Relax video | with gorgeous Arina and Nissan Skyline ECR33.
Човешкият мозък може да вземе много информация за сцената пред нея, за да взема решения. Елен скача пред колата? Шлем на спирачките. Колата се забавя напред? Смяна на лентата.
За автономните превозни средства тези решения не са толкова лесни. Може да не регистрираме, че нашите мозъци дори обработват цялата информация, необходима за предприемане на действия, но автономните системи трябва да вземат предвид много променливи, преди да приложат спирачките. Ако системата не чете правилно пътя, това може да доведе до фатални катастрофи. История, публикувана в MIT Преглед на технологиите в понеделник описва как автомобилната технологична компания Mobileye използва обучение за укрепване на изкуствения интелект зад автономни превозни средства. Този метод разчита на данни за движението в реалния свят и колкото по-голям е наборът от данни, толкова по-бързо е A.I. научава как да избягва катастрофи. Има обаче един проблем. Конкурентните автомобилни компании не искат да споделят.
В момента софтуерните инженери трябва да отчитат всеки възможен сценарий и да програмират колата да се справи с тях. Но в реалния свят пътищата са изключително динамична и разнообразна среда. Няма начин инженерите да предвиждат всяка възможна ситуация.
Вместо да програмират колите, за да предвиждат всеки сценарий, инженерите могат да програмират колите, за да се научат как да се ориентират сами. Укрепването на обучението по същество обучава автономни превозни средства чрез възнаграждаване на добри резултати. След като експериментирате и не се срине, колата научава какво да прави в различни ситуации и може да приложи това към бъдещите сценарии.
Ключът към обучението за укрепване на автономните превозни средства обаче е данните. Много и много данни. За автомобили, за да научат за всички различни сценарии, които биха могли да срещнат, данните, събрани в реалния свят, трябва да се предоставят на автомобилния софтуер, за да може той практически да научи какво да прави.
Да накараме автомобилните компании да споделят своите данни е голямото предизвикателство. Състезателите не са известни с това, че споделят това, което прави колите им. Но ако те разкрият данните си на компании като Mobileye, тогава превозните средства, които могат да управляват себе си (поне по магистралата), ще бъдат много по-рано.
Приятни пътища и внимателни пешеходци са пътепоказател за напълно автономните автомобили
За да направим най-добрите автономни автомобили, ще трябва да ги поставим в най-лошите условия. Докато екипите от разработчици работят усилено, за да изпратят своите компютърно оборудвани автомобили на улиците на Калифорния, които са накиснати от слънцето, системните дизайнери по цялото земно кълбо придвижват колите си до границите на по-малко прощаващата среда.
Самостоятелно шофиране Автомобилно видео разкрива примамливата близост на автономните автомобили
Смартфонът, който проверявате на всеки пет минути, може да е ключът към разработването на напълно автономни автомобили. Изследователите от корейския производител на електрически превозни средства ETRI демонстрираха по-интелигентна версия на функцията Tesla Summon. Техният софтуер използва приложение за разпознаване на глас, за да извика автомобила до местоположението на телефона.
Дълбокото „укрепване на укрепването“ е обучението на новите умения, по-бързо от всякога
Умение, което отнема месеци, за да се научи, може да отнеме няколко часа, според Рая Хадсел от Google DeepMind.