Текст книги "Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания"

Смерть товарища наложила свой отпечаток на Уиттакера – он оставил скалолазание, однако его по-прежнему манили приключения. Выходом стала разработка еще более экзотических роботов, способных выполнять самые разные задачи – от простого обследования до сложного ремонта. Они давали возможность включить в сферу приключений вулканы, а в конце концов, не исключено, Луну и Марс. Даже во времена его активных занятий скалолазанием в 1970–1980 гг. было трудно отыскать неизведанную территорию, а «виртуальное исследование» позволяло открывать новые горизонты бесконечно, и Уиттакер вновь мог совершать восхождения и спускаться на веревке, на этот раз посредством дублера – антропоморфного робота в другом мире.

Уиттакер взял реванш за горькое поражение от стэнфордского Stanley через несколько лет, во время третьего Grand Challenge в 2007 г. Его GM Boss победил в финале соревнований по вождению в городских условиях Urban Challenge.

Одно из самых старых преданий Кремниевой долины связано с тем, как Стив Джобс переманил генерального директора компании Pepsi Джона Скалли в Apple, поинтересовавшись, устраивает ли того перспектива провести остаток жизни, продавая сладкую воду. Возможно, это покажется наивным, но дух Долины – изменение мира. Эта идея лежит в центре концепции «масштаба», которая объединяет программистов, разработчиков железа и венчурных капиталистов. Недостаточно получить прибыль или создать что-то прекрасное. Это должно изменить мир. Это должно быть тем, что окажется под 95 % новогодних елок в мире или даст чистую воду или электричество миллиардам людей.

Генеральный директор Google Ларри Пейдж воспользовался подходом Стива Джобса, когда приглашал Себастьяна Труна. Трун был быстро растущим ученым, который во время годового творческого отпуска в Стэнфорде в 2001 г. открыл для себя мир Кремниевой долины. В нем было гораздо больше возможностей, чем получение штатной преподавательской должности, публикации и обучение студентов.

Трун вернулся в Стэнфорд в качестве старшего преподавателя в 2003 г. На первых соревнованиях DARPA Grand Challenge он присутствовал как обозреватель. Соревнования беспилотных автомобилей полностью изменили его взгляд на будущее: он понял, что и за пределами замкнутого академического сообщества есть великие мыслители, глубоко заинтересованные в изменении мира. Во время краткого возвращения в Университет Карнеги – Меллона он послал письмо Уиттакеру, предлагая помощь в разработке программ, но получил отказ. Перейдя в Стэнфорд, Трун перетащил за собой группу студентов из Университета Карнеги – Меллона, включая Майка Монтемерло, отец которого был робототехником в NASA. Монтемерло подготовил доклад, посвященный первому соревнованию DARPA. Завершался доклад слайдом с вопросом «Должны ли мы в Стэнфорде принять участие в Grand Challenge?», и там же был ответ Монтемерло, выделенный крупным шрифтом, – «НЕТ!» Причин для отказа набралось с десяток, в том числе отсутствие шансов на победу, чересчур сложная задача, слишком дорогое удовольствие. Трун смотрел на Монтемерло и понимал, что, хотя на бумаге тот был крайне пессимистичен, все его поведение говорило об обратном.

Вскоре после этого Трун с головой погрузился в подготовку к соревнованиям DARPA. Впервые в жизни он чувствовал, что занимается чем-то, что действительно может оказать широкое влияние. Пропадая неделями в Аризонской пустыне, питаясь только пиццей, его команда работала над автомобилем, пока, наконец, он не стал ездить по проселочным дорогам без проблем.

Монтемерло и Трун олицетворяли идеальное единство противоположностей. Монтемерло был по сути консерватором, а Трун – крайне склонным к риску. Как главный разработчик программного обеспечения Монтемерло встраивал свои консервативные подходы в программы. Трун украдкой просматривал код и превращал ограничения в комментарии, чтобы заставить автомобиль двигаться быстрее. Это приводило Монтемерло в неистовство. Но в конечном итоге их сотрудничество приносило победу.

