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Tesla的新AI高手可以帮助自动驾驶汽车自我学习

时间: 2017-06-25阅读:


概要:Tesla新任人工智能总监Andrej Karpathy将帮助该公司的车辆自学开车。

原作者:Will Knight

译者:彭婷

 


Tesla新任人工智能总监Andrej Karpathy将帮助该公司的车辆自学开车。

 

Elon Musk在Tesla聘请了一名新的AI研究总监,这有可能是打算重新考虑自动驾驶方式的预兆。

 

本周,Musk挖来了Andrea Karpathy,一名视力,深度学习和强化学习专家,他来自OpenAI---Musk和其他人资助的非营利组织,致力于“研究和生产安全通用人工智能之路”。

 

显然直接向Musk进行报道的Karpathy是AI界的一颗新星,他曾与Fei-Fei Li,GoogleCloud现任首席科学家一起在斯坦福大学学习。而Li因开发了数码影像,激发了机器视觉的突破而闻名于科技界。

 

许多人指出了Karpathy在计算机视觉方面的专业知识是Tesla的重要资产,的确如此。但是,他在建造强化学习系统方面的经验对于Tesla自动驾驶仪的工作而言可能更为重要。

 

强化学习的灵感来自动物学习的方式,即重复会带来积极结果的行为。而且正如我们今年早些时候所指出的那样,它已经成为训练计算机做无法通过编程来实现的事情的有力手段。这种机器学习的形式是AlphaGo的核心,AlphaGo是一个来自Alphabet的DeepMind的计算机程序,而DeepMind学会了用超人的技能玩古老的围棋游戏。

 

Intel最近收购的一些汽车制造商,包括Google,Uber和Mobileye,他们都寄希望于强化学习,希望它能让汽车在模拟中找出自己如何在具有挑战性的情况下开车。想想一个四路站或一个繁忙的十字路口。给汽车编写规则来导航这种情况是非常困难的。但是,通过强化学习,自驾车可能学会如何做到这一点。

 

从斯坦福毕业之后,Karpathy在DeepMind进行了实习,实习的重点是强化学习。 该技术也是OpenAI的一大主题。

 

事实上,在他自己的博客上关于强化学习的漫长篇幅中,Karpathy在Tesla自动驾驶仪的情景中提到了强化学习。他指出,虽然强化学习通常不能很好地适用于实验费用高昂的情况,但新的方法以及Tesla正在收集的许多现实世界的数据可能会有所帮助。

 

任命Karpathy为Tesla的AI研究主任表明了一些关于自动驾驶挑战500的其他事项:在它解决之前还有一段的路要走。

 

本文系网易新闻&网易号“各有态度”特色内容


原作者:Will Knight

译者:彭婷

原文链接:https://www.technologyreview.com/s/608155/teslas-new-ai-guru-could-help-its-cars-teach-themselves/



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