотных автомобилях мы считаем, что это сейчас совершенно необходимо. Потому что сейчас такой переходный период, когда большая часть автомобилей на дорогах все-таки пилотируемые, все-таки ими управляют люди. И поэтому вся инфраструктура рассчитана на людей. Выполнен огромный объем работ по оптимизации видимости различных знаков, разметки и тому подобного, именно для человеческого зрения. Поэтому, чтобы системы, управляющие беспилотными автомобилями, могли эффективно использовать всю существующую инфраструктуру, а ее одномоментно не обновят, тем более на деревенских дорогах, их зрение должно быть максимально совместимым с человеческим.
Баченина:
– Сейчас очень популярен не просто круиз-контроль, а интуитивный, или интеллектуальный, круиз-контроль. Я заядлый водитель, но меня даже интуитивный круиз-контроль… я, может быть, человек не той эпохи, наверное, не может быть, а точно, я не могу полностью довериться машине. Но насколько перекликается интуитивный круиз-контроль – это не просто заданная скорость, которую автомобиль поддерживает, это еще и датчики, которые рассчитывают дистанцию до других автомобилей, при необходимости они тормозят или, наоборот, ускоряются. Так вот, есть какая-то корреляция между беспилотниками на дорогах и интуитивным круиз-контролем?
Григорьев:
– Адаптивный круиз-контроль, естественно, это какой-то промежуточный этап на пути к решению полной задачи управления транспортным средством. То есть, для решения этой задачи вам нужно определять, на каком расстоянии, с какой скоростью от вас движется впереди идущий автомобиль. И, естественно, здесь принципиальные вопросы безопасности. Поэтому прежде всего используются сенсоры, которые оптимизированы именно на работу с впереди идущим автомобилем, и зрение здесь, скорее, используется как вспомогательное. Поэтому используются прежде всего радары для этого. Поскольку они хорошо отражаются от автомобилей. И которым не страшен туман и другие погодные явления. Зрение больше используется для определения собственного положения внутри дорожной полосы, распознавание разметки, чтобы с полосы не съехать. Также распознавание пешеходов, распознавание знаков, чтобы знать текущий скоростной режим, и тому подобное.
Баченина:
– Я начала с некоторого страха перед доверием роботу. Что должно произойти в обществе, чтобы люди начали доверять роботу больше, чем себе? Потому что реакция лучше, потому что он не устает. Должны целые поколения смениться?
Григорьев:
– Да, как везде в науке, здесь прежде всего должно смениться поколение. Потому что сейчас нет оснований доверять роботу лучше, чем человеку, по крайней мере, в общей случае. Эти роботы делаются теми же людьми, эти роботы пока что в ограниченном объеме тестируются на дорогах. По сути, должно вырасти новое поколение людей, одновременно с ними – новое поколение роботов, которое в течение этого поколения настраивалось, оптимизировалось, соревновалось с человеческими водителями.
Баченина:
– Когда это случится? Можете как-то предсказать, через сколько лет это возможно? Вы же скорость научную как-то подмечаете для себя.
Швец:
– Я думаю, лет через тридцать это уже точно будет везде, если так реалистично. А если на каких-то участках дорог, которые более простые, например, для роботов размечены, в течение пяти лет уже будет что-то.
Баченина:
– Ой, хорошо как стало мне на душе сразу. А то вы со своими 30 годами…
Швец:
– Через 30 лет уже не будет профессии водителя, все таксисты разорятся.
Баченина:
– Это был, уважаемые сотрудники автопарков, Евгений Швец. Теперь вы знаете врага в лицо. Я шучу. Но нас очень много слушают автолюбители. И профессионалы в том числе. На сегодняшний момент во что в первую очередь упирается проблема беспилотников на дорогах? В законодательство, которое не существует, в плане того, кто будет виноват, если что-то случится на дороге трагичное? Ведь еще не отработано. Или в не размеченную для робота окружающую действительность?
