Автопилот Tesla впал в замешательство из-за светофоров Обычная ситуация на дороге озадачила систему автономного вождения

Двигаясь на автопилоте со скоростью около 130 км/ч по автомагистрали неподалеку от немецкого города Дортмунд, электромобиль Tesla Model 3 догнал грузовик, в кузове у которого были три светофора. Казалось бы, вполне обычная дорожная ситуация, однако фирменная система автономного вождения седана отреагировала на это довольно неординарно: на экране информационно-развлекательной системы, схематично отображающем актуальный трафик при движении на автопилоте, появилось бесконечное количество светофоров, которые словно высыпались из грузовика, как в компьютерной игре. Никаких действий, впрочем, система не предпринимала.
Мнения экспертов и владельцев электромобилей по этому поводу разделились. Одни назвали это сбоем системы, в очередной раз окрестили автопилот Tesla слишком «сырым» и непригодным для эксплуатации на дорогах общего пользования, поскольку система не смогла понять, что светофоры просто перевозятся в кузове грузового автомобиля и не имеют отношения к дорожной инфраструктуре. Однако на самом деле автопилот электрокара понимал, что они нерабочие: на видеоролике заметно, что они изображены выключенными — каковыми они и являются. На функционирующих светофорах Tesla корректно показывает горящие огни в реальном времени.
«Я предполагаю, что этот сценарий, вероятно, не был частью данных обучения системы. Хорошая иллюстрация того, что достичь полной автономности вождения, просто записав больше данных, невозможно», — прокомментировал видеоролик математик Бирмингемского университета и Массачусетского технологического института Макс Литтл. Безусловно, автономные системы вождения сложно подготовить ко всем дорожным ситуациям, с которыми они могут столкнуться в реальном мире, однако большой массив данных обеспечит автопилоту возможность корректной отработки даже самых маловероятных сценариев.
Использованные источники:
