211service.com
Teslas nye AI Guru kan hjelpe bilene sine med å lære seg selv
Elon Musk har ansatt en ny direktør for AI-forskning i Tesla, og det kan signalisere en plan for å revurdere måten den automatiserte kjøringen fungerer på.
Denne uken posjerte Musk Andrej Karpathy , en ekspert på visjon, dyp læring og forsterkende læring, fra OpenAI, en ideell organisasjon som Musk og andre finansierer som er dedikert til å oppdage og gjennomføre veien til sikker kunstig generell intelligens.
Karpathy, som tilsynelatende vil rapportere direkte til Musk, er en stigende stjerne i AI-verdenen, etter å ha studert ved Stanford med Fei-Fei Li , en ledende AI-ekspert som nå er sjefforsker i Google Cloud. Li er kjent i teknologikretser for å ha utviklet et datasett med bilder som bidro til å inspirere til et gjennombrudd innen maskinsyn.
Mange har pekt på Karpathys ekspertise innen datasyn som en viktig ressurs for Tesla, og det er sant. Men hans erfaring med å bygge forsterkningslæringssystemer kan være enda viktigere for Teslas autopilotinnsats.
Forsterkende læring er inspirert av måten dyr lærer ved å gjenta atferden som førte til et positivt resultat. Og, som vi bemerket tidligere i år, har det vist seg å være en kraftig måte å trene datamaskiner til å gjøre ting som er umulige å programmere (se 10 Breakthrough Technologies 2017: Reinforcement Learning ). Denne formen for maskinlæring var kjernen i AlphaGo, et dataprogram fra Alphabets DeepMind som lærte å spille det eldgamle brettspillet Go med overmenneskelige ferdigheter.
En rekke bilprodusenter, inkludert Google, Uber og Mobileye, som nylig ble kjøpt opp av Intel, ser etter forsterkende læring som en måte å få biler til å finne ut selv, i simulering, hvordan de skal kjøre i utfordrende situasjoner. Tenk på en fireveis stopp eller et travelt kryss. Det er utrolig utfordrende å skrive reglene for en bil for å navigere i en slik situasjon. Men gjennom forsterkningslæring kan det være mulig for en selvkjørende bil å lære å gjøre dette selv.
Etter Stanford internerte Karpathy med DeepMind, hvor forsterkende læring er et stort fokus. Teknikken er også et stort tema hos OpenAI.
Faktisk, i en langt innlegg om forsterkningslæring på sin egen blogg, nevner Karpathy forsterkningslæring i sammenheng med Teslas autopilot. Han bemerker at mens forsterkende læring generelt ikke skalerer godt til situasjoner der eksperimentering er kostbart, kan nye tilnærminger, kombinert med massevis av virkelige data (av den typen Tesla samler inn) hjelpe.
Å utnevne Karpathy til Teslas direktør for AI-forskning indikerer noe annet om utfordringen med autonom kjøring: det er et stykke igjen før det er løst (se Hva du bør vite før du setter deg i en selvkjørende bil).
(Les mer: TechCrunch , 10 Breakthrough Technologies 2017: Reinforcement Learning )