ChatGPT — готов ли ИИ взять на себя стратегию Формулы-1?

Вирусный успех ChatGPT с момента его запуска поднял интерес к искусственному интеллекту на новый уровень.

Это также побудило многие отрасли оценить влияние, которое окажет на них развитие технологий искусственного интеллекта в ближайшие несколько лет — как с точки зрения того, как их можно успешно использовать, так и с точки зрения того, где они могут заменить людей.

Формуле 1 этого не избежать: команды уже используют ИИ в самых разных сферах своей деятельности, включая настройку автомобилей, направления развития и использование ресурсов.

Это также играет роль в планировании гоночной стратегии, и это вызвало некоторые споры о том, могут ли роботы полностью захватить пит-уолл.

После кампании 2022 года, которая еще раз доказала, насколько важна стратегия для победы в Формуле-1 и насколько высоким может быть штраф, если пит-уолл ошибается, становится ясно, чем может быть привлекательна успешная модель ИИ.

Ведь он не должен треснуть под давлением. Теоретически он должен давать правильные ответы на основе оценки набора данных, гораздо более широкого, чем может когда-либо получить человек, и его никогда не будет волновать то, что пресса напишет об этом на следующий день.

Но то, что кажется простым на практике, гораздо сложнее реализовать в реальном мире. 

Возможности и проблемы — это то, что McLaren достаточно хорошо осознала благодаря недавним разработкам, направленным на улучшение собственной стратегии и программного обеспечения.

Интересно, что именно работа, которую команда из Уокинга проводила с техническим партнером Splunk для своей киберспортивной команды, позволила ей начать экспериментировать с новыми идеями стратегии и потенциальным использованием ИИ.

С момента присоединения к McLaren в начале 2020 года Splunk помог команде, поставив программное обеспечение, которое может искать, отслеживать и анализировать машинные данные в различных аспектах гоночных операций.

Одной из областей, в которых он преуспел, являются системы моделирования и особенно предоставление инструментов в реальном времени, таких как знаменитая трасса гонки, которые теперь необходимы для понимания ритма Гран-при и планирования лучших заездов на пит-лейн для победы.

В прошлом году, когда его команда McLaren Shadow Esports активизировала свои усилия, чтобы выиграть F1 Esports Series, Splunk адаптировала версию своих инструментов стратегии F1, чтобы помочь.

И именно эта способность иметь свободный доступ к тем данным и программному обеспечению, которые команда получает на питволле во время гонок Формулы-1, например, к анализу деградации шин и прогнозам подрезания/пересечения, оказалась критически важной для ее амбиций.

Лукас Блейкли впервые выиграл чемпионат и не постеснялся сказать, что стратегическое программное обеспечение Splunk было так важно для его успеха.

«Этот дополнительный уровень глубины, который мы получили благодаря Splunk, и я буду продолжать говорить об этом, — это просто одна из самых крутых вещей, которые мы должны использовать», — сказал он.

«Это просто дало нам дополнительную перспективу и дополнительный слой. Дополнительная стрела для вашего лука, если хотите».

С точки зрения McLaren ценность была очевидна. Как объясняет Эд Грин, глава коммерческого отдела McLaren Racing: «Это полностью изменило правила игры.

«Я думаю, что это сыграло важную роль в том количестве побед, которые мы одержали в преддверии чемпионата».

Поскольку система Splunk стала основной частью киберспортивной команды, она открыла возможности для некоторых экспериментов в попытке попробовать что-то новое, что было бы невозможно в условиях обычного уик-энда Гран-при.

Джеймс Ходж, GVP и главный советник по стратегии Splunk, сказал: «Вы можете сделать больше с киберспортом с точки зрения быстрого развития.

«Ставки совсем другие. Если вы прикасаетесь к чему-либо в реальной Ф1, вы касаетесь почти критически важной системы. Если машина Ф1 не получает телеметрию обратно в гараж McLaren, они не могут включить двигатель.

«Со стороны киберспорта это не так важно: если вы не получаете телеметрию и это не работает, вы знаете, что Лукас все еще может идти и водить.

«Кроме того, здесь меньше сложностей. Вы не перемещаете ИТ-установку по 20 с лишним точкам по всему миру.

«Таким образом, это позволяет вам быстро создавать прототипы вещей. Мы смогли попробовать вещи на игровой стороне, на которые у нас мог бы уйти год, чтобы запустить в производство на реальной стороне, просто потому, что у вас есть большая команда, которая необходимо изменить способ работы, чтобы адаптироваться к этой новой аналитике на приборной панели».

