«Зоной дилеммы» инженеры называют ситуацию, когда автомобиль находится слишком близко к перекрестку, чтобы остановиться на желтый сигнал светофора, но при этом достаточно далеко, чтобы проехать до того, как загорится красный. И это действительно дилемма. Если судить по статистике аварий, то водители чаще всего бьют по тормозам и получают удар от машины сзади. Однако в случае выезда на перекресток удар сбоку обычно оказывается значительно сильнее и опаснее. Что бы вы выбрали – легкую аварию, вероятность которой высока, или серьезную, но менее вероятную? Инженеры могут настроить светофоры так, чтобы желтый свет горел дольше, но это снижает пропускную способность перекрестка. Кроме того, как только об этом станет известно, все больше водителей захотят рискнуть и проехать перекресток.
Кое-кто даже предлагал внедрить знаки, предупреждающие о том, что свет скоро переключится на желтый, – своего рода «предупреждение о предупреждении»{154}. Это, однако, могло привести к увеличению «зоны нерешительности». Однако проведенное на перекрестках в Австрии исследование, при котором зеленый свет несколько раз мигал, прежде чем переключиться на желтый, продемонстрировало неоднозначные результаты: на красный свет начали проезжать значительно меньше водителей, чем раньше, но и гораздо больше водителей стали останавливаться раньше, чем необходимо{155}. Опасность таких действий была продемонстрирована при изучении перекрестков в Израиле, где была внедрена система «мигающего зеленого». Там отмечалось больше ударов сзади, чем на перекрестках без мигающего зеленого{156}. Чем длиннее «зона нерешительности», чем больше машин в ней находится, тем больше ситуаций, когда необходимо решить: ехать или внезапно остановиться, – и тем выше вероятность аварии{157}.
Подобные зоны дилеммы возникают на дороге постоянно. На гонке Grand Challenge отсутствуют пешеходы (и слава богу, считает Монтемерло): они стали бы огромной проблемой для Джуниора. «Я много думал о том, что́ могло бы произойти, если бы Джуниор оказался в реальном мире», – рассказал Монтемерло. Движение в Стэнфорде умеренное, но что если пешеход стоит на бордюре, совсем рядом с проезжей частью? Поскольку он не на дороге, робот не воспринимает его как препятствие. Но собирается ли он переходить дорогу или просто стоит? Чтобы понять это наверняка, робот должен уметь проанализировать «язык тела» пешехода или выражения лиц людей. Даже если робот-водитель остановился, пешеходам нужны дополнительные сигналы. «Пешеходы иногда боятся переходить дорогу даже перед остановившейся машиной, – говорит Монтемерло. – Часто они ждут, когда водитель помашет им, разрешив перейти дорогу. Будет ли вам так же комфортно, если машиной будет управлять не похожий на человека робот?»
С другой стороны, кое в чем городская среда проще, чем песчаная трасса в пустыне. «Движение в условиях города имеет множество ограничений. В сущности, вы можете сделать не так уж и много, – утверждает Монтемерло (которому, как мне кажется, просто никогда не доводилось ездить по развязкам около аэропорта имени Кеннеди в Нью-Йорке). – Благодаря этому мы ощущаем себя на дороге достаточно комфортно. Правила и линии разметки подсказывают нам, что́ может произойти в будущем».
На дороге часто приходится строить предположения. Мы на полной скорости проскакиваем на зеленый сигнал светофора, предполагая, что водители, стоящие на других въездах на перекресток, будут стоять. Мы не ожидаем столкновения, когда по встречной полосе едет другая машина. Мы спокойно въезжаем на холм, не думая, что где-то впереди может оказаться внезапно остановившийся на дороге бензовоз. «Мы ездим быстрее только из-за того, что делаем определенные предположения», – полагает Монтемерло. В сущности, стэнфордская команда превращает эти предположения в сотни тысяч строк программного кода (мозга Джуниора), однако программа достаточно гибка для того, чтобы робот не «завис» в какой-то особенно странной для него ситуации.
