Почему роботам трудно увидеть то, что видим мы

  • 12 сентября 2014
Лицо робота-гуманоида Правообладатель иллюстрации iStock

Автономные роботы – например, беспилотные автомобили - смотрят на мир совсем не так, как мы. Корреспондент BBC Future выяснил, к каким проблемам это может привести.

Вы можете отличить человека от алюминиевой банки? Большинство из нас легко заметят разницу между взрослым человеком среднего роста и банкой высотой 10-15 сантиметров. Но роботу они могут показаться одинаковыми. Вы озадачены? Роботы тоже.

В прошлом месяце британское правительство объявило, что к 2015 году на дорогах Англии появятся беспилотные машины, которые уже разъезжают по американским штатам Невада и Калифорния. Скоро автономные роботы всех форм и размеров - от автомобилей до больничных санитаров - станут для нас привычным зрелищем. Но сначала машины должны научиться ориентироваться в нашей среде, а для этого недостаточно просто иметь глаза.

Для того чтобы роботы могли видеть то же, что и мы, их оснащают не только видеокамерами. Роботы могут быть оборудованы ультразвуковыми приборами - эта технология уже широко используется в датчиках парковки, - а также радарами, акустическими локаторами, лазерными и инфракрасными сканерами. Они постоянно испускают вспышки невидимого света, издают неслышные звуки и анализируют полученные отражения, чтобы разглядеть окружающие их объекты: пешеходов, велосипедистов и других водителей. Казалось бы, этого вполне достаточно для полноценного обзора. Но… видеть мир и понимать его - это не одно и то же.

Тут-то и возникает вопрос об отличии пешехода от алюминиевой банки. Как поясняет Свен Бейкер, исполнительный директор Научного центра автомобилестроения Стэнфордского университета (США), при сканировании человека передним радаром беспилотный автомобиль получает то же отражение, что и при сканировании этой самой банки. "Это значит, что радар - не самый эффективный инструмент для обнаружения людей. Лазер, а особенно камера, лучше приспособлены для этой цели".

Всего лишь иллюзия

Самое сложное - научить машину интеллектуальному распознаванию обнаруженных объектов. Мы воспринимаем как данность механизмы, помогающие нам самим видеть дорогу. Нам кажется, что мир отображается на сетчатке глаза так же, как и любое изображение проецируется через линзу камеры. Но человеческое зрение устроено гораздо сложнее.

Image caption Уличное движение глазами робота: без человеческих иллюзий

"Зрительная система дробит изображения, разделяет их на цветовые схемы, схемы движения и так далее, а потом каким-то образом вновь их соединяет", - рассказывает Питер Макоуэн, профессор вычислительной техники Колледжа королевы Марии при Лондонском университете. Как мозгу это удается - пока загадка, но Макоуэн пытается воспроизвести этот процесс в мозге робота, изучая сбои, которые происходят в человеческом зрении.

Существует ряд изображений, которые постоянно отображаются в нашем мозге некорректно, - их называют оптическими иллюзиями. Макоуэн интересуется этим явлением, поскольку оно позволяет проверять правильность математических моделей, описывающих человеческое зрение: если с помощью модели удается предсказать новые иллюзии, ее можно считать корректной. "Оптические иллюзии - это удивительный природный феномен и в то же время отличный способ тестирования моделей", - говорит Макоуэн.

К примеру, большинство роботов не попадутся на оптическую иллюзию Адельсона, построенную на том, что человек воспринимает два одинаковых серых квадрата на шахматной доске как разные по цвету. "Глядя на это изображение, человек обрабатывает его и учитывает эффект тени, в результате воспринимая цвет квадратов как разные оттенки серого", - поясняет Макоуэн.

Но хотя в этом раунде победа, похоже, остается за машиной, роботам сложно распознавать тени и понимать, как они меняют пространство. "Машинное зрение сильно страдает при колебаниях освещенности, наличии преград и теней, - говорит Макоуэн. - Очень часто машина воспринимает тени как реальные предметы".

Защита от взлома

Поэтому автономным механизмам недостаточно пары отлаженных камер. Для распознавания предметов машине необходимо гораздо больше информации, чем нам, поэтому роботов оснащают радарами и лазерными сканерами. Но распознавать им придется не только людей и места.

Правообладатель иллюстрации Getty
Image caption Начинка беспилотного автомобиля Lexus LS пока не помогает ему видеть улицу по-человечески

Чтобы стать верными помощниками и эффективными работниками, они должны научиться понимать людей и их намерения. Военные роботы должны уметь отличать солдат противника от перепуганных граждан, а роботам-медработникам важно разбираться в человеческих эмоциях, даже (и особенно) если люди пытаются их скрыть. Все это - проблемы распознавания поведенческих моделей.

Для того чтобы ориентироваться в мире, необходимо также учитывать контекст каждой ситуации. Бейкер приводит в пример выскакивающий на дорогу мяч. Если за рулем автомобиля находится человек, он, скорее всего, притормозит, ожидая, что за мячом на дорогу может выбежать ребенок. Робот тоже может притормозить, но, несмотря на все датчики и алгоритмы, ему будет сложно отличить мяч от целлофанового пакета. И это не говоря о том, что могут найтись люди, которые намеренно будут пытаться отвлечь или запутать робота, чтобы он заехал на тротуар или упал с лестницы. Удастся ли роботу распознать фальшивый знак объезда, который может оказаться прелюдией к краже или угону?

Макоуэн не выказывает обеспокоенности тем, что автономные машины могут не справиться с преступниками. "В действиях робота важнее предсказуемость в соответствии с обстановкой и социальными нормами, чем правильность, - считает ученый. - Все зависит от того, что будете делать вы, а что поручите роботу. В конце концов, если вы садитесь в беспилотный автомобиль, вы сами отдаете себя на милость окружающих вас систем".

Правообладатель иллюстрации iStock
Image caption А теперь уже и люди захотели видеть мир, как роботы, и изобрели цифровые очки

По мнению Бейкера, на Земле нет ни одной технологии, которая была бы на 100% безопасна, но ученый убежден, что акцент надо делать не на том, чтобы все вокруг работало надежно, а на том, чтобы оно вообще работало. "Удивительно, как много времени в автомобилестроении уходит на предотвращение нежелательных ситуаций по сравнению с тем, что тратится на создание желательных", - говорит он.

Он признает, что в обозримом будущем людям придется самим следить за работой систем. "Было бы неправильно ожидать, что в ближайшее время компьютеры станут самостоятельными и смогут принимать за водителя все решения. До этого мы еще не доросли".

Прочитать оригинал этой статьи на английском языке можно на сайте BBC Future.

Новости по теме