الكاتب: كيرستن Korosec

نشرت الأصل في تك كرانش

و qubit جمعت | عدد ملفه QbitAI

قبل عشر سنوات، وعشرات المهندسين تجمعوا في مقر غوغل في ماونتن فيو، يستثمر مشروع السائق. هذا هو مشروع سري، هو جزء من جوجل X المختبر.

مشروع السائق، وكان معروفا في وقت لاحق جوجل مشروع المركبات الذاتية. يناير 2009، تم تدشين المشروع رسميا، وأصبحت مستقلة في عام 2016، والشركة الجديدة Waymo.

جوجل مركبة غير مأهولة أشعلت عصر.

وكان المشروع في البداية مسؤولة عن تروند (سباستيان ثرون)، وأصبحت صناعة مركبة غير مأهولة وامبوا الأكاديمية العسكرية. غادرت مجموعة من المهندسين من المشروع لبدء شركاتهم الخاصة. أورورا، على سبيل المثال، المؤسس المشارك كريس Urmson، آرغو AI المؤسس المشارك بريان Salesky، وليفاندوفسكي.

بالطبع، هناك مجموعة من المهندسين من العصا إلى الوقت الحاضر، أصبح Waymo "قدامى المحاربين" والعمود الفقري التكنولوجيا. وتشمل هذه: أندرو تشاتام ديمتري دولغوف، ديرك Haehnel، ناثانيل فيرفيلد ومايك Montemerlo، وهلم جرا.

الآن، ديمتري دولغوف (دولغوف) أصبح ضابط التكنولوجيا ونائب الرئيس الرئيس مشروع Waymo. وقال انه يقبل مؤخرا مقابلة مع تك كرانش، يروي قصة المركبات غير المأهولة Google هذا العقد.

وفيما يلي الحوار سجل الانتهاء من تحريرها.

السؤال: لماذا لم تقوم بإدخال المركبات غير المأهولة في المنطقة؟

دولغوف: شدني لدخول هذا المجال هناك ثلاثة عوامل رئيسية، وتأثير التكنولوجيا، والتكنولوجيا في حد ذاتها والتحدي تعاون الناس. ومن الواضح أن الطيار الآلي يكون له تأثير هائل.

في ذلك الوقت الإثارة وسوف تختفي أبدا. وكان ذلك في عام 2007، بدأت أولا دراسة مركبة غير مأهولة، وذلك باستخدام سيارة لأول مرة كتبت البرنامج تلقائيا بدء القيادة. هذا هو مثير جدا.

السؤال: ما هي 10،100 ميل التحدي مؤسسي شركة جوجل يقترح الصفحة؟

دولغوف: هذا هو الهدف الأكبر في عام 2009 عندما بدأنا مشروع السيارة من دون طيار في جوجل. يتطلب هذا التحدي لا سيارة يمكن أن تبدأ حتى النهاية الطيار الآلي 100 ميل في طول الطريق 10، دون أي تدخل بشري.

وهذه تم اختيارها بعناية لإظهار مدى تعقيد من دون طيار. في الأيام الأولى، بالنسبة لنا لفهم تعقيد المشكلة هو الشيء الأكثر أهمية.

كل الطرق هي في منطقة خليج سان فرانسيسكو. في مكان قريب يعكس بالو ألتو الطريق حركة المرور في المدن، قضينا الكثير من الوقت على الطريق السريع، ولكن أيضا من خلال جميع الجسور منطقة خليج سان فرانسيسكو. هناك طريقا من ماونتن فيو في سان فرانسيسكو، وأيضا بعد فترة من شارع لومبارد في سان فرانسيسكو (شارع لومبارد). وكذلك الحال في بحيرة تاهو.

سؤال: كم من الوقت استغرق لإتمام هذه التحديات؟

دولغوف: خريف عام 2010 لإكمال.

السؤال: وعلى هذا المعدل كان من المستغرب جدا. ولكن لا يزال هناك الكثير مما ينبغي عمله، أليس كذلك؟

دولغوف: نعم. وأعتقد أن هذه هي طبيعة المشكلة. أنا لا تأتي مع نموذج أثبتت عدة مرات، وبين بناء استخدامها شعب اليومي للمنتج، وهناك فرق كبير. خصوصا في مجال المركبات غير المأهولة، في البداية كان من السهل إحراز تقدم في تحد لمرة واحدة.

