当前位置:主页 > 新闻中心 >

新闻中心

NEWS INFORMATION

亚博网APP|无人驾驶的落地,是一场AI与人的博弈

时间:2021-02-28 00:59 点击次数:
  本文摘要:“人类建设技术的节奏在加快,技术的力量也在指数级快速增长。指数级的快速增长令人迷惑。从很小的快速增长开始,以惊人的速度爆炸式增长——。如果一个人不注意其发展趋势,这种快速增长几乎是意料之外的。 ”被称为“托马斯爱迪生的法定继承人”的雷库兹韦尔(Ray Kurzweil)在《奇点邻近》一书中这样写道。拥有13个荣誉博士头衔的世界顶级发明家描绘了未来人工智能社会的面貌。雷库兹威尔指出,由于摩尔定律不存在,技术不会以圆形指数级快速增长,人类社会也将于2045年到达人工智能的奇点。

亚博app手机版

“人类建设技术的节奏在加快,技术的力量也在指数级快速增长。指数级的快速增长令人迷惑。从很小的快速增长开始,以惊人的速度爆炸式增长——。如果一个人不注意其发展趋势,这种快速增长几乎是意料之外的。

”被称为“托马斯爱迪生的法定继承人”的雷库兹韦尔(Ray Kurzweil)在《奇点邻近》一书中这样写道。拥有13个荣誉博士头衔的世界顶级发明家描绘了未来人工智能社会的面貌。雷库兹威尔指出,由于摩尔定律不存在,技术不会以圆形指数级快速增长,人类社会也将于2045年到达人工智能的奇点。其次,他指出,以生物形态为基础的人类本质上只是非常简单的神经网络下的算法系统,未来最终将被高级算法系统所取代。

“盲目悲观可能是最可怕的大规模杀伤性武器。”皮耶罗伽罗菲说:“人工智能不是新概念。1956年或更幸运,但过去电脑报废系统太强,人工智能无法突飞猛进。”(威廉莎士比亚、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能)从实际人工智能的应用程度来看,目前AI无人驾驶领域的进展也可以证明皮耶罗斯伽罗菲的观点。

总结人类历史的根本变化节点很难找到。无论是蒸汽机的改善还是内燃机的发明者,上下班领域仍然是先进设备技术应用的前沿。近年来,无人驾驶技术的深化技术基础也源于2006年深度自学领域的创新成果,因此,基于神经网络的深度自学算法为深入应用于计算机视觉、语音识别、计算机不道德决策,包含了无人驾驶软件层面的技术基础,构建无人驾驶工程应用程序不再存在小的技术壁垒。(阿尔伯特爱因斯坦、Northern Exposure(美国电视电视剧)、Northern Exposure(美国电视),相反,以AI技术为基础的L4级自动驾驶已经开始进入商业化阶段。

目前,谷歌Wimo、特斯拉auto pilot、百度阿波罗、标准化邮轮都建立了L4级自动驾驶。无人驾驶阿基里斯的脚后跟2016年,在美国自动驾驶的特斯拉models撞上白色房车,司机死亡,这是无人驾驶交通事故中第一次死亡。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、无人驾驶、汽车事故、汽车事故、汽车事故、汽车事故、汽车事故、汽车事故)之后,根据汽车事故地点的环境分析,依靠强光依靠摄像机的图像识别系统过热,无法及时检测前方横穿马路的白色卡车,毫米波雷达防卫较低,因此一般毫米波雷达横向角度在5度以内。交通事故再次发生后,特斯拉改良了无人驾驶系统,改变了官方网站对auto pillot的解释。本质上,安全问题显然是无人技术全面落地的阿基里斯的脚跟。以深度自学算法为核心的AI技术构建的无人驾驶系统还没有真正解决“计算机解释偏差”引起的驾驶员安全问题。

亚博app下载链接

从AI技术进化的角度来看,深度自学算法为核心的“智能”实际上不是确定的智能,而是根据“动态规划”原则,就统计意义上的“个性化解决方案”达成协议。因此,为了解决目前无人驾驶的安全问题,在这个框架下,只有将“不安全”的可能性减少到高于人类交通事故概率的红线以下,才能没有因无人驾驶而逃离无数家庭的“拒绝线”。今年5月在宁波举行的第六届中国机器人峰会上,中国工程院院士郑南宁公开了主题为《直觉性AI与无人驾驶》的演讲。郑南宁院士明确表示,在算法模型下,不可能建立覆盖总面积的场景模型,但如果让基于理解结构的类自主驾驶员、AI自主驾驶员具备类决策机制,就能应对低动态和强随机性的交通场景变化。

