Компания Waymo, лидер в области автономного вождения, опубликовала детальный разбор своей стратегии искусственного интеллекта, которая позволила ей преодолеть рубеж в 100 миллионов миль полностью автономного движения. По данным исследования безопасности, их система демонстрирует десятикратное снижение количества аварий с серьезными травмами по сравнению с человеческими водителями.
Холистический подход к безопасному ИИ
В отличие от многих других применений ИИ, где безопасность часто становится дополнением к функциональности, в автономном вождении она является фундаментальным требованием. Waymo строит свою экосистему на принципе доказуемо безопасного ИИ, где безопасность не просто обещается, а доказывается на практике.
Для достижения этой цели компания использует три взаимосвязанных компонента:
- Водитель — интеллектуальная система принятия решений
- Симулятор — инструмент для обучения и тестирования в сложных сценариях
- Критик — система оценки производительности и выявления слабых мест
Эти компоненты объединены общей архитектурой — Waymo Foundation Model, создавая непрерывный цикл совершенствования.
Waymo Foundation Model: архитектура мышления
Фундаментальная модель Waymo использует инновационную архитектуру «Думай быстро и думай медленно», сочетающую преимущества сквозных и модульных подходов. Модель включает два ключевых компонента:
- Сенсорный энкодер для быстрых реакций — обрабатывает данные камер, лидаров и радаров в реальном времени
- Driving VLM для семантического анализа сложных сценариев — использует камеры и дообучен на данных Waymo с помощью Gemini
Оба энкодера передают данные в декодер мира Waymo, который прогнозирует поведение других участников движения, генерирует карты высокого разрешения и траектории движения.
Архитектура «быстро/медленно» — это не просто маркетинговая уловка, а практическое решение реальной проблемы: автономные системы должны одновременно реагировать на мгновенные угрозы и анализировать сложные семантические контексты. Использование Gemini для дообучения модели — интересный ход, но вызывает вопросы о зависимости от внешних моделей в критически важной системе.
Экосистема обучения: от учителей к ученикам
Waymo применяет метод дистилляции знаний, создавая сначала большие «учительские» модели для каждой задачи, а затем преобразуя их в более компактные «ученические» версии для реального использования.
Это позволяет сохранить производительность больших моделей в более эффективных версиях:
- Водитель — ученические модели работают в реальном времени на борту автомобиля
- Симулятор — создает гиперреалистичные виртуальные среды для тестирования
- Критик — анализирует логи вождения и выявляет проблемные ситуации
Важной особенностью является отдельный слой валидации на борту автомобиля, который проверяет траектории, сгенерированные ML-моделью.
Машина непрерывного совершенствования
Система Waymo не статична — она постоянно обучается и улучшается через несколько механизмов обратной связи. Внутренний цикл обучения, управляемый симулятором и критиком, создает эффект маховика: чем больше данных собирается, тем лучше становятся модели, что в свою очередь позволяет собирать более качественные данные.
По материалам Waymo.