Ларри Пейдж говорил Труну, что если реально сконцентрироваться на чем-то, то можно достичь поразительных результатов. Он был прав. Когда Stanley взял приз DARPA, $2 млн, Трун серьезно задумался над словами Пейджа. Они стали друзьями после того, как Трун помог соучредителю Google отладить домашнего робота, с которым Пейдж никак не мог справиться. Трун взял его на время и вернул уже способным ориентироваться у Пейджа дома.

Навигация, обязательный атрибут автономных роботов, стала областью специализации Труна. В Университете Карнеги – Меллона и позже в Стэнфорде он занимался развитием технологии SLAM, начало которой положили разработчики первых мобильных роботов в Стэнфордском исследовательском институте в 1960-х гг. Трун помог сделать технологию более быстрой и точной и проложил путь для ее использования в беспилотных автомобилях. В Университете Карнеги – Меллона он начал привлекать внимание всей страны к мобильным роботам. В 1998 г. в Смитсоновском институте, округ Колумбия, он продемонстрировал мобильного гида Minerva для музея, который был подключен к сети, мог взаимодействовать с посетителями и двигаться со скоростью до 6 км/ч. Трун работал с Рэдом Уиттакером над роботами для подземных работ, которые были немыслимы без технологии SLAM. Он также пытался внедрить мобильных и автономных роботов в сферу ухода за детьми и престарелыми, но не добился успеха. Это стало для него поучительным опытом и позволило осознать ограничения, присущие использованию технологий для решения человеческих проблем. В 2002 г. в рамках совместного проекта двух университетов Трун представил новую быстродействующую модификацию SLAM, названную Fast-SLAM, которая могла использоваться в реальном мире с его тысячами объектов. Это был один из первых примеров новой волны систем искусственного интеллекта и роботов, опиравшихся на вероятностные и статистические методы, а не на основанные на правилах выводы.

В Стэнфорде Трун быстро сделал карьеру и стал директором возрожденной Лаборатории искусственного интеллекта, основанной Джоном Маккарти в 1960-х гг. Вместе с тем не менее быстро его стала раздражать жизнь профессора университета, вынужденного разрываться между преподаванием, публичными выступлениями, составлением заявок на предоставление грантов, работой в комитетах, проведением исследований и наставничеством. После победы в DARPA Grand Challenge 2005 Трун стал более заметным в сфере высоких технологий. В своих выступлениях он говорил о том, что по вине водителей в мире ежегодно погибают и остаются калеками более миллиона человек. Он рассказывал и о своих потерях. Его близкий друг погиб в автомобильной аварии, когда Трун учился в средней школе в своей родной Германии. Многие из его близких потеряли друзей в результате дорожно-транспортных происшествий. А не так давно родственница секретаря факультета в Стэнфорде стала калекой после того, как в ее автомобиль врезался грузовик. В одно мгновение она превратилась из полной жизни молодой девушки в человека, жизнь которого испорчена навсегда. Стремление изменить мир приводило Труна на мероприятия вроде конференции некоммерческого фонда TED.

Построив два автомобиля для соревнований DARPA, Трун решил оставить Стэнфорд. Пейдж предложил ему возможность заниматься вещами «масштаба Google»: это означало, что его работа будет затрагивать весь мир. Он без особого шума создал лабораторию, чем-то похожую на Xerox PARC, легендарный центр исследований, ставший местом рождения современного персонального компьютера, первых компьютерных сетей и лазерного принтера. Там он занялся созданием беспилотных автомобилей и переосмыслением идеи мобильных компьютерных технологий. В числе прочего он помог запустить проект Google Glass, который был попыткой встроить вычислительные возможности, включая видео– и аудиофункционал, в обычные очки.

В отличие от лабораторий предшествующей эпохи, ориентировавшихся на фундаментальную науку, таких как IBM Research и Bell Labs, X Lab компании Google была по стилю ближе к PARK, созданной, чтобы вывести гиганта в области копировальной техники, «компанию бумажных документов», в компьютерную индустрию и конкурировать непосредственно с IBM. X Lab должна была вывести Google на новые рынки. Google, являясь монополистом в области поисковых систем в интернете с прибылью более $1 млрд в месяц в конце 2013 г., открыла финансирование амбициозных исследований и разработок, совершенно не связанных с ее основным бизнесом. Google славилась своим правилом 70-20-10, предполагавшим предоставление инженерам времени для ведения собственных проектов. Сотрудникам разрешалось использовать 10 % своего времени на проекты, совершенно не связанные с основным бизнесом компании. Основатели Google Сергей Брин и Ларри Пейдж верили в масштабное мышление. Они называли это «стрельбой по луне»: не чистая наука – исследовательские проекты, которые запускаются в расчете на коммерческий, а не чисто научный результат.

