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          從人機(jī)大戰(zhàn)看誰(shuí)將贏得無(wú)人駕駛

          作者: 時(shí)間:2017-10-22 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          《1Q84》中的青豆需要回到物理上的原點(diǎn),才能改變現(xiàn)今命運(yùn)的結(jié)局,但人類頂尖棋手柯潔即便再來(lái)一遍,也看不到擊敗AlphaGo的辦法——盡管人機(jī)大戰(zhàn)第二局之復(fù)雜,讓的代表也感嘆,機(jī)器“被逼到了極限”。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201710/367406.htm

          的幾個(gè)關(guān)鍵勝利點(diǎn),放在領(lǐng)域中,也讓人能管窺的勝算。

          需要“不能撼動(dòng)的穩(wěn)定”

          第一局中妙手連發(fā),但有一手棋卻讓棋界高手大跌眼鏡。(如下圖)白棋紅方塊一子如走在黑棋黃三角的位置上,則有機(jī)會(huì)逃出五顆白子,從而大占優(yōu)勢(shì)。但人工智能偏偏簡(jiǎn)單放棄,走在紅方塊處,把關(guān)鍵點(diǎn)讓給了黑棋。棋界高手懷疑這是Bug,而人工智能的選擇,正是所追求的“穩(wěn)定”。最后的1/4子勝出,也是人工智能一路穩(wěn)定而主導(dǎo)的結(jié)果。

          圖中如紅色方塊一手的穩(wěn)定,其不可撼動(dòng)如巍巍群山,這種穩(wěn)定性正是無(wú)人駕駛汽車上路的關(guān)鍵。

          由于無(wú)人駕駛車輛需經(jīng)常進(jìn)行數(shù)據(jù)更新、系統(tǒng)更新,OTA(空中下載技術(shù),即通過(guò)無(wú)線方式去升級(jí)當(dāng)前系統(tǒng))將是車輛能否上路的關(guān)鍵。不久前,的無(wú)人駕駛體驗(yàn)日所展示的Wind River Helix CarSync,就是用來(lái)維護(hù)汽車軟件的無(wú)線平臺(tái)。它的特點(diǎn)是:車到云平臺(tái)能夠高效而安全地進(jìn)行OTA軟件和固件更新,并擁有集成加密、身份驗(yàn)證和完整性保障措施。

          Wind River Helix CarSync*的演示模擬

          試想一輛正在無(wú)人駕駛狀態(tài)下行駛的車輛,自動(dòng)進(jìn)行軟件或系統(tǒng)升級(jí)。此時(shí),從云端推送來(lái)的新系統(tǒng)或新軟件,必須完整、可用,中間的鏈路必須安全、穩(wěn)定,刷新后的運(yùn)行須確保順暢。而且,整個(gè)推送、安裝的過(guò)程須保證來(lái)源可靠、無(wú)有紕漏。就如同上述人工智能的“謎之一手”一樣,無(wú)人駕駛首先要確保安全、穩(wěn)定,這里的任何失誤,都是人類乘客所不能接受的。

          要命的時(shí)間和要命的電

          人機(jī)大戰(zhàn)第二局結(jié)束時(shí),雙方用時(shí)最后定格在極大的差異上:人類棋手用時(shí)兩小時(shí)十四分鐘,人工智能用時(shí)52分鐘。這相當(dāng)于人工智能每手棋花40秒,這是它計(jì)算過(guò)所有棋盤上的變化所需要的平均時(shí)間。而人類棋手則每手約需104秒。

          人類需要更多時(shí)間,才可能算清更多變化。所以,一局棋的布局、中盤戰(zhàn)和收官怎么分配時(shí)間,其策略至關(guān)重要。時(shí)間是棋盤外的功夫,偏偏人工智能對(duì)時(shí)間無(wú)感。

          于是,不少棋友開(kāi)玩笑,怎么能給人工智能也施加些棋盤外的壓力,難道限定人工智能的用電嗎?

          是的,沒(méi)錯(cuò)!

