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自动驾驶的关键在于经验,AI变成10年老司机是否有可能

发布日期:2020-05-02

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2020-05-02 16:22:09

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关于自动驾驶的话题,在最近这几年提的非常多,除了国内的阿里百度等不同的公司都有尝试过之外,国外的谷歌公司同样对自动驾驶情有独钟,特斯拉更是宣布了在2020年年底之前,就会拿出一个能够被所有人接受的自动驾驶方案,并且正式售卖这种自动驾驶的车辆。

吹牛不打草稿

那么不论是谷歌也好,国内的公司也好,是否能够在短短的一年之内,把真正能够开到市面上适应各种复杂路况的自动驾驶汽车拿出来呢?不少的专业人士认为这简直就是吹牛皮不打草稿,自动驾驶涉及到的知识点太多,技术非常深奥,并且这是一项**不能出错的精细活,所以三年五载之类都没法成功,我们可以在今年看到的,最多是半自动驾驶汽车,而不可能是全自动。

树形计算法与亿万次计算

现如今的计算机变得越来越强,对超级计算机来说,每秒钟都是亿万次的计算,古语云,人力有穷时,那么这是不是代表着计算机就能够计算到所有的可能性?当然不可能,你别看计算亿万次的变化这个数字看上去很多,但我们生活在真实的世界当中,每一秒要经历可能的变数都不止这么一点。

简单而言,通过传统的计算机程序是不可能达到自动驾驶的,比超级计算机强大千百倍的量子计算机,同样是没有办法计算出所有的可能性。比如说计算一个最简单的问题,你要计算一条鱼能长多大,然后需要结合它生活的环境与DNA,判断是否发生变异,计算它被捕食者吃掉的概率,被吃掉的时候长了多大。

这已经是一个无穷大的计算问题,或许超级计算机勉强能做到,但如果你要计算的是一整片海中所有的鱼能长多大呢?

AI与自主学习

所以通过传统的计算机程序方程来写自动驾驶程序的话,这是**不可能的,一个成熟AI自动驾驶的系统必须需要通过自我学习。也就是说通过无数次模拟在道路上前进,然后铭记每一个失误保证下次不会再犯,这就是所谓老司机的经验,一般来说10年开车的老司机已经能让人非常放心,那一个aI自动驾驶系统什么时候才能够达到10年老司机的水平呢?

这里就有一个很有意思的问题,难不成你真的让一个AI系统去在路上驾驶整整10年,然后再正式推入市场?当然不可能这样做,因为这样做成本很高,并且时间太长,于是人们就想出了一个更简单并且有效的办法,就是通过电脑模拟。

随机生成地图与时间流速差

在电脑上随机生成无数多的复杂路况,让aI自己从零开始不断的开车,并且电脑中的时间流速可以自主设定,电脑里面的模拟10年在现实生活当中说不定只需要一个小时。得益于时间流速的不同,电脑AI其实可以在短时间里变成一个10年老司机!

值得一提的是,谷歌旗下的Waymo自动驾驶汽车公司就是这么做的,并且他们研发了一个系统,AI在电脑中训练1天就能达到现实生活当中模拟驾驶100年的效果,雇佣一个拥有100年驾驶经验的老司机,这听起来是不是很靠谱?

最后说点题外话,一台电脑的计算速度非常非常快,所以可以模拟出一个跟现实世界拥有很大时间流速差的世界,这是否会是一个打开未来之门的金钥匙呢?


摘自:哈士奇科技早报



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