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无人驾驶的落地,是一场AI与人的博弈|亚博App

发布时间:2021-04-01    来源:亚博App73131

本文摘要:人类建设技术节奏加快,技术力量也以指数级速度迅速增长。

人类建设技术节奏加快,技术力量也以指数级速度迅速增长。指数级的快速增长具有迷惑性,始于极小的快速增长,然后以不可思议的速度快速增长——如果一个人不注意它的发展趋势,这种快速增长几乎意想不到。

被称为托马斯·爱迪生的法定继承人的雷库兹韦尔奇点附近这本书上写道。拥有13个荣誉博士称号的世界领先发明家,描绘了未来人工智能社会的图像。雷库兹韦尔指出,由于摩尔法则的不存在,技术不会在圆形指数水平上迅速增加,人类社会也将在2045年到达人工智能的奇点。

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其次,基于生物形态的人类本质上只是高度简单的神经网络下的算法系统,将来会被更高级的算法系统所取代。盲目的悲观可能是最可怕的大型杀伤性武器。皮埃罗斯和鲁菲说:人工智能不是一个新概念,而是在1956年或更幸运之前,但过去由于计算机处理系统过于强大,人工智能没有得到快速发展。

从现实中人工智能的应用程度来看,现在AI无人驾驶领域的进展可能证明了皮埃罗斯和鲁菲的意见。总结人类历史的根本变革节点很难找到,蒸汽机的改善和内燃机的发明者,上班领域仍然是先进设备技术应用的最前沿。追本溯源,近年来无人驾驶技术越来越激烈的技术基础也源于2006年Hinton在深度自学领域的革命性成果,基于神经网络的深度自学算法,深入应用于计算机视觉、语音识别、计算机不道德决策,包括无人驾驶软件水平的技术基础另一方面,基于AI技术的L4级自动驾驶已经进入商业化阶段。

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目前谷歌Waymo、特斯拉AutoPilot、百度Apollo、标准化Cruise构建了L4级自动驾驶。在2016年的美国,无人驾驶的阿喀琉斯之后,特斯拉Models在自动驾驶中撞上了白色卡车,司机死亡人驾驶交通事故中丧生的事例。

之后,专家根据交通事故场所的环境分析,在强光照射下,依赖照相机的影像识别系统过热,在没能及时检测出前方横穿道路的白色卡车的同时,毫米波雷达的方向低,一般毫米波雷达的横向视角在±5°以内,Tesla附近拖着卡车的侧面时,雷达波束从下方横穿卡车,检测泄漏,事故再次发生。交通事故再次发生后,特斯拉改良了无人驾驶系统,改变了主页对AutoPilot的解释。

实质上,安全问题显然是无人驾驶技术全面落地的阿喀琉斯的跟踪。以深度自学算法为核心的AI技术构建的无人驾驶系统至今仍未确定解决问题的计算机解读偏差带来的驾驶员安全性问题。

从AI技术演变的角度来看,以深度自学算法为核心的智能化本质上并不是确实意义上的智能化,而是基于大数据和深度自学算法在动态规划原则下对统计数据意义上的拟合解法达成一致。因此,现在为了解决无人驾驶的安全性问题,必须在这个框架下将不安全性的可能性降低到比人类交通事故概率高的红线下,无人驾驶离开千家万户的拒绝接受下划线。

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今年5月,在宁波召开的第六届中国机器人峰会上,中国工程院院士郑南宁公开发表了主题为直觉AI和无人驾驶的演说。郑南宁院士明确提出,在算法模型下,不可能制作复盖面积的所有场景模型,但基于理解构造的类别的自律驾驶员,使AI自律驾驶员具备类别人的决策机制,可以应对低动态和强随机性的交通场景变化。

在小编看来,基于人类思维决策机制建立算法模型,使AI具备人类的意识在当前的技术条件下无法达成一致。另一方面,人类的决策往往通过自己的多方面经验达成一致,而不是在同一个司机场景下构成单一的决策机制。另一方面,在很多人的决策过程中,感性因素往往不占主导地位,而算法决策是100%的合理决策,在某些特定情况下合理决策往往不是自由选择。