Григорьев:
– Поскольку мы как раз создаем системы, которые не рассчитаны на то, чтобы окружающую действительность дополнительно размечать, чтобы они пользовались существующей инфраструктурой, с нашей точки зрения, как сотрудников лаборатории зрительных систем, это прежде всего законодательные проблемы, далее – это две равнозначные проблемы. Отсутствие полигонов и отсутствие аппаратных платформ. Что понимается под аппаратными платформами? Сейчас очень мало серийных моделей автомобилей, которые хоть сколько-то пригодны для управления с компьютера. А под полигонами понимаются специальные места, в которых разрешено движение различных экспериментальных беспилотных транспортных средств и в которых создано достаточное разнообразие дорожных условий, в том числе плохих. То есть грязная деревенская дорога там должна быть.
Баченина:
– Конечно, это наш российский must-have, а что же вы хотели? Понятно. А вот эти платформы – это цеха, где вы бы их производили, если перевести на доступный язык?
Григорьев:
– Нет. Если перевести на русский язык, это автомобили. Автомобиль, к которому можно подключить компьютер, который можно программировать.
Баченина:
– А вот мы, автолюбители, конечно, уважаем, но не очень любим сильно компьютеризированные машины, потому что они склонны ломаться. Мы любим таких надежных, где поменьше заморочек, но побольше уверенности в себе. Как по поводу поломок. Я вспоминаю эту песню: «Зима, холода…» У нас погодные условия не самые благоприятные. Из-за чего может робот заболеть, а потом сойти с ума и начать творить что-то, как в фильмах-утопиях?
Григорьев:
– Если вспоминать две главных проблемы – дураков и дороги, то из-за дураков. Если робот правильно спроектирован, таких проблем не будет. Если какая-то проблема, поломка, робот остановится.
Баченина:
– У него это будет заложено в программе?
Григорьев:
– Естественно, это один из главных вопросов при создании роботов, особенно передвижных, это система самодиагностики, которая перепроверяет постоянно, что все идет по плану.
Баченина:
– Мы очень часто сегодня сталкиваемся с тем, что научные фантасты очень многое предсказали. Их фантазии и ума хватило. Но во многих произведениях – кинематографических или литературных – как раз упирается в то, что такая систем не останавливается после самодиагностики. Она берет под контроль. Это пугает людей моего поколения. Мне кажется, вы должны меня успокоить и отнестись уважительно к моим страхам.
Григорьев:
– Вы недавно сказали, что автолюбители предпочитают не слишком компьютеризированные автомобили.
Баченина:
– Не все, но тем не менее.
Григорьев:
– Я на своем уровне скажу, что мы, как разработчики робототехнических систем, предпочитаем системы, которые сами по себе, которые не увязаны в какую-либо компьютерную сеть.
Баченина:
– До меня дошло, представляете, с первого раза. Это, получается, система, которая не может выйти в глобальную сеть, не может взять под контроль и обладать мировым господством?
Григорьев:
– Да, с ума может сойти, скорее, управляющая структура. Если мы действительно придем к этой антиутопии – связанных транспортных технологий, где все автомобили обмениваются данными, в частности, со специализированными диспетчерскими центрами, которые призваны правильно разрулить все пробки, чтобы их не было, – вот если эта управляющая система сойдет с ума, тогда может быть что угодно.
Баченина:
– У нас Яндекс.Карты регулярно сходит с ума, ну, не регулярно, не буду чернить компанию, а время от времени. Пожалуйста, мы связываемся друг с другом на дороге посредством чата на Яндекс.Картах. Предтеча какая-то существует. Мы к этому постепенно привыкаем. Я так думаю, это здорово, это как тренажер для нас, таких вот старичков из ХХ века. А давайте поговорим о беспилотниках в воздухе. Вы сказали – про военных не будем, потому что вы с ними не сотрудничаете. А для чего они еще? Для сельского хозяйства?
