وسائل الإعلام التيتانيوم TMTPost.com

TMT | الابتكار | ريادة الأعمال

هذا القلق ليس نفس إشارة الصغرى: التيتانيوم وسائل الإعلام (ID: taimeiti)

وكان جوجل بدون طيار شركة مستقلة المدير الفني Waymo المقترح معيارين تأثير بدون طيار، أولا، القدرة على قيادة، والآخر هو قوي (الحروف قوية، وتمثل قوي، معنى قوي، بل هو نظام البقاء على قيد الحياة في ظروف غير طبيعية وخطيرة للمفتاح).

على قدرة القيادة، كاليفورنيا DMV (هيئة النقل) نشر التقرير السنوي عن حالة دون طيار اختبار اختبار القيادة، بما في ذلك غوغل، تسلا، BMW، GM وغيرها من 11 شركة قدمت الإفصاح. جوجل لاختبار البيانات من 2.2 مليون ميل في المقام الأول، في حين جنرال موتورز اكتساب 1000000000 $ شركة البرمجيات تلقائيا بعد القيادة كروز، وجاء من الخلف لتصل إلى مليون ميل من اختبار الأميال.

الرسم البياني أدناه يمكن أن يرى، مختلف المصنعين يسيران جنبا إلى جنب بالفعل على القدرة على القيادة معيار آخر - متانة التكنولوجيا بدون طيار تصبح في وقت متأخر لتخطيط تجاري كبير مقياسا رئيسيا.

إحصاءات وسائل الإعلام التيتانيوم من كاليفورنيا DMV

النظم الآلية القوية هي مفتاح البقاء في الوضع الشاذ والخطير، في الواقع، معناه التسامح مع الخطأ، وهذا هو الخطأ، وراء أصدرت الترددات التقليدية توجيها، حالة الحمل الزائد الشبكة، نظام قيادة تلقائي لا يزال قادرا على الحفاظ على سير العمل العادي.

زار وسائل الإعلام مؤخرا التيتانيوم قاعدة ممارسة كان لاختبار إمكانات التكنولوجيا في فانغشان، الإمكانات العلمية والتكنولوجية يو، المؤسس والرئيس التنفيذي، الرئيس السابق للالرمال أبحاث إنتل وو غان في مقابلة. وو قان الرمال المقدمة، متانة أصبح موضوع مشترك من الذكاء الاصطناعي والحديث بدون طيار حول هذه الصناعة، ومستويات متعددة من الشدة هي علاقة جيدة أو سيئة للقضايا الخوارزميات والمعدات والبنية التحتية.

دراسة متعمقة مفتوحة من "الصندوق الاسود"

نظام الطيار الآلي، لتشمل ثلاثة أجزاء التصور والحساب وصنع القرار، والذكاء الاصطناعي الساخن الحالي والتصور الذي يستخدم بشكل رئيسي في القسم حساب. حالة ارتفاع تكلفة تكنولوجيا رادار ليزر، أكثر من نظام الطيار الآلي يستخدم الكاميرا كما الاستشعار البصرية الرئيسي، والتي لقدرة التعلم عميقة الذكاء الاصطناعي لديه الطلب المباشر.

وو قان الرمال تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى 2 X 2 أربعة أجزاء، أي العالم المادي والعالم الرقمي ومخاطر عالية ومنخفضة المخاطر. وقال للصحفيين التيتانيوم وسائل الإعلام، "الحالات منخفضة المخاطر العالم المادي، وهناك روبوت التنظيف، وحالات قليلة المخاطر في العالم الرقمي هو نظام الموصى بها، ومخاطر عالية من العالم الرقمي المالي ومخاطر عالية بدون طيار أن العالم المادي".

وبمجرد الخطأ على المهمة الحاسمة من العالم المادي، فإن المشكلة ستكون كبيرة، وذلك عندما التطبيقات AI في السيارة، والموثوقية والمتانة في غاية الأهمية.

وو يو المحتملين التكنولوجيا الرئيس التنفيذي لشركة غان الرمال

وبسبب هذا، وو قان شا أعتقد أن المشكلة الأكبر التي تواجه الذكاء الاصطناعي - لم يتم فتح دراسة متعمقة من "الصندوق الاسود".

"نحن نتطلع أيضا إلى الكثير من التعاون الأكاديمي، وكسر الصندوق الأسود، للتكيف مع الطيار الآلي مخاطر عالية" قال.

ومن المعلوم سائل الإعلام التيتانيوم، مستوحاة من عمق التعلم عن طريق الخلايا العصبية في استجابة لإدخال المعلومات هذا التعلم. وتتميز العديد من طبقات من الخلايا العصبية والمشابك محاكاة على البيانات، وسلوك الخلايا العصبية والمشابك باستمرار يجري تعديل في دراسة المشروع حتى يتعلمون كيفية الكشف عن هويته. على سبيل المثال، حتى يتعلمون كيف أن صورة لقطة.

ولكن المشكلة تكمن في "عملية تحديد الهوية لا ينبغي تفسيرها."

عندما شبكة التعلم عميقة يمكن التعرف على القط عندما لا نعرف في النهاية هو محور هذا القط نظام التعليم في هذه الصورة أن تكون، وآذان القط، والقط أو بطانية.

