, хотя по сравнению со своими нынешними продвинутыми аналогами они были, скажем так, немножко недоразвиты. Камера, безусловно, дает весьма ценную информацию. Нейросеть может определить цвет и фактуру поверхности, даже такие физические параметры объектов впереди, как контуры, изгибы, края и углы. Спрашивается, что делать с уже полученной информацией?
Можно скомандовать машине: “Ехать только по поверхности, похожей на асфальт”. Однако для пустыни, где все дороги грунтовые, это указание не годится. Можно велеть ехать по самому гладкому участку на изображении, но вот беда: самым гладким участком почти наверняка окажется небо или остекленная стена здания. Можно охарактеризовать дорогу по абстрактным признакам, например: “Выбрать объект с двумя нечеткими прямыми границами. Расстояние между границами должно быть бо́льшим в нижней части изображения и уменьшаться по направлению к верху”. Кажется, звучит разумно. С одним только “но” — именно так на картинке выглядит дерево. Направить автомобиль в дерево — как правило, не самое рациональное решение.
Загвоздка в том, что камера не позволяет оценить масштаб и расстояние. Кинорежиссеры иногда этим пользуются — вспомните, как в начале “Звездных войн” из чернильной тьмы космоса вырисовывается звездный разрушитель и грозно зависает вверху кадра. Огромное жуткое чудовище, хотя на самом деле снимали модель длиной не более трех метров. Этот фокус отлично удается на большом экране. Но две тонкие параллельные линии могут означать как уходящее за горизонт шоссе, так и ствол стоящего поблизости дерева, и для автомобиля-беспилотника правильная оценка расстояния — это вопрос жизни и смерти.
Как выяснил еще в 1990-е годы Дин Померло, научный сотрудник Университета Карнеги-Меллона, даже если поставить больше камер и скомбинировать картинки так, чтобы получилось объемное изображение, чрезмерное доверие к нейросетям может привести к другой проблеме. Он работал с машиной, которой дали имя “Элвинн”>[239] и которую учили интерпретировать обстановку по действиям водителя-человека. Сидя за рулем, Померло и его коллеги долго гоняли автомобиль по дорогам, попутно фиксируя все свои манипуляции. По созданной таким образом базе данных нейросети должны были научиться ездить там и только там, где едет человек.
Эксперимент начался великолепно. После тренировок “Элвинн” уверенно и вполне самостоятельно катил по несложной трассе. Но на пути оказался мост, и тут машина не справилась. “Элвинн” вдруг опасно вильнул, и Померло вынужден был вцепиться в руль, дабы избежать катастрофы.