Это была идеальная среда для Труна. Его первый проект в 2008 г. предполагал создание парка автомобилей Street View для систематической цифровой съемки домов и производственных зданий на улицах по всей стране. На следующий год он начал еще более амбициозную программу: создание беспилотного автомобиля, способного ездить по дорогам общего пользования. В этом проекте Трун действовал одновременно и осмотрительно, и смело. Одной аварии было достаточно, чтобы поставить крест на беспилотнике Google, поэтому с самого начала особое внимание уделялось режиму безопасности. Трун ясно сознавал, что малейшее проявление неосторожности при движении беспилотника обернется катастрофой. Он никогда не допускал неопытных водителей к испытаниям небольшого парка автомобилей Toyota Prius, на которых отрабатывалась система. В конечном итоге автомобили накрутили больше полумиллиона километров без происшествий, но Трун знал, что даже одна ошибка на 50 000 или 100 000 км – слишком много. В то же время он не сомневался в реальности изменения представления о том, что значит ехать в автомобиле.

Как и все в автомобилестроении, Трун и его команда верили в зависимость цены от объема производства, иными словами, в снижение цены с ростом выпуска конкретной продукции. Да, сегодня единственный экспериментальный лазерный локатор может обойтись вам в десятки тысяч долларов, но инженеры Google не сомневались, что через несколько лет он сильно подешевеет и не будет умопомрачительной статьей расходов в счете за оснащение автомобиля. Трун всегда полагал, что нужно заниматься более надежными системами в расчете на последующее удешевление в процессе массового производства. Дорогостоящие системы лазерного наведения содержат не так уж много компонентов, а значит, нет оснований считать, что их цены не могут быстро снизиться. Так было в случае радара, который некогда считался сложной военной и авиационной технологией, но в последние годы начал появляться в детекторах движения и дорогих автомобилях.

Трун смотрел на мир глазами инженера и был сторонником либертарианских взглядов. Он поддерживал точку зрения деловых кругов, которые считали, что глобальная компания – эволюционный шаг за пределы национального государства. Он также разделял общую для Долины веру, что в течение трех десятилетий 90 % видов живого труда отомрут под натиском искусственного интеллекта и роботизации. Трун верил, что львиная доля выполняемых людьми работ на самом деле бесполезна и не приносит удовлетворения. Существует бесчисленное количество видов ручной работы – от погрузки-разгрузки грузовиков до управления ими, которые могут исчезнуть в течение следующего десятилетия. Он также верил, что значительная часть чиновничьей работы на самом деле контрпродуктивна. Чиновники лишь затрудняют работу других людей. С таким же презрением Трун относился к закоснелой, на его взгляд, автомобильной промышленности Детройта, которая могла легко использовать технологию для радикальной перестройки транспортных систем и обеспечения их безопасности, но практически не занималась этим и ограничивалась лишь ежегодным изменением формы спойлеров. К 2010 г. он подготовил нечто неожиданное для отрасли, которая менялась со скрипом и которой была чужда культура Кремниевой долины{14}14
  John Markoff, «Google Cars Drive Themselves, in Traffic,» New York Times, October 9, 2010, http://www.nytimes.com/2010/10/10/science/10google.html?pagewanted=all.


[Закрыть].

Организованные DARPA гонки встряхнули Детройт, колыбель американского автомобилестроения, но отрасль не изменила своей традиционной позиции и твердо стояла на том, что автомобилями должны управлять люди, а не роботы. В общем и целом отрасль сопротивлялась внедрению компьютерных технологий. Многие автопроизводители придерживались философии «компьютеры – источник глюков». Но инженеры по всей стране уже начали думать о месте дешевых датчиков, микропроцессоров и интернета в транспорте.

