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人工智能调教无人驾驶车

小云 Wayve

阿马尔·沙阿和亚历克斯·肯德尔是英国剑桥大学的人工智能博士,他俩都认为,试错是人类的学习方式,而试错式的机器学习,也是自驾汽车的关键。

他们创办了一家创业公司——Wayve,全力研究自主汽车的机器学习。最近的动作,是让一台“啥都不懂”的电动车,沿一条小道绕行,自我学成。

联合创始人兼首席执行官沙阿说,“自动驾驶的困惑,至于智能算法的缺失,而不是缺少传感器、规则和地图之类。人类具有在现实世界中执行复杂任务的卓越能力,大脑让我们快速学习,并通过许多经验传递知识。应该设法让汽车的大脑更好使。”Wayve认为,学习系统的质量将是未来十年谁主导自主汽车市场的关键因素。

他们选用了雷诺公司专为城市驾驶者设计的小型电动汽车Twizy,在车头装上摄像头,修改了计算机操作转向、油门和刹车的功能,并连接到一个图形处理单元,能实时、智能地分析摄像数据,运行一个基于实验、优化和评估的学习程序。

试验在一条狭窄、弯曲的小巷进行。人类驾驶员坐在驾驶座,而全部控制权交给汽车,让它试着控制。每次汽车要偏离小道时,人类驾驶员就会出手纠正它。算法还会对汽车施以“惩罚”或“奖励”,而奖励的依据是它在没有人为干预的条件下走了多远。

我们在左图中可以看到,在第一圈中(上),人类驾驶员忙碌地旋一个旋钮,纠正方向;以后,汽车逐圈都有进步,到第11圈(下),汽车不需要人的帮忙就不跑偏了。在20分钟时间内,不到20次的试驾,Twizy基本掌握了如何保持行驶在车道中。

Wayve在博客上说,“DeepMind向我们展示了深度强化学习方法,能在包括围棋、象棋和电脑游戏在内的许多游戏中作出超越人类的表现,而这些,都是基于规则的系统。我们在这里展示的,是在现实世界,特别是自主车辆中也可能实现的类似方法。”

“设想有一队自主汽车,驾驶算法最初是人驾驶质量的95%。这比我们在试验中使用的随机初始化模型已经好很多,几乎能应付交通灯、环形线、交叉口等场合,不会晃晃悠悠。而经过有安全驾驶水准的人接管一天的驾驶并在线改进,也许提高到96%;一周后98%;一个月后99%。几个月后,系统还可能超过人,因为它能得到来自众多安全驾驶者的反馈。”

其实,当前的自驾车是配备了学习部件的,但那基于网络。比如特斯拉的自动驾驶仪,记录司机必然经历并需要纠正的任何错误,并用它来帮助教育其他特斯拉在同一地区行驶。而Wayve的试验是让自驾车像人类驾驶者一样,自行建立在现实世界的完整操作。这是个迷人的想法。小云(图:Wayve)

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