通過(guò)NVIDIAPilotNet，英偉達(dá)和谷歌的工程師們構(gòu)建了一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全新系統(tǒng)，可以通過(guò)觀察人類(lèi)的行為學(xué)習(xí)駕駛汽車(chē)。研究人員在這一研究之上探索了在進(jìn)行駕駛決策時(shí)應(yīng)該優(yōu)先考慮哪個(gè)方面的問(wèn)題。這樣一來(lái)，我們不僅無(wú)需手動(dòng)為所有情況進(jìn)行編程，還可以解釋系統(tǒng)作出這些決定背后的原因。

試想一下你是如何認(rèn)出照片上的人的，試著把這樣一個(gè)過(guò)程分解成一系列有意義，可編程的步驟——你肯定做不到，英偉達(dá)自動(dòng)駕駛首席架構(gòu)師UrsMuller說(shuō)道。于是問(wèn)題就變成了：我們是否希望將自己的解決方案局限于只能解決那些可以通過(guò)規(guī)則定義的問(wèn)題？

從人類(lèi)身上學(xué)會(huì)駕駛技巧的人工智能

英偉達(dá)在他們的自動(dòng)駕駛汽車(chē)BB8（基于林肯MKZ）上開(kāi)發(fā)和測(cè)試了DriveWorks軟件系統(tǒng)。這項(xiàng)技術(shù)未來(lái)可以在任何品牌和型號(hào)的汽車(chē)上應(yīng)用，其背后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將攝像頭采集到的圖像處理為控制方向盤(pán)、油門(mén)和剎車(chē)的指令。

這一系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)人類(lèi)駕駛者的操縱方式來(lái)學(xué)習(xí)駕駛汽車(chē)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)車(chē)上安裝的攝像頭收集路面情況，隨后將圖像和駕駛者動(dòng)作的記錄進(jìn)行配對(duì)。研究者們記錄了大量不同環(huán)境中的駕駛數(shù)據(jù)：有畫(huà)線和沒(méi)有畫(huà)線的道路；鄉(xiāng)間小路和高速公路；一天中不同光照條件下的同一段路，以及不同天氣條件下的道路環(huán)境。

通過(guò)觀察，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)訓(xùn)練在完全沒(méi)有手動(dòng)輸入編程指令的情況下學(xué)會(huì)了如何駕駛BB8。現(xiàn)在這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)可以在未遇到過(guò)的新環(huán)境中成功地駕駛車(chē)輛了。

人工智能如何思考

每當(dāng)PilotNet開(kāi)啟并運(yùn)行的時(shí)候，我們都會(huì)希望看到它是如何作出決定的。對(duì)此，研究人員開(kāi)發(fā)了一種可視化方法向我們展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在思考時(shí)將哪些條件視為重要的。

為了理解PilotNet在獲取攝像頭中的信息時(shí)在關(guān)注什么，研究人員構(gòu)建了一種可視化圖。下圖就是可視化圖的一個(gè)示例，它覆蓋在攝像頭獲取的圖像之上，綠色代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的位置。

正如圖中所示，PilotNet在駕駛汽車(chē)時(shí)關(guān)注的位置和人類(lèi)駕駛者相同，包括路標(biāo)、道路邊緣和其他車(chē)輛。其中最令人興奮的是：我們從未直接告訴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要注意到這些東西。計(jì)算機(jī)在訓(xùn)練過(guò)程中的行為和人類(lèi)在駕校中所做的一樣：通過(guò)觀察學(xué)習(xí)。

使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好處在于：讓汽車(chē)自己找到解決問(wèn)題的方式，而如果我們不知道它們?nèi)绾巫龀鰶Q策，我們就無(wú)法對(duì)系統(tǒng)作出進(jìn)一步的改進(jìn)，Muller解釋道。我們開(kāi)發(fā)的可視化方式讓尋找答案成為了可能。這也給了我們更大的信心，現(xiàn)在我們或許無(wú)法解釋汽車(chē)的所有動(dòng)作，但我們已經(jīng)可以把它思考的過(guò)程顯示出來(lái)了。

當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)真正得到廣泛應(yīng)用時(shí)，很多不同的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)技術(shù)會(huì)共同工作，驅(qū)動(dòng)汽車(chē)行駛。除控制方向盤(pán)的PilotNet之外，其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練處理其他特定的任務(wù)，如行人檢測(cè)、車(chē)道識(shí)別、讀取路標(biāo)、防碰撞等等。

BB8，帶我去趟星巴克

作為率先涉足自動(dòng)駕駛行業(yè)的芯片公司，英偉達(dá)的自動(dòng)駕駛解決方案研究同時(shí)覆蓋了軟件和硬件兩個(gè)方面：從DrivePX2車(chē)載人工智能計(jì)算機(jī)到DriveWorks開(kāi)放平臺(tái)。通過(guò)使用專(zhuān)注于不同任務(wù)的多個(gè)AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人們可以構(gòu)建安全可靠的自動(dòng)駕駛車(chē)輛?？梢韵胍?jiàn)在不久的將來(lái)，人們就會(huì)享受到BB8帶來(lái)的自動(dòng)駕駛服務(wù)了。

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