"ديب التعلم باعتبارها تقنية واحدة، أي وسيلة لتولي مستقل بعثة الطيار الآلي، وبخاصة البيانات 'الصندوق الأسود' في الاعتبار، والنتيجة (تصنيف، والكشف، وتجزئة، والتنبؤ والتحكم، الخ) خارج، في معظم الحالات لا يوصف جيدة، ولكن في بعض الحالات لسبب غير مفهوم سيئة، وهناك قال وو قان وسائل الإعلام الرمال التيتانيوم هو المنطق لا يمكن أن يفسر ".

وقد وصفت "تعلم آلة" مؤلف الدكتور قسم علوم الحاسبات تشو تشى هوا بشكل واضح "الصندوق الاسود" قضية التعلم العميق،

"Hunzhao عندما يصبح الناس ثمانية من تسعة، وفجأة يصبح التعلم العميق من الجزء الأول من تسعة."

وو غان في الرمال والآن يبدو أن ما يسمى نهاية (فيديو في، والتحكم بها) بطريقة غير مقبولة. الآن أداء الطيار الآلي في الولايات المتحدة هناك NHTSA مع متطلبات الأخلاقية ذات الصلة، وهذا هو، عندما تواجه مع الحوادث، ذكي يجب إعطاء منطق واضح من الحكم وكيفية اختيار، ولكن ليس على الصندوق الأسود ل.

"لم تحل" الصندوق الأسود "مشكلة، لأن لبيئة مفتوحة، والقدرة على التكيف ليست كافية، لأن آلات اليوم يتعلمون أن تفعل الطريقة الاستقرائية استنادا إلى مجموعة التدريب البيانات، إذا كان هذا السيناريو لم يظهر، وقال انه لا يمكن التعامل معها، وقال انه لم يكن مع قوية وظيفة الإنسان المعرفية، مع تكرار، عن طريق القياس، التفكير المنطقي والمعرفة الخلفية، والحس السليم، وحتى هذه الأشياء. " وقال غان وو شا "، وبالتالي فإن المستقبل سيكون بالتأكيد تعزيز متانة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وقال عمق تعلم للتو المعرفة الخلفية، والحس السليم، والتعلم نقل، منطق النظرية الافتراضية والمنطق عن طريق القياس تتضافر لتعزيز متانة الجنس ".

"إن اختبار الطريق 10000000000 ميلا" هو أدنى خط

كما هو موضح سابقا، دلالة قوية نظام الخطأ والتسامح. وو قان عرض الرمل، خطأ مكون واحد أمر لا مفر منه، إذا كان هناك ما يكفي من التكرار، فإنه سيتم تعزيز التسامح مع الخطأ، وهو العمل على مستوى النظام بأكمله. على سبيل المثال، في أجهزة الاستشعار، جهاز، وإمدادات الطاقة، الخ الحوسبة، يجب أن يكون التكرار كافيا.

وبالإضافة إلى ذلك، فإن عددا كبيرا من اختبار سائق السيارات، ولكن أيضا تعزيز متانة الأسلوب من مستوى النظام.

مرسيدس بنز كمية كود S-الطبقة هو 16 أضعاف كمية من التعليمات البرمجية من طراز بوينج 787 دريملاينر، لديها الآن الذكاء الاصطناعي للسيارة، في العشوائية وآلة التعلم يتطلب اختبارات مكثفة.

تشمل حاليا جوجل، تسلا، وما إلى ذلك، الشركات الرائدة في هذه الصناعة لديها إجماع، وهذا هو، بعد الأميال اختبار الطريق من 10 مليار ميل، وهو ما يعني أن تنضج التكنولوجيا من دون طيار.

التي تراكمت لديها سيارة جوجل ذاتية القيادة في الكثير من التدريب الأميال، بما في ذلك البيانات اختبار الطريق 2.2 مليون ميل، واحد بليون ميل من بيانات التدريب والمحاكاة (اعتبارا من 2016). تسلا أيضا نشر وحدة القيادة الذكية من خلال الشحنات العالمية، للحصول على الكثير من البيانات الطريق الحقيقي.

والآن يجري أيضا اختبار تقنيات يو المحتملة من خلال الحديقة، بالتعاون مع OEM لنشر وحدة بدون طيار ومساعدة من تكنولوجيا المحاكاة وطرق أخرى لتحسين بيانات الاختبار البيئي.

بطبيعة الحال، فإن السيارة نفسها هي أشياء لا يمكن بدون طيار في جميع أنحاء بدون طيار لإعادة خطة المستوى الأساسي بأكمله، مثل زيادة تطبيقات البنية التحتية مثل V2X (الشبكات سيارة)، من أجل تحسين متانة التكنولوجيا من دون طيار.

". وكلها لتعزيز متانة الخوارزمية من نظام مشروع شامل كامل"، وقال وو قان شا. (هذا المقال وسائل الإعلام التيتانيوم، مراسل / لى تشين)

دفع القناة الصغيرة جدا، وسائل الإعلام المقبلة التطبيقات التيتانيوم في الوقت المناسب

عن هذا العالم الجديد

هل مساعد المهنية الخاصة بك، والتيتانيوم وسائل الاعلام الموالية (المحترف) إلى ثراء المهنية نظام خدمة المعلومات، انقر فوق "اقرأ الأصلي"، سجلت وسائل الإعلام التيتانيوم مستخدمين المحترفين.