Швец:
– Ну, да. Если говорить, можно сделать службу доставки с помощью квадрокоптера. Букет возьмет и отнесет куда-то. Была реальная видюшка такая.
Баченина:
– Знаем мы это.
Швец:
– Вы не доверяете, что ли?
Баченина:
– Нет. Я над собой работаю. Но я же зеркало своего поколения. Как бы это иронично ни звучало, тем не менее, это так. Мне сложно довериться роботу. Я все время хочу его контролировать. Я даже себя поймала на том, что я очень люблю круиз-контроль в машине, тем не менее, моя нога всегда зависает над тормозом. Вот такая я, и ничего с этим не поделаешь. А зрение летающих дронов… их можно так называть?
Швец:
– Можно.
Баченина:
– Мы привыкли благодаря кинематографу. Зрение дронов отличается от зрения минироботов в «Стае»?
Швец:
– Каким-то образом оно, конечно, отличается. Но важно понимать, что, когда мы обсуждаем, может ли зрение роботов достичь человеческого уровня, оно, конечно, достигнет, может даже лучше стать, но это все равно только некоторая часть человеческого зрения. То есть человеческое зрение очень хорошо различает некоторые особенности цвета. Этот нюанс роботам не дан.
Баченина:
– Он им не нужен, может быть?
Швец:
– Конкретно этим роботам он не нужен, но, если бы они умели, было бы здорово, можно было бы как-то монетизировать.
Баченина:
– Они бы букеты составляли?
Швец:
– Возможно. На данный момент есть задача цветовой константности. Человек очень хорошо понимает, где тень, где не тень. И может с помощью этого… Знаете, вот шахматная доска, на нее свет падает. Кажется, одна светлее, одна темнее. А они на самом деле абсолютно одинаковые. Роботы так различать не могут. Они не могут понимать, где тень. Зрение роботов достаточно сильно ограничено. Когда мы говорим, что разрабатываем зрительную систему, она на самом деле только часть человеческих способностей может в себя взять. Зрение роботов, которые летают или ездят, наверное, немного разные вещи. У летающих роботов основная задача зрения – понимание того, что происходит вокруг. Они должны понимать, где они находятся. Летят высоко над землей, допустим, у них есть карта. Они видят только фотографию местности. И там что-то изменилось, кто-то снес здание, где-то крыша проржавела. Им надо как-то сопоставить карту, идеальную схематизированную местность, с фотографией реальной, где много разных искажений.
Баченина:
– Они должны быть умнее, чем наземные роботы?
Швец:
– Они должны лучше решать некоторые другие задачи.
Баченина:
– Нет чтоб похвалить. От вас доброго слова не дождешься в адрес летающего робота. Ему же летать нужно! Ему же там холодно, страшнее, чем этим на земле. Давайте вернемся к чему-то более близкому для обывателя. Это камеры, которые распознают номера автомобилей, из-за которых мы все расстаемся с крупными суммами. Я так понимаю, что благодаря вам отчасти или полностью наши дороги оснащены такими камерами.
Швец:
– Совсем отчасти.
Баченина:
– Я уже задавала вопрос, как обмануть робота, который распознает автомобили. А вот такую камеру как обмануть? Автомобилисты знают, что все это миф. Какая-то сеточка поверх самого номера, какой-то краской нанесенная. Все то, что может обмануть зрение камеры. Действительно, существует такой метод?
Швец:
– Конечно, существует много методов обмануть камеру. На самом деле все гораздо проще.
Баченина:
– Это противозаконно будет? Или делиться вам никто не запрещает?
Швец:
– Я думаю, нет.
Григорьев:
– Это не противозаконно. И это в наших интересах. И вот почему. Потому что мы знаем, как все эти проблемы обойти. А в существующих системах пусть они не работают. Мы будем свою поставлять.
Баченина:
– Принято.