Весной 2010 г. по Кремниевой долине поползли слухи об экспериментальном автомобиле Google. Поначалу им просто не верили. Надо же такое вообразить – компания, известная как поисковая служба в интернете, незаметно занимается автомобилями под носом у всех. Затем появилась информация о том, что робот-автомобиль Google проехал от Сан-Франциско до Лос-Анджелеса по шоссе ночью! Это не лезло ни в какие ворота и сразу вызвало волну насмешек и язвительных замечаний, что подобное было бы незаконным, даже если оно и возможно. Такая безумная выходка вряд ли сошла бы им с рук.

Конечно, молодые учредители Google Сергей Брин и Ларри Пейдж к тому времени уже сформировали в общественном мнении положительное отношение к экстравагантным системам на основе искусственного интеллекта и других футуристических технологий, которые должны преобразовать мир. Генеральный директор компании с 2001 г. Эрик Шмидт не раз говорил репортерам, что его задача – присматривать за учредителями и подсказывать им, какие идеи выше, а какие ниже «планки». Как известно, учредители одно время загорелись идеей космического лифта. Все началось с появления нового, невероятно прочного материала. Казалось, теперь можно отказаться от ракет, протянуть канат от Земли до орбиты и с небольшими затратами поднимать людей и материалы в космос. Когда Шмидта спросили относительно этой идеи, он подчеркнул, что это одна из идей, которая действительно рассматривалась, но была – по меньшей мере на тот момент – «ниже планки».

В сообществе технарей Кремниевой долины трудно делать что-либо втайне. Было очевидно: что-то готовится. Не прошло и года после финала DARPA Grand Challenge в 2007 г., как Себастьян Трун ушел из Стэнфорда и стал штатным сотрудником Google. Его уход был тихим и не упоминался в прессе, однако элита компьютерной индустрии Долины восприняла это событие с огромным интересом. Через год на конференции по искусственному интеллекту на Аляске Трун, сидя в баре с коллегами, обронил несколько крайне любопытных замечаний. Его слова дошли до Кремниевой долины и вызвали немалое удивление.

В конце концов школьный друг одного из низкооплачиваемых водителей, которого компания наняла присматривать за своими роботизированными автомобилями, проговорился. Одному из парней, с которыми я учился в школе, Google платит $15 в час за то, чтобы он сидел в автомобиле, который едет сам! Дальше прятать шило в мешке было бессмысленно. Компания стала оставлять свои беспилотные автомобили на общих парковках в кампусе Google.

Инженеры Google даже не пытались спрятать датчики на крышах нескладных созданий, которые казались еще более странными, чем их предшественник Stanley. Вместо набора датчиков над ветровым стеклом каждый Prius имел лидар с круговым обзором, приподнятый на 30 см над центром крыши. Изготовленный местной хай-тек-компанией Velodyne лазерный локатор с механическим приводом размером с банку из-под кофе позволял создавать карту местности в радиусе несколько сотен метров в реальном времени. Это было недешево: в то время один лишь лидар добавлял $70 000 к стоимости автомобиля.

Почему автомобили Toyota странного вида с радарами, камерами, GPS-системами и инерциальными навигационными системами оставались незамеченными так долго? Это объясняется несколькими причинами. Часто автомобили ездили ночью, и люди принимали их за вездесущие автомобили сервиса Google Street View с большой камерой над крышей, делавшей снимки для формирования видов улиц. (Они также регистрировали расположение Wi-Fi сетей жителей, которые впоследствии могли использоваться для повышения точности определения местоположения смартфонов Google Android.)

Сервис Street View обычно успешно служил прикрытием для автомобилей, но случались и осечки. Участником первого столкновения с правоохранительными органами стал инженер Google, специалист по робототехнике Джеймс Куффнер. Он сделал себе имя в Университете Карнеги – Меллона на проектах в области навигации и создания человекоподобных роботов. Его специализацией было планирование движения – обучение машины ориентированию в реальном мире. Он увлекся роботизированными автомобилями, работая в команде Рэда Уиттакера, и, когда ключевые члены группы начали переключаться на секретный проект Google под кодовым названием Chauffeur, он последовал за ними.

Однажды поздно ночью он испытывал роботизированный автомобиль Prius в Кармеле, одном из не очень плотно застроенных районов, на которых специализировалась его команда. Ночное время выбрали потому, что испытателям требовались детальные карты с сантиметровой точностью, а базовое картирование было проще выполнить, когда на улицах никого нет. Катаясь по городку с такой заметной штукой, как лидар, Куффнер и его коллеги привлекли внимание полицейского, которому мелькание автомобиля показалось подозрительным.

