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  【2018新智元AI技能峰會倒計時2天】

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  新智元專欄

  作者：常萬里

  【新智元導讀】核算機規(guī)劃自動化的尖端會議之一DATE日前在德累斯頓落下帷幕。本文介紹會上的兩個關于自動駕馭的主題講演，別離代表了當時開發(fā)自動駕馭轎車的兩大陣營：新技能公司和傳統(tǒng)轎車制造商，帶來關于人工智能在自動駕馭中的使用、自動駕馭范疇的要點研討方向等問題的觀念磕碰。

  

  核算機規(guī)劃自動化的尖端會議之一DATE上星期五（3月24日）在德累斯頓落下帷幕。會上的兩個關于自動駕馭的主題講演非常精彩，招引了廣泛重視。其間一位講演者是Amnon Shashua，Mobileye（2017年被Intel以153億美元收購）的CEO兼任CTO。另一位是群眾集團電子和轎車研發(fā)部主管Thomas Form教授。兩人別離代表了當時開發(fā)自動駕馭轎車的兩大陣營：新技能公司和傳統(tǒng)轎車制造商。他們談到了許多備受業(yè)界以及群眾重視的關于自動駕馭的論題。在某些問題上他們論述了相似的觀念，而在另一些問題上則看法截然不同。

  

  其間一個首要論題就是人工智能在自動駕馭中的使用。兩家公司都投入了許多資源進行相關研討，在取得了許多效果的一起也發(fā)現了不少問題。Form教授指出深度神經網絡對自動駕馭是很有協(xié)助的，不過需求供給冗余。例如能夠裝置三個獨立體系。一個依據清晰的邏輯，第二個依據模塊化人工智能，即每個相關的功用練習一個深度神經網絡。第三個依據全體的人工智能，即為一切相關功用練習單一的巨大的深度神經網絡。

  Form教授展現了一些在群眾內部測試中呈現的人工智能無法正確辨認和應對的狀況。另一個問題則是針對深度神經網絡故意的物理攻擊。Form教授展現了一個事例，做了少數（故意的）修改的STOP標識牌會被深度神經網絡誤認為限速標志。

  在另一個講演中，Amnon要點介紹了一個能夠在數學上保證自動駕馭決議計劃安全的形式化辦法。他也特別強調這個辦法不是由數據驅動，徹底不同于依靠許多數據練習的，體系成熟度跟著路程前進的經驗性辦法。結合兩個講演來看，盡管人工智能在許多范疇現已顯示出極大的力氣，在安全相關的體系中的運用仍有許多研討要做。這對于人工智能范疇的學者來說并不是一個壞消息。

  新技能公司和傳統(tǒng)車企在開發(fā)自動駕馭轎車上采取了徹底不同的道路。新技能公司做的是革命性改動，即越過中心階段，直接開發(fā)5級自動駕馭（指全自動駕馭，拜見SAE標準）。而傳統(tǒng)車企則是漸進式的。全自動駕馭當然令人激動，一起也意味著高本錢。群眾集團更期望能夠開宣布一切轎車都能承當的體系。究竟是在某些車上完成悉數功用更好，仍是在一切車上完成某些功用更好，值得進一步評論。

  另一個被深化評論的論題就是自動駕馭轎車需求做到多好才滿足。明顯完美的體系是不存在的。Amnon講解了他的形式化辦法結合一系列規(guī)矩能夠保證自動駕馭轎車不會因為決議計劃問題而發(fā)生事端而且能夠在風險狀況下做出正確反響。群眾集團也在考慮相同的問題。一個能夠優(yōu)于大多數司機的自動駕馭體系滿足好嗎，仍是需求超越邁克爾舒馬赫？

  在自動駕馭的道德問題方面，Amnon提出了一個基準線，即他的體系不會為了逃避現在的事端而引發(fā)新的事端。自動駕馭轎車不做價值判別。他一起也指出，這一原則能夠依據不同國家的規(guī)定而改動。Form教授提出了一個問題，在自動駕馭的國際里，假如行人不恪守交通規(guī)矩怎么辦。明顯自動駕馭轎車總是需求躲避行人。他后來又彌補道，你需求特別當心，假如這臺車是Uber的。

  最終一點就是自動駕馭范疇的要點研討方向。除了人工智能在辨認和決議計劃方面的使用，傳感器明顯還有極大的前進空間。別的一點就是現在的自動駕馭體系開發(fā)仍首要重視于功用的完成。本錢操控，例如怎么更高效地使用車載核算和通訊資源等等，在未來毫無疑問會遭到繼續(xù)重視。

  作者介紹：

  

  

  常萬里，慕尼黑工大博士（TUM），博士論文在2017年被評為最出色（Summa Cum Laude）?，F任教于新加坡理工大學（SIT）。新工大是一所新近建立的綜合性公立大學。首要研討方向為信息物理體系（CPS），要點重視開發(fā)更可信可認證的體系以及核算等各種嵌入式資源的高效使用。在尖端期刊和核算機尖端會議宣布多篇文章，包含IEEE旗艦雜志Proceedings of the IEEE?，F在掌管一項新加坡國家級科研項目。論文一起作者和合著者包含多名IEEE Fellow, ACM Fellow，美國國家工程院院士，歐洲科學院院士以及德國科學工程院院士。