8月29日消息，Uber工程博客最近刊發(fā)一篇有趣的文章，從內(nèi)容看Uber使用Web式工具提煉自動駕駛汽車收集的研究數(shù)據(jù)，將它變成視覺圖像。無獨(dú)有偶，上周《大西洋月刊》也刊發(fā)一篇長文，說Waymo開發(fā)了相似的平臺。
《大西洋月刊》的文章很有趣，它似乎暗示谷歌改進(jìn)無人駕駛AI的方法很獨(dú)特。真是這樣嗎？不是的，似乎每一家研究無人駕駛的公司都采用了相似的方法。
當(dāng)測試汽車行駛了很遠(yuǎn)的距離，企業(yè)會獲得大量數(shù)據(jù)。你可以在虛擬環(huán)境中讓數(shù)據(jù)組合、匹配，讓AI在虛擬環(huán)境中導(dǎo)航，就像在真實世界導(dǎo)航一樣。計算機(jī)并不知道二者是有區(qū)別的。與此同時你可以調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)，觀察非常規(guī)事件，對多個模型進(jìn)行對比。
Uber文章談?wù)摰闹攸c在于數(shù)據(jù)的“可視化”，它還詳細(xì)介紹了自己的工具，工具是以Web作為基礎(chǔ)的，這樣協(xié)作起來更容易，開發(fā)新功能時調(diào)整方向也更簡單。現(xiàn)在Web應(yīng)用程序已經(jīng)可以訪問GPU，實時通信，完成許多任務(wù)時不再需要本地客戶端。Web應(yīng)用程序還可以用來顯示GIF圖像。
有一點是博文沒有談到的：修飾環(huán)境，讓它從整個背景中突顯出來，從而進(jìn)一步放大數(shù)據(jù)的價值，Uber是如何做的？例如，系統(tǒng)如果碰到游行抗議一樣的大事件如何處理？舉辦馬拉松比賽時是不是讓汽車自由行駛，這樣就可以了解跑步者是如何行動的？顯然不行。
最好的辦法就是拿一張波士頓地圖，這張地圖相當(dāng)好，然后關(guān)閉一些主干道，向虛擬世界增加許多行人和古怪的司機(jī)，然后讓AI駕駛代理在虛擬世界穿梭。一旦出現(xiàn)問題，你能看到AI如何對事件做出反應(yīng)，這些事件是它在真實世界未曾經(jīng)歷過的。整個過程相當(dāng)于“思維實驗”，它可以生成有用的數(shù)據(jù)，用來改善AI。
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