Швец:
– В целом, люди пытаются обмануть компьютер, как будто это человек. А компьютер надо обманывать, понимая, что это компьютер. Приведу пример. Это было просто в рамках обсуждения в лаборатории зрительных систем. Как ставится шлагбаум, чтобы не заезжали чужие люди во двор? Человек заселяется в дом, записывает свой номер, автоматически этот номер распознается. Когда машина подъезжает, никакому охраннику ничего нажимать не надо, поднимается шлагбаум, человек заезжает, шлагбаум закрывается. Самый изящный способ обмануть систему, просто сфотографировать номер машины, которая там есть, распечатать на листочке бумаги. После этого выходишь из машины, показываешь этот номер, открывается, ты проезжаешь, кладешь номер обратно.
Баченина:
– В наши погодные условия – грязь, неэстетично. Есть более тонкий, элегантный способ мошенничества?
Швец:
– Для тех людей, которые ценят свой имидж, им просто стоит оплачивать парковку.
Баченина:
– То есть нет способа другого?
Швец:
– Есть Можно на палке высунуть из окна номер. Изобрести можно много способов.
Баченина:
– Но метод таков, чтобы подсунуть роботу то, что он хочет увидеть.
Швец:
– Да. Причем надо понимать, что робот не может отличить бумажку, на которой распечатано, от железки. Может, но это гораздо сложнее. Скорее всего, большинство существующих систем, которые сделали не мы, наши-то так просто не обманешь, они не отличат.
Баченина:
– А камера, которая фиксирует номер на дорогах, она действительно видит и сквозь сетки, и сквозь истории, которые стараются спрятать?
Швец:
– Я думаю, нет. Насколько мы знаем, там не очень высококачественные решения. И они не всегда видят.
Баченина:
– Мне приходят такие фотографии, что я вспоминаю, в чем я была одета за рулем.
Швец:
– Это вам просто не везет.
Баченина:
– Наоборот, везет, еще как, но только с высокой скоростью, за которую я плачу штрафы. Нужно ли как-то усовершенствовать камеры, которые распознают номера?
Швец:
– Это вопрос того – кому это нужно. Если хотят повысить точность, конечно, нужно. Существующие технологии зачастую ошибаются. Я не очень много вожу, но мне приходили фотографии от других людей, то есть вообще не я сижу за рулем.
Баченина:
– Это уже ошибка системы, а не фотокарточки.
Григорьев:
– Качество фотографий, которые вам приходят, это только полдела. Естественно, на плохих данных, на которых и человек ничего не видит, и робот ничего не увидит. Но принципиальная разница здесь в том, на что смотрит человек и на что смотрит робот. Достаточно распечатать для существующей системы на бумажке этот номер и его показать. Большинство систем смотрят именно на номер, то есть на поиск этого прямоугольника, на котором все написано. Это сама по себе сложная задача. Чтобы систему было настолько же сложно обмануть, как человека, должна быть и перепроверка, что этот прямоугольник находится на чем-то похожем на автомобиль. Что, например, он не слишком чистый, если он находится в окружении всей остальной грязи.
Баченина:
– Так скоро и запахи будут различать ваши роботы. Столько условий-то!
Григорьев:
– Запахи – это не наша тема, но вообще тоже очень актуальное направление исследований. Это, наверное, единственное, чем совсем не занимаются в нашем институте, из сенсорных систем.
Баченина:
– Сильно отличается зрение, когда различают только номер, и езду по обочине. Например?
Григорьев:
– Это, казалось бы, совсем разные задачи. И то, и другое – это компоненты системы распознавания дорожной обстановки. Такая система является как частью решения для фиксации дорожных нарушений, так и для зрения беспилотного автомобиля. Зрение беспилотного автомобиля – это целый комплекс различных отдельных экспертных модулей, которые говорят, где другие автомобили, какие у них номера, с какой скоростью они движутся, какие есть знаки, а по дороге ли едет этот автомобиль.
