Крупный международный инвестор «SBI Investment Co.»
увидел потенциал в этих продуктах и выделил стартапу
первый транш на проведение исследований в размере
1,1 миллиарда иен (10 млн долларов). 

В данный момент «Ascent Robotics» усиленно занима-

ется разработкой программного обеспечения для пол-
ностью автономного вождения, включая рулевое управ-
ление, ускорение и торможение, без участия человека в
условиях японского дорожного движения. Поскольку
азиатская дорожная среда отличается высокой насы-
щенностью от европейской и американской, с которыми
имеют дело такие известные разработчики искусствен-
ного интеллекта для беспилотников, как «DeepMind»,
«Waymo» и «Uber», японская компания «Ascent
Robotics», то прежде всего фокусируется на автономии
четвертого уровня, требуемой для улиц с большим
количеством машин, пешеходов и объектов дорожной
инфраструктуры. 

Недавний повлекший гибель человека трагичный

инцидент с участием автономного автомобиля, принад-
лежащего «Uber», говорит о недостатках автономии,
которые сегодня успешно преодолевает компания
Ascent Robotics, и это дает ей шанс возглавить список
создателей так необходимых безопасных технологий.

Почти абсолютное большинство специалистов авто-

номной автомобилестроительной индустрии полагают, что
чем больше беспилотник проедет самостоятельно, тем
опытнее и совершеннее станет его искусственный интел-
лект. В соответствии с этим показатель в размере 8млн
километров на реальной дороге, достигнутый принадле-
жащей концерну «Alphabet Inc.» дочерней компанией
«Waymo», кажется всеобъемлющим и неоспоримым.
Однако «Ascent» утверждает, что только часть этих дан-
ных является действительно полезной для обучения
автономных автомобилей, потому что решающими для
практического опыта безопасной езды на самом деле
становятся редкие и неожиданные события, которые
имеют решающее значение по сравнению с опытом прой-
денных километров. Редкие и неожиданные события

формируют основную базу экстренных навыков реагиро-
вания на внештатную ситуацию. Автономному автомобилю
обязательно нужно очутиться в подобной ситуации, а
проще и безопаснее всего создать ее можно виртуально,
при помощи средств трехмерного мо де лирования. 

чтобы создать симуляцию в стиле «Форсаж», инже-

неры надели шлемы виртуальной реальности на головы
опытных водителей, опутали их руки и ноги обширной
сетью чувствительных сенсоров и датчиков, фиксирую-
щих состояние организма, и, следящих за каждой, даже
незначительной деталью в их поведении. Погрузившись
в гоночную трехмерную реальность, умудренные дорож-
ным опытом водители выполняют различные маневры и
трюки с помощью контроллеров и руля игровой консоли
«PlayStation». Полученные алгоритмы тщательно анали-
зируют, а затем используют для клонирования опти-
мальных стилей вождения. Так создается продвинутое
программное обеспечение, которое после интегрирова-
ния в электронный мозг машины способно работать
почти как универсальный живой интеллект. 

Главный принцип обучения искусственного интеллек-

та в том, что модель поведения, дающая лучшие резуль-
таты, усиливается, а неблагоприятный выбор не
поощряется. Это называется стимуляцией оптимального
фактора. Настоящий искусственный интеллект не просто
реагирует, он понимает. Он учится так же, как люди,
методом проб и ошибок. Опыт дает нам ценные уроки,
которые могут быть применены к новым ситуациям. Со
временем окружающий мир начинает приобретать для
нас смысл, и нам можно доверить более сложные зада-
чи, такие как, например, вождение автомобиля. Для
искусственного интеллекта это обучение происходит не
в живой среде, как у человека, а в симуляции, но прин-
ципы обучения и получения опыта идентичны. 

Автомобили-роботы прошли огромный путь за

последнее десятилетие. В 2004 г. на международном
конкурсе беспилотников ни один из самоуправляемых
автомобилей не дошел до финишной черты. Все они
сносили преграды, крушили барьеры, въезжали в

запретные зоны, вторгались в пространства пешеходов,
сворачивали с нужных дорог или просто замирали на
месте. С тех пор достижения в области сенсорных техно-
логий и прорывы в алгоритмах обучения ИИ значительно
улучшили способность машин воспринимать мир. Тем не
менее, основной проблемой ИИ беспилотных автомоби-
лей является способность делать правильные предска-
зания, основанные на реальности, которую они видят
перед собой. На практике ошибка может обойтись
слишком дорого, но не в виртуальных средах. Ascent
может интенсифицировать обучение в системе Atlas,
добавив в виртуальную среду большее количество объ-
ектов, сделать дороги более загруженными, чем они
могут быть на самом деле. Под силу Atlas и ускорить
процесс запоминания. 

Компания Waymo, которая собрала воедино все бес-

пилотные разработки своего прародителя Google, заяви-
ла недавно, что ее программное обеспечение преодоле-
ло в виртуальном мире более 2,7 млрд миль! Компания
использует трехмерные карты высокого разрешения,
построенные на основе данных собранных стрит-карами,
постоянно тестирующими изменяющиеся ситуации:
мигающие желтые огни светофоров, нарушения правил
движения водителями, их некорректные маневры и пр.,
а также трудно поддающиеся систематизации физиче-
ские перемещения пешеходов и велосипедистов.

Ascent планирует оснастить четыре гибридных внед-

орожника Lexus продвинутой исследовательской аппа-
ратурой и начать испытания на японских дорогах уже
этим летом. Автомобили будут оборудованы дорогостоя-
щими компьютерами стоимостью  100 тыс. долларов
каждый. Они соберут данные о дорожных условиях,
которые трудно имитировать, таких как влажность, снег,
лед, перепад температур и т.д. Водитель-исследователь
обязательно сядет за руль, но будет проводить тестиро-
вание в режиме подстраховки – «руки над рулевым
колесом». В любой момент при возникновении экстрен-
ной ситуации инженер-исследователь возьмет управле-
ние под свой контроль.