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Google 旗下两强公司联手,要让自驾车少「犯错」

发布时间:2020-06-07 浏览量:317人次
Google 旗下两强公司联手,要让自驾车少「犯错」

自驾车未普及之前,必要经过无数次演算法训练和测试,才能保证安稳上路。

训练演算法的最简单方法是反覆试验,然后一次次调整,以得出最好的结果,但微调时间太长,调整部分太多,训练结果变化也很大,需要有经验的研究人员亲自找到最佳模型。

这也是自动驾驶公司的工程师和数据科学家面临的最大难题。

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所以自驾车公司 Waymo 开始和人工智慧公司 DeepMind 合作,想加强训练 AI 演算法的品质和效率。他们希望训练出一个 AI 模型,让自驾车保持 99% 以上的障碍物辨识率。

这两家公司可说是「表兄弟」,都归 Google 母公司 Alphabet 所有,在这项合作中,DeepMind 为 Waymo 提供称为「基于人口的训练」(Population Based Training,PBT)AI 技术,能让 Waymo 演算法训练不那幺「密集劳动」。

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PBT 的灵感来自达尔文的进化论,由 DeepMind 在 2017 年开发。

Waymo 之前演算法是一个模型接受一个任务以不断优化,而 PBT 是由多个随机变量启动的机器学习模型,以一种进化方式相互对抗,只有最优秀的才会留下来。

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因此 PBT 模型不需要重新训练,它会自动更新到最佳参数值。为了让 PBT 长期保持优化,DeepMind 还创建了更多样模型与之竞争。

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DeepMind 还藉着 PBT 训练机器人,让机器人在《星海争霸》等游戏击败人类玩家。

Waymo 团队看到它在自动驾驶的潜力,透过虚拟司机「驾驶」Waymo 车试验。结果发现,使用 PBT 演算法,计算资源减少一半,训练时间缩短一半,Waymo 的性能水準也到达最高。

领导计画的 Waymo 高级软体工程师 Joyce Chen 表示,与 Waymo 之前的演算法相比:

现在,Waymo 已将 PBT 纳入技术基础设施,研究人员点点按钮就能应用此演算法,DeepMind 每隔 15 分钟就会评估模型一次,以让测试结果更适合真实世界。

Waymo 十多年前就开始研究自驾车,普遍视为是自动驾驶技术的领导者,还是世界唯一一家在公共道路经营全自动商业计程车的公司。现在,这项技术也让自动驾驶领域训练神经网路的规则再次更新。

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对消费者来说,未来无疑能坐到更安全的自驾车了。

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