Баченина:
– Я делаю вывод, что камер, которые фиксируют езду по обочине, не так уж и много, раз это так сложно. Вы сказали, что через 30 лет, возможно, это все появится. А что, сегодня вообще по нашим дорогам не ездят беспилотники? Может быть, где-то они есть, где я могу их увидеть?
Григорьев:
– По нашим дорогам пока не ездят. Но в целом в мире еще года с 1997-го ездят различные специализированные беспилотные решения. В частности, в Голландии, во Франции есть на отдельных маршрутах беспилотные автобусы. Они используют в основном не только зрение. Это либо какие-то направляющие датчики, например, магнитные, под дорогой, либо это лидары, как известные беспилотные автобусы EZ10, которые во Франции, в Голландии, в Швейцарии эксплуатируются. 30 лет – это, скорее, горизонт для беспилотного личного автомобиля, который вас по любой дороге куда угодно провезет. Беспилотный общественный транспорт – это гораздо более близкая тема. Потому что он ездит по известному маршруту. На этом маршруте могут быть особые правила дорожного движения. У парка беспилотных автобусов может быть диспетчер. Можно воспринимать беспилотный автобус как беспилотный трамвай. Беспилотных трамваев, метро, поездов и так далее много. Здесь основная разница в том, что вам не нужно прокладывать рельсы. Поэтому это дешевле. И вам не нужен водитель.
Баченина:
– Это уже перспектива ближайшего будущего – беспилотные автобусы?
Григорьев:
– Да.
Баченина:
– Или такси?
Григорьев:
– Нет, такси – это гораздо более сложная тема. Беспилотные автобусы уже есть. Пока не в России. А в России есть несколько проектов, в которых они разрабатываются. Но вообще, казалось бы, массовый выход на рынок беспилотных автобусов для различных закрытых территорий, типа университетских городков, аэропортов, это дело ближайших пяти лет максимум.
Баченина:
– Это и звучит обыденно. А почему в Голландии, Франции, Швейцарии они уже есть, а что нам мешает их выпустить? Отсутствие денег, климат, инфраструктура?
Григорьев:
– Да просто они раньше этим занялись.
Баченина:
– Вот оно что. Мы сами с усами. Вы обеспечиваете роботов зрением. По ходу дела, может быть, что-то и людям обломится? В медицинских целях, или же роботизируете нас, если мы захотим? Раз – я надела очки… я даже не знаю, как это придумать. Экзоскелеты уже есть. Но что-то такое, что мне в хозяйстве поможет?
Григорьев:
– Это называется системы дополненной реальности. Когда вам поверх того изображения, которое вы просто видите, накладывается еще какая-то полезная информация. Классический пример, возвращаясь к тем же автомобилям, это система помощи водителю. Система автоматически распознает разметку, дорожные знаки, расстояние до ближайшего автомобиля. И выводит это вам на дисплей, оповещая звуками: не забудьте обратить внимание на знак.
Баченина:
– Дистанция сократилась, лучше бы вы ее вернули на прежний уровень. До ближайшего дэпээсника было бы еще здорово.
Григорьев:
– Это уже есть.
Баченина:
– Не всегда это срабатывает. А в медицинских целях? Можно ли искусственный глаз вставить, чтобы был круче, чем человеческий?
Швец:
– Прямо искусственный глаз – довольно сложно. Хотя вроде были эксперименты, когда сетчатка повреждена, изменяли что-то, вживляли искусственное. Я думаю, это определенно очень перспективно. Но, мне кажется, это немного подальше, когда уже будут полностью… наши биологи смогут об этом рассказать.
Баченина:
– Хорошо. Тогда будем ждать биологов, которые расскажут нам, на какие части тела из робототехники мы с вами сможем рассчитывать в ближайшей перспективой. Благодарим вас за участие в нашей программы.