Он оставил автомобиль и спросил, показывая на крышу: «Что это?»

У Куффнера, сидевшего на водительском месте, как и у всех других водителей в Google, были четкие инструкции для такого случая. Он достал и протянул полицейскому заранее подготовленный документ. Когда полицейский прочитал бумагу, у него от удивления вылезли глаза на лоб. Он был поражен и еще долго беседовал с инженерами Google о будущем транспорта.

Этот случай не получил широкого освещения, но, когда я, работая как корреспондент The New York Times, обнаружил автомобили на парковке компании, инженеры Google были уже не слишком суровыми и предложили мне прокатиться.

С заднего сиденья мне было прекрасно видно, насколько Google обошла автомобили Grand Challenge всего за три года. Технология, используемая в автомобиле Prius компании Google, во многом повторяла технологию DARPA, но она была лучше отработана. При включении автопилота воспроизводилась мелодия из сериала «Звездный путь». С технической точки зрения поездка была демонстрацией превосходной работы. Тест-драйв начался с того, что автомобиль плавно проехал от кампуса Google по улицам города Маунтин-Вью. Он останавливался и на знаках СТОП, и на светофорах, а затем влился в плотный поток транспорта на шоссе 101. На следующей развязке автомобиль проехал по разворотной эстакаде и взял обратный курс. Самым поразительным для пассажира-новичка было то, что беспилотник повернул точно так же, как это сделал бы человек. В поведении автомобиля, управляемого искусственным интеллектом, не было абсолютно ничего от робота.

Когда The New York Times опубликовала статью об этой поездке, она поразила Детройт как удар молнии. Отрасль внедряла компьютерные технологии и датчики в автомобилестроение безумно медленными темпами. Хотя круиз-контроль был стандартом уже не одно десятилетие, интеллектуальный круиз-контроль, автоматически поддерживающий движение в соответствии с трафиком, в 2010 г. все еще оставался экзотическим будущим. У некоторых автопроизводителей уже были отделения в Кремниевой долине, но после шумихи вокруг автомобиля Google все бросились строить лаборатории поблизости. Никто не хотел повторить судьбу производителей компьютерного железа после того, как стандартом отрасли стала система Microsoft Windows и все, что ей не соответствовало, превратилось в бросовый товар. Ситуация была очень похожей.

В то же время в обществе реакция на автомобиль Google была неоднозначной. В научной фантастике уже давно существовала традиция представления футуристических роботов-автомобилей в стиле мультфильма «Джетсоны» (Jetsons). Они даже стали героями телевизионных сериалов, например «Рыцаря дорог» (Knight Rider), выпущенного в 1980-х гг., где борцу с преступностью помогает обладающий искусственным интеллектом автомобиль. Существовал также и негативный взгляд на движение под управлением автопилота, представленный лучше всего, пожалуй, в научно-фантастическом триллере Даниэля Суареса 2009 г. «Демон» (Daemon), в котором автомобили с искусственным интеллектом не только ездят, но и давят людей. В целом же в обществе преобладала крайне скептическая точка зрения на то, что автомобили без водителей когда-нибудь станут реальностью. Как бы то ни было, Себастьян Трун однозначно настаивал на том, что люди – отвратительные водители в силу присущей человеку склонности к ошибкам и невнимательности. К моменту обнародования информации о проекте автомобили Google наездили более 150 000 км без аварий, а за следующие несколько лет эта цифра превысила 800 000 км. Молодой инженер Google Энтони Левандовски постоянно ездил из Беркли в Маунтин-Вью, расстояние между которыми составляло 80 км, на одном из автомобилей Prius, а Трун позволял автомобилю Google возить себя из Маунтин-Вью до загородного дома на озере Тахо в выходные.

Частично автономные автомобили уже появились на рынке. Они обозначили два подхода к транспорту будущего: один – расширение возможностей водителей-людей и повышение безопасности движения, другой – превращение людей в пассажиров.

