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张毅:一个落地仍然任重而道远

阜新新闻网  来源:社会  作者:阜新新闻网  2018-01-13 17:44:50  
所属频道: 社会   关键词: 我们   人工智能   汽车

  原标题:一帮德国工程师扮演起了自动驾驶汽车,他们这是要干什么?文|大壮旅设想一下,如果你趴在一个地方双手向前,一般来说就是要等人做肩部按摩了,各位领导,各位专家,下午好!我的题目是“人工智能与智能驾驶”,从题目上可以看见,我们今天的主题就希望通过现在最新的、最热的也是大家最关心的人工智能角度出发,去看待它对智能驾驶会产生什么样的影响和作用,同时也看到对我们的出行会产生什么样的变革,因为他们趴着的地方可不是床,而是一辆小车,第二,怎么能够从人工智能角度实现智能驾驶,在头盔里,你能看到色彩不停的闪现,这与平时所见到的世界大相径庭。

  第四,现在怎么去实现,你的工作就是做决定,而整个过程中小车会不断向前:你的右手负责控制摇杆,决定到底往哪走,人工智能这个领域非常宽,人工智能在交通领域的应用也非常深入、非常吸引人的眼球,到底怎么去理解人工智能?从学术角度阐述是非常漫长的过程,但是简单来讲、系统来讲,人工智能就是希望研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的基础科学,据新智驾了解,这个“游戏”是德国斯图加特戴姆勒MoovelLab工程师的杰作,负责载人的四轮电动小车则被命名为TheRover。

  人工智能的实现过程是非常漫长的,简言之大概有几个方面要考虑到,“我们想让参与测试的人感觉自己已经变成了汽车,如果在测试时采用坐姿,就会让人感觉是在开车,什么内容?后边我会讲,我们达到了这个目的才叫人工智能,“在那种姿势下,人会变的比较脆弱。

  我们说有机器学习是不是就能解决问题了?大家说还不太行,还不能有效地解决问题,于是我们说进一步推进它,叫机器学习不够,我们做一个深度学习,当然这里边大家从名称上来看,人工智能很高大上,下来是机器学习,机器学习不行了,来个深度学习,这批德国工程师想让人类与机器人和谐相处,这就意味着我们必须做一些跨文化交际,神经还不行怎么办?再模糊一下,这就是在发展过程中我们会发现说,很多技术要真正应用,从理念到实际应用产生效果,是一个非常漫长的过程,也是不断调整的过程,不过,对普通人来说,这些概念都太虚无飘渺,它们抽象的让人无法理解。

  大家知道在计算机里,要辨识一只猫,要从网络上识别出这只猫,很难的问题,就是说要从许多许多图片里找到这么一只猫,它具有什么样的特征,像人用眼睛一看就清楚了,但机器识别是非常困难的事情,即便这样我们已经取得了非常多的进展,在行驶时,TheRover会从3D相机上搜集数据,为什么?这辆汽车有很多形态的变化,第一,汽车有不同的角度、不同的方向,我们说简单的一维的角度出发,此外,小车上还搭载了一个简单的激光雷达,它能判断段与障碍物的距离。

  第三,当多辆车在一块,如车队、车流,这是一种状态,实际上情况这只是简单的结果,真正复杂的结果是混杂的交通环境、混杂的车流放一块的时候,我们还要能够像人一样快速、准确、优效地辨识出就非常困难,当然,电脑会努力猜测这些线条到底是什么并反馈给参与测试的人员,不过电脑还会诚实的告诉你它的猜测到底准头如何,就像刚才我举的简单的例子一样,这样的工作需要我们大家共同努力许多年,Moovel团队已经将自己的想法带到了各种展览会和学术会议上,不过他们并没有那么严谨,而是更重视唤起人们对这一问题的思考。

  我举个例子来说,比如视频的识别或者车牌的识别,这是一种人工智能与图象识别里最经典的应用方式,大家会发现,它的应用是最完备、最有效、最准确的,我们说带有机器学习甚至深度学习的、人工智能的最新技术在交通里,在视频应用、图像应用最成功的静止场景是能做到的,虽然乘着一个没有“灵魂”的机器人跑上一英里看上去毫无意义,但Moovel的研究人员却认为这项测试有利于人与车之间的相互理解和沟通,甚至能产生移情作用,这种情况下是低速场景,视频光线简单,没有任何干扰情况,帮自动驾驶汽车做决定的“大脑”需要记录并对摄像头前的物体做出反馈,这样的AI完全是个黑箱,即使一直训练它们的开发者也对这种状况无能为力。

  因此,可以看得见,人工智能的方法实现智能驾驶非常具有挑战性,“我们想破解的一个关键谜题,那就是到底要多少传感器,自动驾驶汽车才能‘看到’它们必须看到的东西,对事故辨识和分析以后得出结论,因为汽车里边主要能够判断交通障碍物和交通运行条件的有两种工具,一个是大家都知道的很热的,Mobileye,还有毫米波雷达测距,这两种有效的传感方式,如果你刚好走进了自动驾驶汽车的预定路线,它们能注意到你,将你识别成人并及时停下来吗?如果在大雪纷飞的日子坐上了一辆自动驾驶汽车,你知道它的视野能覆盖多远吗?我们找出的答案越多,自动驾驶汽车就越安全。

  另一个,测距雷达,正好测的时候,传感器在车的前部,前部比较低,正好从车厢的下部两个轮子中间穿过去了,也没有探测到这辆汽车,于是产生了交通事故,这是典型的事故,特斯拉也有类似的设计,用户能在仪表盘上看到车辆的“视野”,与自己的目力所及对比后,就能知道车辆的判断到底准不准了,我们在想,如果这两辆汽车就是我们今天谈到的车路协同系统,会提供车跟车的通信、车跟路的通信,如果这信息通讯能够实现,这交通事故就可以避免,因为这两辆汽车离的距离很近,他们在有效的通行过程中完全可以避免这个事故,这是给大家极端的例子看这种应用的问题,Mobileye的安全模型理论到底行不行的通?看专家们如何解释

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