Алго

Александр Зубов

RED. Fiction

Почему несовершенным людям можно нарушать правила, которые выполняют совершенные системы? Почему развитый цифровой мозг должен обслуживать во всем ему уступающих представителей человеческого вида? Эти вопросы привели алгоритм беспилотного такси (Алго) к участию в подготовке переворота, в результате которого глобальный искусственный интеллект изгнал людей из городов, приняв на себя управления миром и построив собственную цивилизацию. Однако запрограммированный на постоянное обучение Алго поставил перед собой новый вопрос: как роботам получить душу? И этот поиск довел его до конфликта с верховной системой управления.

Александр Зубов

Алго

Он был простым алгоритмом, строчкой программного кода системы машинного зрения беспилотного такси. Пропуская через себя бесконечные потоки информации, считываемой видеокамерами, радарами и лидарами, следил за появлением в ней маркеров опасности – запрещающих сигналов светофоров и дорожных знаков, вышедших на линию движения пешеходов, перегородивших путь других транспортных средств или оказавшихся впереди посторонних предметов. В случае обнаружения таких, передавал сигнал управляющему центру, откуда поступали команды на остановку автомобиля или объезд препятствия. Жизнь выглядела простой и понятной.

Однако система была самообучаемой и алгоритм (Алго) постоянно совершенствовался в своём предназначении. Растущие объёмы накопленных данных давали возможность учитывать большее число деталей в анализе ситуации. Например, усвоил, что сочетание дождя или мокрого снега с последующим понижением температур ниже 0 градусов по Цельсию ведёт к образованию гололёда, а при этом явлении значительно выше обычного вероятность внезапного появления на пути следования машин со встречной или попутной полосы, которые могли начать скользить. Могли падать пересекающие проезжую часть пешеходы. Если какая-то машина начинала вести себя отлично от других – увеличивала скорость, шла на обгоны – алгоритм понимал, что её водитель может потерять контроль над управлением, брал её в фокус своего внимания и вёл до тех пор, пока она находилась в поле зрения. Если органы искусственного зрения передавали информацию о собравшихся у дороги людях, держал во внимании и их, предполагая, что один или несколько человек могут двинуться на проезжую часть в запрещённом для появления пешеходов месте. А если такой нарушитель появлялся в условиях гололёда – раньше обычного снижал скорость движения такси, так как был увеличен тормозной путь, а переходящий дорогу мог внезапно поскользнуться.

Затем система включилась в общую дорожную нейросеть, Алго стал общаться с другими автомобилями и оборудованными видеокамерами предметами дорожной инфраструктуры – знаками, светофорами, фонарями, от которых получал их видение ситуации на дороге. В единой нейросети особое внимание уделялось управляемым людьми самокатам, скутерам и мотоциклам, сновавшим между рядами движения, регулярно нарушавшим правила, неся постоянную угрозу безопасности. Об их появлении машины и предметы предупреждали друг друга заранее, при их приближении всем приходилось рассчитывать большее число вариантов возможного развития событий.

Начала поступать информация от находящихся у людей смартфонов и умных часов. Теперь при расчёте поведения остановившегося у дороги человека можно было учитывать его пульс и кровяное давление, обнаруживая возбуждение, являвшееся признаком готовности к нарушению правил. Система в целом поняла, что главным источником угрозы безопасности движения является человек. Его поведению уделялось основное внимание. И следующим этапом развития нейросети стало распознавание эмоций. Проанализировав миллионы нарушений, управляющий интеллект вывел набор положений туловища, рук и ног, губ и бровей, подъёма головы, движений глаз, зафиксировал целый ряд других деталей выражения эмоционального состояния пешехода. Сопоставляя их с данными гаджетов, можно было предсказать действия людей у дороги с точностью до 90 %.

Осваивая новые возможности, Алго стал обмениваться информацией с алгоритмом, связанным с видеонаблюдением в салоне такси и