В Google помалкивали относительно того, как они собираются коммерциализировать свои исследования, однако к концу 2013 г. полдесятка автопроизводителей публично заявили, что намерены предлагать автономные автомобили. И впрямь, в 2014 г. несколько европейских компаний, включая BMW, Mercedes, Volvo и Audi, анонсировали опцию – систему помощи в пробках, первый детский шаг на пути к автопилоту. В Audi, например, во время движения по шоссе автомобиль может ехать самостоятельно при скорости движения меньше 60 км/ч, соблюдая рядность и требуя вмешательства водителя лишь из опасения, что он может заснуть или отвлечься. В конце 2014 г. Tesla анонсировала систему «автопилот» для своего автомобиля Model S, позволяющую ему в некоторых ситуациях на шоссе ехать самостоятельно.

Автономный автомобиль обостряет дилемму «искусственный интеллект – усиление интеллекта». Если оставить в стороне споры относительно ответственности – кто будет платить, когда первый человек погибнет под колесами робота-автомобиля, – планка, которую автомобили должны преодолеть для повышения безопасности, в действительности невероятно низка. По оценкам Национальной администрации безопасности движения на шоссейных дорогах, проведенным в 2012 г., применение всего лишь электронной системы курсовой устойчивости на легковых автомобилях спасет почти 10 000 жизней и предотвратит почти четверть миллиона случаев травмирования{15}15
  «Electronic Stability Control Systems for Heavy Vehicles,» National Highway Traffic Safety Administration, 2012, http://www.nhtsa.gov/Laws+&+Regulations/Electronic+Stability+Control+(ESC).


[Закрыть]. Управление транспортом вполне может стать одной из областей жизни, из которой человек будет практически исключен. Даже полностью сосредоточенный человек не слишком хороший водитель, а что уж говорить о тех, кто отвлекается на гаджеты, которых все больше вокруг. От самих себя нас спасут лишь дешевые камеры, радары и лидары, которые в сочетании со способными распознавать объекты компьютерами будут непрерывно вести наблюдение за пространством вокруг наших автомобилей независимо от того, сидим мы за рулем или едем как пассажиры.

Озарение пришло к Амнону Шашуа, когда он, студент последнего курса по информатике в Иерусалиме, сидел в библиотеке. Из статьи Шимона Ульмана, который был первым аспирантом у пионера в области исследования зрения Давида Марра, он неожиданно для себя узнал, что сетчатка глаза человека во многих отношениях является компьютером. Ульман был компьютерщиком и специализировался на изучении зрения и людей, и машин. Мысль о том, что внутри глаза происходит обработка данных, захватила Шашуа, и он решил пойти по стопам Ульмана.

Шашуа приехал в Массачусетский технологический институт в 1996 г. для изучения проблемы искусственного интеллекта, когда отрасль восстанавливалась после очередного спада. Компании пытались создавать коммерческие экспертные системы на основе правил и логического подхода, предложенного пионерами искусственного интеллекта вроде Эда Фейгенбаума и Джона Маккарти. На заре развития искусственного интеллекта казалось, что встроить предметные экспертные знания в программную оболочку довольно просто, однако программы были ненадежными и не имели успеха на рынке, что привело к краху целого ряда амбициозных стартапов. Теперь же мир искусственного интеллекта возрождался. Прогресс, который первые три десятилетия был сравнительно медленным, наконец стал очевидным в 1990-х гг., когда статистические методы сделали проблему систематизации и принятия решений разрешимой. Эксперименты в области искусственного интеллекта пока что не приносили грандиозных результатов, поскольку компьютерам той эпохи не хватало мощности для обработки необходимых данных, но новые идеи уже витали в воздухе.

В аспирантуре Шашуа сосредоточился на перспективном подходе к визуальному распознаванию объектов путем получения множества изображений и определения геометрии. Идея была заимствована из сферы компьютерной графики, где ее предложил Мартин Ньюэлл в период учебы в магистратуре в Университете Юты. В 1970-е гг. в стенах этого университета родилось немало подходов к созданию компьютерной графики. На эту идею Ньюэлла натолкнул обычный чайник Melitta. Однажды, когда он за чаем обсуждал проблемы моделирования объектов с женой, она предложила ему смоделировать этот чайник, который впоследствии стал иконой исследований в области компьютерной графики.