从小编的角度来看,很明显是在人类思维决定机制的基础上建立算法模型,使AI以目前的技术条件还不能达成协议。另一方面,人的决定往往通过自己的多方面经验达成协议。

在同一个驾驶员场景中,并不构成单个决策机制。相反,在大多数人的决策过程中,感性因素往往不占主导地位。

在电影《机械公敌》(又名《我,机器人》)中,威尔史密斯主演的戴尔斯普纳因交通事故与一名小女孩一起掉进水里,人工智能机器人计算后自由选择,选择了生产力高的戴尔斯普纳退出少女生命,在《AI安全陷阱》中,AI驾驶员技术的“奇点”创造了未来,无人驾驶在未来的某个时间点要全面适用于上下班领域,现有交通从无人驾驶的可行性到无人驾驶时代的到来,人们将多年处于“人类AI飞行员”的混合上下班时代。在这个过程中,适当的法律和规定也要与之相适应。

如果安全问题是AI无人着陆的门票,那么无人驾驶和现有交通体系及规则的适应环境就是AI和人类所需的“博弈论”。本质上,AI无人驾驶的进化过程是为了提高经常发生的便利性和安全性,人类逐渐将上下班部分交给AI管理的过程。

在此过程中,人类在上下班领域拥有主导权,同时将上下班安全和操纵权交给AI,构建对人力的和平。约翰肯尼迪,北方Exposure(美国电视剧),北方Exposure(美国电视剧),成功。在此过程中,博弈论的一方——人类——又有非常对立的心理。

另一方面,人们期待通过AI与人力和平地获得上下班经验的“舒适性”,另一方面,在现有的技术条件下,AI的决定不会造成安全风险和道德风险。因此,无人驾驶的落地就像技术层面的落地,在大众认可和无人交通法规等层面系统地适应环境。在决策层面,以深度自学为基础的AI长期以来经常出现“人”的决策模式,因此人们可以预想到的AI无人驾驶本质上是低安全风险的交通辅助工具。

从这个意义上说,AI无人驾驶的变化反而不会减少人类驾驶员陷入“AI安全陷阱”。小编认为,无人驾驶穿越“AI安全陷阱”的关键在于是否要准确分辨AI无人驾驶技术进化的奇点,判断无人驾驶是否超出技术奇点的原则可以从两个方面考虑。AI几乎具备“人”的分析性决策能力(即构建独立思考的人工智能)。

第二,基于深度自学的AI无人驾驶与实际道路行经的事故率相比,高于人类驾驶员。第二,从现实情况来看,软件程序是AI技术不可缺少的一部分,在联网状态下,获得车辆控制权的AI也更容易受到网络黑客的反击,因此,不仅安全,网络安全问题也是无人驾驶确实需要落地解决的问题。

那么,确实,无人着陆还需要多长时间?从AI技术的发展来看,自2006年深度自学领域突破以来,基于神经网络的深度自学发展缓慢,大数据、深度自学算法、计算能力正在沦为AI领域的三大核心技术。目前,AI技术的三要素中,产力仍然依赖强大的电脑进行物流反对,但随着摩尔定律过热,传统半导体产业逐渐进入技术瓶颈。摩尔定律过热意味着,即使在现有大小下,计算机计算能力也面临物理瓶颈,AI技术的快速增长还需要受到大量计算能力的反对,这表明AI技术的快速增长将面临新的困境,AI技术发展的衰退将进一步允许AI技术在无人驾驶领域的应用。在现有的AI技术及其强壮的空间中,今后无人驾驶的落地不可避免地需要两个阶段:阻断场景下的商业化落地、驾驶员辅助功能的商业化落地,以及确实要构建智能无人驾驶还有很长的路要走。

亚博app手机版

结论雷库兹威尔的《奇点邻近》让人感慨人工智能时代可能近在咫尺,但他在书中写道:“人们总是低估短期内可以超越的目标,但更容易高估需要很长时间才能超越的目标。”也许,确实人工智能对人类社会的影响我们还所知甚少,但人们不应该应用于对当今AI的现实给予更理性的理解,这也是AI技术追求盛况的关键。(莎士比亚)。


本文关键词:亚博,网,APP,无人,驾驶,的,落地,是,一场,与,“,亚博app手机版

本文来源:亚博网APP-www.lanierauto.net

Copyright © 2008-2021 www.lanierauto.net. 亚博网APP科技 版权所有 备案号:ICP备35190379号-3

在线客服 联系方式 二维码

服务热线

0769-828679240

扫一扫,关注我们