Alpha Go所使用的技术将应用于机动车辆驾驶,目的是帮助其应对复杂的驾驶情境,目前还处于测试阶段。
在未来的几个月里,一大波无人驾驶车将占领道路。这些无人驾驶车不像大多数自动驾驶车那样,需要程序员为其可能遇到的各种情境设置程序,它们会通过仿真技术,教自己如何有效地应对各种棘手的情况。
这些无人驾驶车将会运用强化学习的算法,学习如何在交通繁忙的十字路口、拥挤的高速公路和圆形交叉路口上找到正确的行驶路线。强化学习算法的灵感来源于动物的训练,通过奖励某种行为,使奖励与行为相互关联。
Mobileye(http://www.mobileye.com/)是以色列的一家公司,为众多汽车制造商提供机动车安全系统。
上周,Mobileye 在拉斯维加斯(Las Vegas)的消费类电子展(CES)中宣布,将于今年下半年和德国宝马汽车公司(BMW)以及芯片公司英特尔(Intel)联手,共同对无人驾驶车技术进行实地测验。
在强化学习过程中,既没有手动编程过程,也不会给计算机提供具体的实例让其学习。与之相反,计算机会在实验的基础上根据行为和最有可能的结果之间的关系,改变自身的程序。
在自动驾驶中,其目标可能是进入一个圆形交叉路口或安全平稳地汇入车流。这项技术在训练计算机实现某些很难通过编程完成的任务时,非常有效,例如雅达利视频游戏(Atari video games)和围棋游戏等。
美国移动中心(America's Center for Mobility)是一家非营利性组织,致力于智能连接技术和自动化技术的研发,并为其制定标准。
美国移动中心的主任詹姆斯·马多克斯(James Maddox)认为,与人类司机的交互作用将是无人驾驶车的关键挑战。詹姆斯·马多克斯(James Maddox)曾说:“无人驾驶车不仅需要根据车辆的驾驶记录进行学习,也需要向其他司机学习。”
与此同时,Mobileye 还致力于开发出一个平台,让众多汽车制造商在这个平台上分享自己的自动驾驶车方面的数据。马多克斯(Maddox)认为,信息的获取对无人驾驶车技术的进步至关重要。
在今年的消费电子展(CES)中,有一大堆发布会和新品展示,而自动驾驶技术则是其中的焦点。其中,丰田公司(Toyota)曾隆重推出一款配有虚拟助手的自动驾驶概念车;芯片厂商英伟达(Nvidia)展示了为自动驾驶车设计的强大新型芯片系统;汽车零部件制造商特尔斐(Delphi )则展示了一辆和Mobileye 共同研发的自动驾驶奥迪车。
Mobileye 在致力于开发学习系统方面已经有一段时间了。2016年12月,在西班牙巴塞罗那(Barcelona)举行的人工智能大会上,Mobileye 的技术副总裁沙伊·沙莱夫·施瓦茨(Shai Shalev-Shwartz)解释说,强化学习可以训练无人驾驶车学习更精妙的驾驶技巧。他展示了公司使用这种技术的一个案例。在案例模拟中,两条高速公路交于一点,很多汽车要从相对的两个方向汇入同一条道路。
“我们要在防御性行为和攻击性行为之间取得平衡。”沙莱夫·施瓦茨(Shalev-Shwartz)说道,“如果太注重防御,我们是很难进步的;而如果太注重主动出击,我们就会撞到其他车辆。我们需要与其他司机进行协商。仅仅遵守规则是不够的——我们更要明白如何正确地打破规则。”
相关新闻一
标题:宝马集团、英特尔和 Mobileye 将在2017年开始无人驾驶汽车的路测
摘要:
链接: https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0266961EN/
相关新闻二
标题:Mobileye 和 Delphi 无人驾驶技术 亮相2017年CES
摘要:
链接:http://delphi.com/media/feature-stories/Details/delphi-and-mobileye-to-conduct-automated-drivings-most-complex-real-world-demonstration-at-CES-2017
本文作者 Will Knight 是麻省理工学院技术评论专区的AI高级编辑,内容主要涵盖机器智能、机器人和自动化方面。目前在 New Scientist 杂志担任在线编辑。
编译: AI100
原文地址:https://www.technologyreview.com/s/603128/the-latest-driverless-cars-dont-need-a-programmer-either/