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Waymo聯(lián)手DeepMind,加強(qiáng)訓(xùn)練 AI 算法的質(zhì)量和效率

23gi_ifanr ? 來源:YXQ ? 2019-07-29 14:56 ? 次閱讀

無人駕駛汽車還未普及之前,它必定要經(jīng)過無數(shù)次的算法訓(xùn)練和測試,才能保證其安穩(wěn)上路。

訓(xùn)練算法的最簡單方法是反復(fù)試驗,然后一次次地調(diào)整,以創(chuàng)建出最好的結(jié)果。但是微調(diào)的時間太長,調(diào)整部分太多,訓(xùn)練結(jié)果變化也很大,還需要有經(jīng)驗的研究人員親自找到最佳模型。

這也是自動駕駛公司工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的最大難題。

所以自動駕駛汽車公司 Waymo 開始和人工智能公司 DeepMind 合作,想要加強(qiáng)訓(xùn)練 AI 算法的質(zhì)量和效率。

他們希望訓(xùn)練出一個 AI 模型,讓無人駕駛汽車可以保持 99% 以上的障礙物識別率。

這兩家公司可以說是一對「表兄弟」,都?xì)w Google 母公司 Alphabet 所有,在這項合作中,DeepMind 為 Waymo 提供了一種被稱為「基于人口的訓(xùn)練(Population Based Training,簡稱 PBT)」的 AI 技術(shù),這項技術(shù)能讓 Waymo 的算法訓(xùn)練不那么「密集勞動」。

PBT 的靈感來自于達(dá)爾文的進(jìn)化論,由 DeepMind 在 2017 年開發(fā)。

Waymo 之前的算法是一個模型接受一個任務(wù)來不斷優(yōu)化,而 PBT 是由多個隨機(jī)變量啟動的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以一種進(jìn)化的方式相互對抗,只有最優(yōu)的才會留下來。

因此 PBT 的模型不需要重新訓(xùn)練,它會自動更新出更好的參數(shù)值。為了讓 PBT 長期保持優(yōu)化,DeepMind 還創(chuàng)建了更多樣的模型與之競爭。

DeepMind 還憑借著 PBT 訓(xùn)練機(jī)器人,讓機(jī)器人在《星際爭霸》等游戲中擊敗了人類玩家。

Waymo 團(tuán)隊看到了它在自動駕駛上的潛力,并通過一個虛擬司機(jī)「駕駛」Waymo 進(jìn)行了試驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn),使用 PBT 的算法,計算資源減少了一半,訓(xùn)練時間縮短了一半,Waymo 的性能水平也達(dá)到了最高。

領(lǐng)導(dǎo)該項目的 Waymo 高級軟件工程師 Joyce Chen 表示,與 Waymo 之前的算法相比:

這項技術(shù)不僅改善了我們算法中的數(shù)據(jù)標(biāo)簽流程,還讓 Waymo 無人車檢測行人、騎行者、駕駛者、植被、道路的誤報率降低了 24%。

現(xiàn)在,Waymo 已將 PBT 納入了技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施中,研究人員點點按鈕就能應(yīng)用該算法,DeepMind 每隔 15 分鐘就會對模型進(jìn)行一次評估,以讓測試結(jié)果更適應(yīng)真實世界。

Waymo 在 10 多年前就開始研究無人駕駛汽車,普遍被視為是自動駕駛技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者,它還是世界上唯一一家在公共道路上運(yùn)營全自動商業(yè)出租車服務(wù)的公司?,F(xiàn)在,這項技術(shù)也讓自動駕駛領(lǐng)域中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)則再次更新。

而對消費(fèi)者來說,我們未來無疑也能坐到更安全的自動駕駛汽車了。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:Google 系兩公司聯(lián)手,要讓無人車少「犯錯」

文章出處:【微信號:ifanr,微信公眾號:愛范兒】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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