211service.com
Nowy guru AI Tesli może pomóc swoim samochodom się uczyć
Elon Musk ma zatrudniony nowy dyrektor ds. badań nad sztuczną inteligencją w Tesli i może zasygnalizować plan ponownego przemyślenia sposobu działania zautomatyzowanej jazdy.
W tym tygodniu piżmo gotowane Andrej Karpathy , ekspert w dziedzinie wizji, głębokiego uczenia i wzmacniania uczenia się z OpenAI, organizacji non-profit, którą Musk i inni finansują, której celem jest odkrywanie i wprowadzanie ścieżki do bezpiecznej sztucznej inteligencji ogólnej.
Karpathy, który najwyraźniej będzie raportował bezpośrednio do Muska, jest wschodzącą gwiazdą w świecie sztucznej inteligencji, studiował w Stanford z Fei-Fei Li , wiodący ekspert ds. AI, który jest obecnie głównym naukowcem Google Cloud. Li jest znany w kręgach technologicznych z opracowania zestawu danych obrazów, które pomogły zainspirować przełom w wizji maszynowej.
Wielu wskazywało na ekspertyzę Karpathy'ego w zakresie wizji komputerowej jako kluczowy atut Tesli i to prawda. Ale jego doświadczenie w budowaniu systemów uczenia się przez wzmacnianie może być jeszcze ważniejsze dla wysiłków Tesli w zakresie Autopilota.
Uczenie się przez wzmacnianie jest inspirowane sposobem, w jaki zwierzęta uczą się, powtarzając zachowanie, które doprowadziło do pozytywnego wyniku. I, jak zauważyliśmy na początku tego roku, okazało się, że jest to potężny sposób uczenia komputerów, aby robiły rzeczy, których nie można zaprogramować (patrz 10 Breakthrough Technologies 2017: Reinforcement Learning ). Ta forma uczenia maszynowego była sercem AlphaGo, programu komputerowego firmy Alphabet DeepMind, który nauczył się grać w starożytną grę planszową Go z nadludzkimi umiejętnościami .
Wielu producentów samochodów, w tym Google, Uber i Mobileye, które niedawno zostały przejęte przez Intel, poszukuje możliwości uczenia się przez wzmacnianie jako sposobu, aby samochody same zorientowały się w symulacji, jak jeździć w trudnych sytuacjach. Pomyśl o czterokierunkowym przystanku lub ruchliwym skrzyżowaniu. Niesamowicie trudne jest napisanie zasad postępowania w takiej sytuacji przez samochód. Ale dzięki uczeniu się przez wzmacnianie, samochód autonomiczny może nauczyć się robić to sam.
Po Stanford Karpathy odbył staż w DeepMind, gdzie głównym celem jest uczenie się przez wzmacnianie. Technika jest również ważnym tematem w OpenAI.
W rzeczywistości w długi post o uczeniu się ze wzmocnieniem na swoim własnym blogu, Karpathy wspomina uczenie ze wzmocnieniem w kontekście Autopilota Tesli. Zauważa, że chociaż uczenie się ze wzmocnieniem generalnie nie skaluje się dobrze do sytuacji, w których eksperymentowanie jest kosztowne, nowe podejścia w połączeniu z dużą ilością danych ze świata rzeczywistego (takich jak te, które zbiera Tesla) mogą pomóc.
Powołanie Karpathy'ego na dyrektora ds. badań nad sztuczną inteligencją w Tesli wskazuje na coś jeszcze w kwestii wyzwań związanych z autonomiczną jazdą: pozostało jeszcze trochę do pokonania, zanim to zostanie rozwiązane (patrz Co warto wiedzieć, zanim wsiądziesz do autonomicznego samochodu).
(Czytaj więcej: TechCrunch , 10 przełomowych technologii 2017: uczenie się przez wzmacnianie )