在电影《机械公敌》(也称《我,机器人》)中,威尔史密斯主演的戴尔史普纳在交通事故中和少女一起落入水中,人工智能机器人计算后,自由选择生产率高的戴尔史普纳退出少女的生命,如果现实中再次发生类似的事件,作为人类救援者似乎不会优先救援少女。因为这是人性约束的合理解法。在AI安全性陷阱下,AI司机技术的奇点创造了未来,无人驾驶必然在未来的某个时刻全面应用于上班领域,预计现有的交通规则和道路形态会经常发生新的变化。

从无人驾驶的可行性应用于无人驾驶时代的到来之间,人们长年处于人类选手AI驾驶员的混合上班时代。在这个过程中,适当的法律法规也必须适应。如果安全问题是AI无人驾驶落地的入场券,无人驾驶和现有交通系统和规则的适应环境是AI和人类必要的游戏论。本质上,AI无人驾驶的进化过程,在提高便利性和安全性的前提下,人类逐渐将上班部分转移到AI负责管理的过程中,人类在上班领域保持主导权的同时,将上班安全性和操纵权转移到AI,构筑对人力的和平。

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在这个过程中,游戏论中的一方人类有非常对立的心理。一方面,人们希望通过AI获得和平的人才,获得上班体验的舒适性,另一方面,人们担心现有的技术条件下,AI的决定不会给安全性风险和道德风险。因此,无人驾驶的着陆就像技术水平的着陆也是公众认可度和无人驾驶交通法规等水平的系统化适应环境。在决策水平上,基于深度自学的AI在很长一段时间内经常出现类人的决策模型,因此人们可以期待的AI无人驾驶,实质上是低安全性风险下的交通辅助工具,在这个意义上,AI无人驾驶的变革反而不会减少人驾驶员陷入AI安全性陷阱。

另一方面,非人的AI不能确保驾驶员的安全性,另一方面,越来越变革的AI无人驾驶技术不会减少驾驶员的惰性,导致潜在的安全性风险。小编显然,无人驾驶横跨AI安全性陷阱的关键在于是否需要正确识别AI无人驾驶技术进化的奇点,无人驾驶是否超过技术奇点的原则,一、AI几乎具有作为人的分析决策能力(即构筑独立思考的人工智能)二、基于深度自学的AI无人驾驶在实际道路行驶中的事故率比人类驾驶员高。其次,从现实层面看,软件程序是AI技术不可或缺的包含,在互联网状态下,获得车辆控制权的AI也更容易遭到网络黑客的反击,因此,除了安全性,网络安全问题也是无人驾驶确实落地必须解决的问题。那么,确实无人驾驶落地需要多长时间?从AI技术的发展来看,自2006年深度自学领域取得突破以来,基于神经网络深度自学发展缓慢,大数据、深度自学算法和算力成为AI领域的三大核心技术,目前AI技术三要素中的算力依然依赖强大的计算机作为物流反对,但随着摩尔法则的过热,传统半导体产业逐渐进入技术瓶颈,AI技术的变革和新的衰退摩尔法则的过热意味着在现有尺寸下,计算机计算能力也面临物理瓶颈,AI技术的快速增长必须反对大量计算能力,因此AI技术的快速增长陷入了新的困境期,同时AI技术的发展衰退也进一步允许在无人驾驶领域应用AI技术。

在现有的AI技术及其茁壮的空间下,未来无人驾驶着陆将不可避免地分为两个阶段,即堵塞场景下的商业着陆和作为驾驶员辅助功能的商业着陆,确实构筑智能无人驾驶,还有很长的路要回顾。结语雷库兹韦尔的奇点附近感慨人工智能时代可能在附近,但正如他在书中写的那样,人们总是低估短期内能够超越的目标,但是容易高估必须长期超越的目标。确实,人工智能对人类社会的影响可能不太了解,但人们不应该对现在AI的现实应用给予更合理的理解,这也是AI技术不衰的关键。


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