هناك نوعان من الصعوبة الحقيقية. أولا، نظم مركبة غير مأهولة لتحقيق أداء لا يصدق، ويمكن أن تصبح حقا منتج. ثانيا، لديها أنظمة مركبة غير مأهولة لمواجهة نوع معقد من ذيل طويل صعب. في بعض الحالات لا تظهر 99 من الوقت، ولكن يجب أن يكون مستعدا النظام بأكمله عن 1 من الحالات.

سؤال: الآن تقدم المركبات غير المأهولة، مقارنة ب 10 سنوات هو متوقع، أسرع أو أبطأ؟

دولغوف: كلا. من جهة، في عام 2009، لم افكر ابدا من الأجهزة والبرامج ومنظمة العفو الدولية وآلة تكنولوجيا التعلم هناك مثل هذا اليوم انفراج. التكنولوجيا اليوم هي أقوى مما كنت أتوقع في عام 2009.

من ناحية أخرى، لا أحد لبناء سيارة الناس المتاحة حقا، أكثر صعوبة مما كنت أتوقع.

السؤال: ما هي طفرة تكنولوجية محددة؟

دولغوف: الكثير جدا.

التصور. أصبحت تحديد المدى والرادار أكثر قوة. قياس مدى أبعد، وارتفاع القرار، وأكثر من ذلك وظيفة أوه، يمكن قياس المعلومات بيئة أكثر ثراء.

الحوسبة. وعلى وجه الخصوص، والحوسبة المتوازية تسارع الأجهزة، وروجت تطوير الشبكات العصبية. هذا هو خطوة إلى الأمام ضخمة.

ثم عمق التعلم، أحضرت الشبكة العصبية نفسها الكثير من الاختراقات.

السؤال: هل بعد ذلك كيفية استخدام AI؟

دولغوف: لقد تم استخدام التعلم الآلي على مشروع السيارة من دون طيار. ولكن الآن وآلة التعلم المختلفة.

ربما في عام 2012، بدأنا التعاون مع جوجل والتكنولوجيا الطيار الآلي أبحاث والتعلم العميق. في ذلك الوقت، وجوجل هو الاستثمار في العالم جادين فقط في هذين المجالين من الشركة.

في ذلك الوقت، ونحن لا يمكن تشغيل الشبكة العصبية الأجهزة في الوقت الحقيقي في السيارة، ولكن يمكنك محاولة لحساب العديد من الأمور المثيرة للاهتمام من خلال سحابة.

التعلم العميق، 2013 هو عام مهم جدا. المنافسة هو طفرة فوز ImageNet التعلم عمق، والرؤية الكمبيوتر، وكان أدائه في السباق متفوقة على جميع طرق أخرى.

سؤال: قبل عشر سنوات، يمكنك التفكير في التقدم اليوم في المركبات غير المأهولة لماذا؟

دولغوف: لا أتوقع 2009 أو 2010 من اليوم.

في المرحلة الأولى من هذا المشروع، فهي يضحكون علينا. الصناعة كلها هذا من أجل المتعة، وهناك العديد من الطيار الآلي مشروع السيارة مضحك محاكاة ساخرة لجوجل.

الآن، لا يهم السيارة من "حفنة فقط من مجنون الناس العبث في جوجل" في صناعة الكبيرة عشرات الصناعة، ومئات من الشركات مطاردة معا، وهو أمر عظيم جدا.

- كامل  -

التوظيف الصادق

المكدسة تقوم بتجنيد محرر / مراسل، ومقرها في تشونغ قوان تسون في بكين. نتوقع الموهوبين والطلاب المتحمسين للانضمام إلينا! مزيد من التفاصيل، يرجى و qubit عدد الجمهور (QbitAI) واجهة الحوار والرد "تجنيد" كلمة.

و qubit QbitAI عناوين على التوقيع

' " تتبع تقنيات AI دينامية جديدة والمنتجات