AI与自动驾驶
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来源:慧眼看车
近年来,有一个很热门的词----“AI”
AI是Artificial Intelligence的英文缩写,中文叫人工智能。它是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。说的通俗易懂就是计算机模拟人类的智慧。
随着社会科技的发展,AI技术已经悄悄的成为人们生活的一部分。比如我们智能手机里面有安装着许多智能APP如美图秀秀、智能聊天、智能搜索、机器翻译,还有工业机器人,以及家里的扫地机器人、智能家电等等都采用了一定的人工智能技术。
可能大家都知道计算机程序提供了类似“if…else…”的分支结构,如果程序发现某个条件已满足,就执行if之后的指令,否则就执行else之后的指令。理论上,把所有条件都考虑进去的话,程序就会按照人类的设想去执行相应操作。因此早期的智能程序基本上采用这种逻辑来实现(当然实际应用了更加复杂专业的数学算法)。不过不管人类怎么考虑也会遗漏一些特殊条件,因此人们会觉得它还不够智能。
随着计算机科技发展,一种叫深度学习的人工智能像突然的出现在人们面前(其实它很早就有人开始研究,只是当时还没发展到目前程度),近年来它表现出前所未有的性能与效率让人大开眼界。最典型事件就是2016年3月AlphaGo与李世石的围棋大战。
那么什么是深度学习?它是一种用数据模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域类相似的问题过程。因此它是一个建模过程,并且需要大量数据来“学习”,形成相应的模型,以便预测未来数据的特征。
说的通俗点的比喻吧(比喻是简化了一些概念)。我们把计算机要处理的数据比喻成“水流”,有一个由管道和阀门组成的巨大水管网络,该网络像神经系统似的多层次的错综复杂。水管网络有若干管道出口,当我们把数据流入网络入口时,计算机调节网络节点上的阀门开度,使得数据能够按照人类设想的出口流出,那么这些阀门的开度信息就相当模型,调节过程叫建模,数据流入过程叫学习(或叫训练)。为了让未来数据流过该网络后,能够按照人类设想的出口流出,单单从一两个数据来训练是不够的,需要大量的数据进行“深度学习”(大数据也成就了深度学习技术),才能得到一个比较符合人类设想的模型,以便准确预测未知数据的特征,进而执行相应动作。
AI运用到汽车行业莫过于自动驾驶技术。而深度学习技术成就它的快速发展。有了刚才水管网络的比喻,我们就比较容易理解深度学习自动驾驶技术。自动驾驶要具备环境感知,高精度地图和驾驶决策三个部分。环境感知包括车道线、车辆、行人、交通标志等目标的自动检测,这就要用深度学习来完成自动识别工作;在比如现在很多公司在做基于视觉的高精度地图,就是通过识别某个特别的建筑标志,来定位车辆的位置,深度学习的识别率就特别的高;因为机器不是路上唯一的个体,就像人类需要去驾校一样,机器也需要学习如何遵守交通规则、何时该走,何时该停,等等,均需要机器训练和学习。这些需要大量学习的AI,也使得像百度、阿里、腾讯这样掌握大数据的公司变得优势十分明显,并各自建立自己的智慧生态平台。
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