作者:顺丁辛道 来源:原创 时间:2019-09-24 阅读:76 次

千方百计爱上你

DeepMind与Waymo合作研发自动驾驶神经网络技术

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DeepMind与Waymo合作研发自动驾驶神经网络技术

文:懂车帝App原创 魏微

一个是训练出阿尔法狗打败李世石、柯洁的人工智能公司,一个是研发排名第一的自动驾驶公司,Alphabet旗下两大子公司DeepMind和Waymo开始在自动驾驶汽车上合作,希望训练出一个能够保持99%以上的总体障碍物识别率,并且减少误报的AI模型。

今年年初,DeepMind 在最复杂的棋类游戏围棋的竞技里碾压人类之后,又在最复杂的视频游戏——实时策略游戏《星际争霸》中展示了AI强大的能力,AI AlphaStar经过短短两周的训练之后,最终以两个5:0分别击败了两位顶级的人类职业玩家。

自动驾驶和星际争霸为什么能产生联系?研究人员对此进行解释:在星际争霸II中,你的任务是控制数十个单独的单位,每个单位都有独特的技能,同时管理资源并与试图消灭你的对手作战。实际上,这是人类擅长的复杂任务操作,但对于机器来说就非常棘手。

根据外媒报道,两家公司使用了一种称为基于人口培训(PBT)的技术,该技术之前由DeepMind 在2017年开发,用于训练视频游戏算法。PBT从生物进化中汲取灵感,通过在算法群体中从“最适合”的样本(最有效地执行给定任务的样本)中抽取候选代码,加速选择特定任务的机器学习算法和参数。在星际争霸中击败人类的AlphaStar就由PBT训练。

DeepMind与Waymo合作研发自动驾驶神经网络技术

AlphaStar 在玩星际争霸。图片源自网络

以这种方式改进的AI算法也可能有助于Waymo在自动驾驶领域的研发。数十家公司正在竞相展示真实道路上最好的自动驾驶技术。Waymo正在探索各种其他自动化方法,并加速其机器学习算法的开发。

现阶段的自动驾驶车辆主要依赖于深度学习。但是,在研发人员看来,使用正确的属性和参数(在开始时硬编码的值)配置深度神经网络是一项棘手的工作。候选网络和参数要么是手动选择的,这非常耗时;要么由计算机随机调整,这又需要超强的处理能力。

“在Waymo,我们训练了大量不同的神经网络,研究人员花了很多时间来确定如何最好地训练这些神经网络。”Waymo的机器学习基础设施工程师Yu-hsin Chen说。

目前,DeepMind和Waymo已经将PBT应用到AI对行人、自行车和摩托车的识别任务,希望以此来检验算法是否能够得到进一步提升。对于测试结果,Waymo表示PBT算法的精度更好,与手工调整的等效物相比,误报率能够减少24%,并且识别率仍然能够维持比较高的水平,此外该算法还能够节省时间和资源。Waymo称,已经将PBT纳入了Waymo的技术基础架构。Yu-hsin Chen说PBT已经将重新训练神经网络所需的计算机功率减少了大约一半,并且使开发周期的速度增加了一倍或三倍。

“在工业系统中进行机器学习的任何人面临的主要挑战之一就是能够重建系统以利用新代码”, Waymo机器学习基础设施主管Matthieu Devin 在接受麻省理工学院技术评论采访时表示:“我们需要不断重新训练网络并重写我们的代码。当你重新训练时,你可能需要调整你的参数。”

DeepMind与Waymo合作研发自动驾驶神经网络技术

谷歌正在开发一系列技术来帮助自动化培训机器学习模型的过程,并且已经通过名为Cloud Auto-ML的项目向客户提供了一些技术。毫无疑问,使AI培训更加高效和自动化对于使该技术商业化和从中获利的努力至关重要。

尽管Waymo在技术研发方面保持着领先,但传统车厂如大众、通用,也都通过合资、收购的方式在快速的建构着自身的自动驾驶能力。尤其对于已经独立为商业部门的Waymo来说,盈利似乎依然遥遥无期。

DeepMind与Waymo合作研发自动驾驶神经网络技术

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发布时间:01:18:11


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