Военные разработки DARPA, которые стали гражданскими: Tor, Siri, робособаки Boston Dynamics и интернет Часть 2
Shakey: первый робот с логическим мышлением
Shakey — первый робот, который работал с технологиями искусственного интеллекта. Концепцию робота придумал Чарльз Розен, глава исследований ИИ в Стэнфордском исследовательском институте (SRI).
В 1964 году SRI подал в ARPA заявку на исследование «умных» автоматов. Целью проекта было «создание машин, способных выполнять задачи, которые, как сейчас принято считать, требуют человеческого интеллекта». ARPA удовлетворило заявку и выдало грант на $750 тысяч — и в 1966 году SRI начал работу над роботом. Изначально учёные планировали, что робот будет выполнять военные цели, например, работать разведчиком.
Своё имя Shakey получил за то, что всё время трясся. Двухметровый робот был оснащён видеокамерами, сенсорами столкновения и дальномером. Он связывался с компьютером по радио: отправлял собранные данные и получал в ответ указания. Shakey понимал тексты на естественном языке: например, мог расшифровать предложение «столкни ящик с платформы» и выполнить команду.
Фильм о Shakey (1969)
В 1969 году команда SRI сняла о Shakey фильм, показав некоторые из экспериментов с роботом. Например, когда робот уже подъезжал к ящику и был готов его толкнуть, учёный в чёрной мантии подбегал и отодвигал ящик в сторону.
В 1970 году о роботе написал журнал Life. Подзаголовок статьи звучал как «Невероятная и пугающая реальность: машина с собственным разумом». Автор статьи, Брэд Дэррач, взял интервью у учёного Марвина Мински. Тот предсказывал, что уже к середине семидесятых роботы сравняются по интеллекту с людьми, а затем и превзойдут их.
"Когда компьютеры возьмут над нами превосходство, мы его уже не вернём. Наша жизнь будет зависеть от их попустительства. Нам повезёт, если они решат оставить нас в живых в качестве домашних животных".
Этого не случилось, но Shakey повлиял на развитие робототехники — на него ссылаются более 2000 патентов.
GPS
Принцип работы спутников GPS. Приёмник на Земле определяет своё местоположение, измеряя сдвиг Доплера.
После запуска первого советского спутника американские учёные обнаружили, что благодаря эффекту Доплера (то есть изменению длины и частоты волны в зависимости от относительной скорости их источника) спутник позволяет точно определять координаты на Земле.
Первая навигационная система, описанная на этих принципах, появилась в 1959 году — её разработали DARPA и Институт Джонса Хопкинса. Она называлась Transit, или NAVSAT, и была создана для военно-морского флота США (в первую очередь для подводных лодок), но в 1967 году стала доступна и для гражданских судов. Transit позволяла определить местоположение судна с точностью до 30 метров, если оно стояло на месте.
В начале 1970-х власти США решили объединить преимущества разных навигационных и спутниковых систем в одну: помимо Transit, в стране действовали системы 621B (способная определять трёхмерные координаты), Timation (система точного времени) и SECOR (спутники для точных геодезических измерений).
Поэтому над объединённой системой, получившей название GPS (Global Positioning System, «Глобальная система позиционирования»), работало множество государственных структур — в том числе флот, воздушный флот, армия и NASA — и частных компаний, например General Electric. Первый спутник GPS запустили в 1973 году.
Миниатюрный GPS-приёмник
Но первые портативные GPS-приёмники были слишком тяжёлыми, например, модель PSN-8 Manpack весила 8 килограммов. В 1983 году DARPA по заданию Морской пехоты США начали работу над новыми, миниатюрными приёмниками. Приёмники были похожи по размеру на пачку сигарет, за что и получили название Virginia Slims.
Aspen Movie Map: предшественник Google Street View
Как работала Aspen Movie Map
В 1976 году израильский спецназ провёл успешную операцию «Энтеббе», освободив заложников из аэропорта Энтеббе в Кампале, столице Уганды. Для подготовки к операции спецназовцы построили частичную копию аэропорта — так что, впервые прибыв в Кампалу, они уже ориентировались на местности.
DARPA предположило, что создавать такие объекты в виртуальной реальности будет дешевле и быстрее. Для пробы учёные из Массачусетского технологического института создали виртуальную копию города Аспен, штат Колорадо.
По городу проехала машина, делавшая снимки каждые три метра. Затем учёные составили из этих статических снимков панораму, по которой можно было ехать, нажимая на кнопки — почти как по современному Google Street View. Кроме того, некоторые здания можно было выделить, чтобы получить о них дополнительную информацию — например, снимки интерьеров или запись разговоров с местными жителями.
DARPA Grand Challenge: гонка автономных автомобилей
Нарезка лучших моментов из гонки DARPA Urban Challenge, 2007 год
Автономные роботы и самоходный транспорт были одной из первых целей DARPA.
В 1980-х DARPA запустило Стратегическую вычислительную инициативу (SCI): проект на миллиард долларов, посвящённый развитию искусственного интеллекта в разных сферах. Разработанные в рамках SCI идеи и технологии — например, сочетание видеокамер и нейронных сетей — легли в основу большинства современных коммерческих автономных автомобилей.
В 2000-х годах DARPA решило провести гонку автомобилей-роботов с призовым фондом $1 млн, чтобы простимулировать развитие этой технологии. На первую гонку в 2004 году подала заявку 21 команда. Шесть из них не смогли пройти даже пробную короткую трассу, ещё две снялись прямо перед основным заездом, а одна машина перевернулась уже на стартовой решётке.
Основная гонка должна была длиться 10 часов, но все автомобили застряли, сломались или разбились намного раньше. Из 240-километровой дистанции победитель (машина Sandstorm от университета Карнеги-Меллон) прошёл только 11,9 км.
Зато в 2005 году уже пять машин прошли всю дистанцию — 212 км, в том числе большой отрезок бездорожья. Условия третьей гонки в 2007 году стали ещё сложнее: машины должны были ехать по городу, соблюдая все правила дорожного движения и взаимодействуя друг с другом на перекрёстках. Приз — $2 млн — достался команде Tartan Racing из того же университета Карнеги-Меллон.
Коммерческого успеха достигла только одна из компаний, чьи машины финишировали в Grand Challenge — TORC Robotics. Её купила компания Daimler, которой также принадлежит Mercedes. На сайте DARPA сказано, что «хотя результаты Grand Challenge непросто выразить в цифрах», сфера автомобилей-роботов процветает, а это и было главной целью проекта.
Продолжение следует===>