В Массачусетском технологическом институте Шашуа учился у специалистов в области компьютерного зрения Томми Поджио и Эрика Гримсона. Поджио был ученым, работавшим на стыке вычислительной техники и нейробиологии. Гримсон, специалист по вычислительной технике, позже стал ректором Массачусетского технологического института. В то время казалось, что от определения формы объектов до их распознавания один шаг, однако разработка программ распознавания оказалась сложнейшей задачей. Даже сегодня заветная цель – «понимание сцен» (например, не только идентификация фигуры как женщины, но и определение того, что она делает) – недостижима, и существенный прогресс заметен лишь в некоторых узких областях. Так, многие автомобили могут сейчас распознавать пешеходов и велосипедистов и сбрасывать скорость до столкновения.

Шашуа стал одним из мастеров по освоению таких областей. В академическом мире, где специалисты в области мозга вели бесконечный спор со специалистами по теории вычислительных машин, он примкнул к группе, позиция которой выражалась словами «хотя самолеты не машут крыльями, это не означает, что они не могут летать». После аспирантуры Шашуа вернулся в Израиль и основал успешную компанию Cognitens, использующую моделирование зрения для создания невероятно точных трехмерных моделей деталей промышленного назначения. Эти образы с допусками не больше толщины волоса позволяли производителям из разных отраслей, от автомобильной до аэрокосмической, создавать цифровые модели существующих деталей для проверки их годности и качества поверхности. На компанию быстро нашелся покупатель.

В поисках нового применения сил Шашуа узнал от бывшего клиента об автопроизводителе, которому нужна технология стереозрения для компьютерной системы управления. Там знали о работе Шашуа в области геометрии множественных проекций и поинтересовались, не может ли он предложить что-либо в области стереозрения. Шашуа ответил: «Вопрос, конечно, интересный, но вам не нужна стереосистема, можно обойтись и одной камерой». Он пояснил, что, если нужно, люди способны определять расстояние с помощью одного глаза.

Предприимчивый Шашуа убедил General Motors вложить $200 000 в разработку демонстрационного программного обеспечения, а потом предложил своему другу, бизнесмену Зиву Авираму, создать новую компанию. «Это шанс, – сказал он. – Поле для игры здесь огромно, все представляют его совершенно неправильно, а у нас уже есть готовый платить заказчик». Они назвали новую компанию Mobileye. Шашуа написал демонстрационную программу для настольного компьютера и вскоре показал систему машинного зрения с одной камерой, которая в то время казалась автомобилестроителям научной фантастикой.

Через полгода после начала проекта Шашуа узнал от крупного поставщика автокомпонентов, что General Motors собирается объявить конкурс на разработку способа предупреждения водителей о выходе автомобиля из своего ряда. До этого Mobileye концентрировалась на далеких от практической реализации проблемах, таких как обнаружение автомобилей и пешеходов, которые считались в отрасли неразрешимыми. Но поставщик автокомпонентов посоветовал Шашуа: «Вы должны показать что-нибудь прямо сейчас. Важно зацепить автопроизводителей чем-то реальным, а потом можно работать дальше».

Эта идея показалась Шашуа разумной, и он подключил на пару месяцев одного из своих студентов в Еврейском университете к этому проекту. Демонстрационная программа удержания полосы движения получилась довольно приличной, но Шашуа понимал, что она вряд ли превзойдет программы конкурентов, начавших заниматься разработкой раньше, и что у молодой компании практически нет шансов на победу.

А потом его осенило. Он добавил в программу функцию обнаружения автомобилей, а в GM сказал, что эта возможность – техническая накладка, на которую не нужно обращать внимания. «В следующей версии мы ее уберем, поэтому просто не обращайте внимания», – сказал он. Этого было достаточно. В GM пришли в восторг от возможности повысить безопасность за счет обнаружения других автомобилей за небольшие деньги. Автогигант немедленно отменил конкурс и начал финансировать разработки компании-новичка. Обнаружение транспортных средств должно было привести к появлению нового поколения систем безопасности, которые не заменяют водителей, а расширяют их возможности с помощью невидимого датчика и компьютерной сети безопасности. Такие средства, как сигнализатор выхода за пределы полосы движения, адаптивный круиз-контроль, сигнализатор возможности столкновения и система экстренного торможения, быстро становятся стандартом безопасности автомобилей.