А странных ситуаций на дороге хватает с лихвой. Возьмем, например, сломанный светофор. Как-то раз Дэвид Леттерман пошутил, что светофоры в Нью-Йорке – «лишь примерные указания к действию». Однако представьте себе, что вы подъехали к перекрестку, где для всех горит красный свет. После некоторых колебаний вы, возможно, решите крайне осторожно все же проехать перекресток. Или представьте, что вы оказались за машиной с заглохшим двигателем. Чтобы ее объехать, вам нужно будет пересечь двойную сплошную линию, что в обычных ситуациях запрещено. Однако вы это делаете – в правилах дорожного движения учтено, что порой вам приходится действовать в исключительных обстоятельствах. А что делать на перекрестке равнозначных дорог? Иногда возникает неясность относительно того, кто появился первым, и образуется затор. Теперь представьте себе четырех роботов-водителей, подъезжающих к перекрестку в один и тот же момент. Если они запрограммированы на то, чтобы пропускать первого подъехавшего, возможны два варианта: они все поедут вперед и столкнутся либо же все застынут на месте (как компьютер, давший сбой). Поэтому команда из Стэнфорда использует довольно сложные алгоритмы, чтобы хоть как-то приблизить бинарную логику Джуниора к человеческой. «Джуниор пытается определить самое правильное время для начала движения и дожидается своей очереди, – рассказывает Монтемерло. – Но если другая машина не поворачивает вовремя и проходит достаточно много времени, робот начнет собирать за собой хвост»{158}.
Команда из Стэнфорда поняла, что лучший способ освоить навыки вождения для Стэнли и Джуниора – наблюдать за тем, как водят машину люди. Но способны ли роботы научить нас чему-то? В ходе первого Grand Challenge Тран, по словам Монтемерло, «постоянно жаловался на то, что робот слишком сильно замедляется при прохождении поворотов». Однако когда студент-старшекурсник проанализировал результаты гонки, то пришел к заключению, что робот «проходил повороты, как Ferrari» и смог за счет этого сэкономить лишь несколько минут из 7-часовой гонки (при этом значительно повысив риск аварии). Дело в том, что трасса по большей части была ровной. Поддержание самой высокой средней скорости движения на этих участках было важнее, чем прохождение сравнительно небольшого количества поворотов (наиболее опасной части дороги) с максимально возможной скоростью.
Монтемерло называет это «толковым вождением». Он много думал об этом во время Urban Challenge: «Поначалу мы полагаем, что можем взять все, что уже умеет Джуниор, и просто ускорить процессы – например, разгон с места после знака “Стоп” или сокращение срока ожидания у этого знака. Но опыт показывает, что все это не особо помогает. Мимо вас проезжает с нарушением скоростного режима какой-то парень, а затем вы наблюдаете его вновь перед собой на очередном светофоре. Случайный характер трафика сводит на нет все наши попытки ехать максимально быстро. В то же время некоторые направления оптимизации (например, выезд из-под знака “Стоп” после пары секунд остановки) приводят к проблемам для всех. Такие действия замедляют движение»{159}.
Группе ведущих мировых экспертов в области робототехники понадобились годы работы, чтобы создать автономное транспортное средство, которое, обладая своеобразным интеллектом и способностью к адаптации) быстро бы двигалось в условиях реального трафика. С одной стороны, это доказывает поразительные способности человека, а с другой – заставляет нас вспомнить о том, что они не врожденные. Когда-нибудь роботы получат фору за счет того, что их программы и узлы будут работать дольше, чем человеческий организм. Мы, люди, вынуждены пользоваться тем, с чем родились. Человеческий когнитивный механизм достаточно силен, что показало обучение Стэнли и Джуниора. Но, как мы вскоре увидим, здесь есть свои проблемы, которые вряд ли можно решить с помощью выпуска новой, усовершенствованной версии робота.