          無(wú)人駕駛要上路,面臨的就是這個(gè)要命的能耗難題。

          車內(nèi)人工智能仿佛是無(wú)人駕駛車輛的大腦,識(shí)別物體、規(guī)劃駕駛計(jì)劃等工作不可或缺。所展示的FPGA+CPU的混合架構(gòu),可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的功耗和性能,以支持人工智能負(fù)載。

          英特爾所展示的FPGA+CPU混合架構(gòu),可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的功耗與性能,以支持人工智能負(fù)載

          在最基本的層面上,車內(nèi)的人工智能利用機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí),來(lái)幫助汽車了解其所在環(huán)境。這些人工智能負(fù)載通常需要消耗非常多的電力,并且難以在車內(nèi)有限的功率下運(yùn)行。而通過(guò)優(yōu)化分區(qū)CPU和FPGA,英特爾能夠使能效提高6倍,利用非常低的功耗——僅23fps/瓦——就能實(shí)時(shí)執(zhí)行復(fù)雜的人工智能算法。

          通過(guò)優(yōu)化分區(qū)CPU和FPGA, 英特爾能夠利用非常低的功耗實(shí)時(shí)執(zhí)行復(fù)雜的人工智能算法

          “60局”與“40輛”

          事實(shí)上,此次人機(jī)大戰(zhàn)之前,人工智能已經(jīng)在網(wǎng)上與全世界的棋界高手,進(jìn)行過(guò)60盤對(duì)局,無(wú)一敗績(jī)。過(guò)程里,棋界高手驚嘆莫名,不知這忽然冒出來(lái)的蒙面大俠是何方高人。古力九段甚至掛出十萬(wàn)賞金,求無(wú)所不知的網(wǎng)民來(lái)揭曉答案。

          后來(lái)的結(jié)果,大家都知道了。這征戰(zhàn)十方、所向披靡的高手,這正是人工智能在做測(cè)試。

          測(cè)試是無(wú)人駕駛車輛能夠上路的關(guān)鍵一步。

          將有40輛寶馬7系無(wú)人駕駛汽車,集成寶馬集團(tuán)、英特爾、Mobileye和德?tīng)柛8髯缘膬?yōu)勢(shì)上路測(cè)試。這些車輛把英特爾®高性能計(jì)算元素、Mobileye的汽車級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、德?tīng)柛T跓o(wú)人駕駛積累的專業(yè)技術(shù),以及寶馬行業(yè)領(lǐng)先的研究成果匯集到高度無(wú)人駕駛功能中。這些聯(lián)合開(kāi)發(fā)的樣板汽車正在為首個(gè)高度自動(dòng)化量產(chǎn)汽車——即將于2021年推出的BMW iNext*,鋪平道路。

          5月3日的英特爾無(wú)人駕駛研討會(huì)現(xiàn)場(chǎng),第一輛基于三方協(xié)作的寶馬7系亮相

          信心十足的人機(jī)界面

          人機(jī)大戰(zhàn)第二季的執(zhí)子人,仍然是開(kāi)發(fā)者黃士杰教授。黃教授在第一次人機(jī)大戰(zhàn)中兢兢業(yè)業(yè),曾在棋盤前連續(xù)端坐六小時(shí)。不禁感嘆,作為人工智能方的代表,難道同樣不需要上廁所嗎?

          其實(shí),黃教授就是所謂的人機(jī)界面。

          所有的人工智能都需要有一個(gè)能與人自由交流的人機(jī)界面。否則,難道人類從今以后不說(shuō)人話,改為口吐“10、110、1001”嗎?

          只不過(guò),對(duì)無(wú)人駕駛而言,人機(jī)界面需要更加可信賴。

          在乘客真正信任一輛無(wú)人駕駛汽車之前,他們必須對(duì)自己與車輛交互的基本方式充滿信心。英特爾正在研究不同的人機(jī)界面(HMI)和技術(shù),并為其開(kāi)發(fā)原型,以幫助OEM和一級(jí)供應(yīng)商來(lái)解決這些信任問(wèn)題。乘客與無(wú)人駕駛汽車之間如何建立信任,對(duì)此,英特爾的研究著眼于駕馭和管理數(shù)據(jù)的方式,以及HMI如何幫助乘客感到安全、放心,并盡在掌控。

          英特爾公司高級(jí)副總裁兼無(wú)人駕駛事業(yè)部總經(jīng)理戴佟森

          人機(jī)大戰(zhàn)的硝煙彌漫,在其熱度。而無(wú)人駕駛的硝煙彌漫,在其未來(lái)的撲朔迷離。不過(guò),英特爾公司高級(jí)副總裁兼無(wú)人駕駛事業(yè)部總經(jīng)理戴佟森倒是信心十足,他以自己職業(yè)生涯的名譽(yù)做賭注,斷定英特爾會(huì)在無(wú)人駕駛領(lǐng)域大獲成功。他說(shuō):“讓無(wú)人駕駛汽車上路,將是我最大的成就”。



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