Грин добавляет: «Splunk позволяет нам выполнять итерации очень, очень быстро, не требуя целой комнаты суперэкспертов.

«И я думаю, что скорость, с которой мы развиваемся со Splunk, отчасти отражается на команде F1.

«Они немного видят, что мы делаем, и говорят: «Хорошо, это довольно быстро».

Возможность так много экспериментировать со стороны киберспорта, с параметрами производительности автомобилей, столь близкими к реальному миру, неизбежно открыла дверь для того, чтобы увидеть, какую роль может играть ИИ в стратегических вызовах.

Грин приводит компьютерную программу AlphaGo, разработанную DeepMind, дочерней компанией Google, которая смогла победить человека в игре Го, как пример того, как правильный тип ИИ может перехитрить человеческий мозг.

«Интересно, что произошло в Го», — сказал он. «Как далеко мы можем продвинуть такие вещи в спорте?

«Это может послужить настоящим вдохновением, и лично я думаю, что однажды мне бы хотелось увидеть стратегию, основанную на искусственном интеллекте».

На данный момент Splunk считает, что технология находится только на той стадии, когда она может предложить помощь в процессе принятия решений, а не принимать окончательное решение.

«Что мы делаем, так это смотрим, какова вероятность того, что кто-то отправится на пит-лейн, исходя из их производительности», — добавил Ходж.

«Вы можете начать видеть, возможно, ухудшение времени прохождения круга, так что, вероятно, это будет их окно на пит-лейн.

«И вот где мы находимся: мы не совсем в «устройте мне гонку и предскажите все по ней». Но мы определенно помогаем с формированием дерева решений».

Грин согласен с тем, что позволить ИИ управлять шоу сейчас нереально.

«Мы там сегодня? Нет. Я думаю, что у нас когда-нибудь будет ИИ, который будет принимать решение о том, когда мы попадем в яму? след гонки], который показывает нам окно пит-стопа.

«Но есть так много параметров. У вас есть 20 гонщиков в стартовой решетке, у вас есть все различные вариации, у вас есть стили вождения людей, и люди не выполняют и ведут себя не так, как вы иногда ожидаете.

«Гонщики очень хороши, но они собираются изменить свои траектории, в этом есть элемент соревнования. Поэтому я думаю, что мы должны лучше понять все параметры, которые мы можем собрать, чтобы действительно, действительно понять это.

«И если ИИ говорит вам, что вы выигрываете гонку, но за четыре круга до конца мы собираемся сменить шины, вы достаточно доверяете ему, чтобы следовать за ним? Кто знает? Но я не думаю, что мы еще там .»

Здесь также играет роль еще один важный фактор: в развлекательных целях Ф1 должна оставаться больше спортом, чем тотальным техническим упражнением.

Вот почему водители должны управлять автомобилем «в одиночку и без посторонней помощи», а использование автоматических систем, помогающих им, постоянно ограничивается.

Возможно, такие ограничения должны быть введены и для решений, принимаемых в питволле, потому что отчасти привлекательность командной работы Формулы-1 заключается в том, что иногда люди ошибаются, и это делает ситуацию непредсказуемой.

Как сказал Ходж: «Я играю в гоночные игры. Я не очень хорош в этом, но я счастлив.

«Если есть ИИ, с которым я соревнуюсь, вы никогда не будете полностью удовлетворены. В нем нет этой драмы: я победил компьютер.

«Мне гораздо веселее участвовать в гонках против 19 других людей, которых я никогда не встречал, потому что в этом есть человеческий фактор. За этим стоит спорт.

«Вот почему я не думаю, что мы когда-нибудь доберемся до полноценного ИИ. Это одна из причин, по которой в Ф1 вам все еще нужны Ландо [Норрис] или Оскар [Пиастри], чтобы нажимать кнопки.

«Вам все еще нужны спортивные элементы и некоторые навыки, чтобы действительно привнести в это драму, театральность или героев и злодеев».

А что думает ChatGPT? Этот писатель спросил его, может ли он написать код для плана гоночной стратегии F1?

Его ответ: «К сожалению, написание кода для гоночной стратегии в Формуле 1 было бы сложной задачей, поскольку оно включает в себя различные факторы, такие как погодные условия, состояние трассы, выбор шин, характеристики автомобиля, конкуренция и т. д.».

Это звучит как нет.