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股民学院张震美术设计:汽车人工智能的未来

来源:火狐电竞体育

2021-09-26 11:30:40

  股民学院张震美术设计消息,股民学院张震美术设计了解到,7个月大以后,多数孩子都曾经学会了移出视野的物体依然存在。股民学院张震美术设计指出,把玩具放在毯子下面,孩子会晓得玩具还在那里,并且能够伸手把它从毯子下面取回来。这种关于“物体永世性”的了解是常见的开展里程碑,也是根本的理想准绳。

  但这也是自动驾驶汽车所不具备的,这会是一个问题。自动汽车越来越好,但它们了解世界的方式依然与人类不同。在自动驾驶汽车看来,被经过的货车暂时挡住的自行车已不再存在。

  关于如今普遍存在的僭取了稍有误导性的人工智能称号的计算准绳来讲,这种失败是根底性的。目前人工智能经过建造世界的复杂统计模型来工作,但是其缺乏关于理想的更深层了解。关于如何可以给人工智能赋予一定水平的了解才能(或许是与7个月大孩子一样的推理才能),人们正在积极展开研讨。

  现代人工智能基于机器学习的理念。假如工程师想要计算机认识停车标识,他不需求费力写出上千行代码,以表述有可能指示该标识的每种像素形式。他会写一个可以本人学习的程序,然后给它看成千上万张停车标识的图片。反复屡次以后,该程序会逐步理解这些图片的共同特性是什么。

  人们也在运用相似的技巧来锻炼自动驾驶汽车在交通中的操作。这样,汽车就可以学习如何按交通标线行驶,规避其他汽车,遇到红灯踩刹车,等等。但关于人类司机以为理所当的很多事情,它们并不了解。例如,不了解其他上路的汽车有发起机和四个轮子,不了解它们(通常)会恪守交通规则、(永远)会恪守物理定律,也不了解物体永世性。

  瑞典Orebro大学的Melhul Bhatt是CoDesign Lab公司的开创人,他经过该公司依照本人的想法停止商业开发。他最近在“人工智能”杂志发表了一篇文章,描绘了另外一种办法。他和同事们获取了一些在自动驾驶汽车中运用的已有人工智能程序,在上面注入了名叫符号推理引擎的软件。

  加州大学伯克利分校的机器人和人工智能研讨者Nicholas Rhinehart也支持机器学习。他指出,Bhatt博士的方式实践上显现能够将两种办法分离起来。但他关于其必要性并不肯定。在他和其他一些人的研讨中,机器学习系统自身就曾经可以预测将来几秒钟的可能性(例如另一辆车能否会避让),并依照这些预测来制定应急方案。

  Bhatt博士则回应,你可能用数百万公里驾驶积聚的数据锻炼汽车后,仍无法确认曾经把一切可能情境都掩盖了。在很多状况下,从一开端就把一些规则编入程序中可能更简单,更有效。

  关于这两种战略的反对者,这个问题不只局限于自动驾驶汽车,而是触及人工智能自身的将来。“我以为我们目前采取的方式不对”,Marcus博士说,“机器学习关于语音辨认等曾经被证明有效,但其实践上并不是人工智能的答案。我们依然没有真正破解智能问题。”无论如何,看来7个月大的孩子依然有很多东西能够教给机器。

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