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深度学习边界难测, iSee 通过人脑认知应用让机器更聪明

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发表于 2018-1-11 17:14:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
* iSee CEO 赵一彪博士
深度学习为人工智能发展提供了强大助力,通过海量数据的灌输,机器可以进行多种模型下的完善强化,逐步具备人类的感知与判断能力。这是多数自动驾驶公司正在采用的方式,以大数据的持续喂养,不断训练系统的感知与决策,最终实现安全可靠的“机器”驾驶。
这也意味着,自动驾驶公司必须具备庞大的数据储备或连接。谷歌的自动驾驶汽车已经在现实道路上行驶了 400 多万英里,这些车辆的驾驶行为数据将与虚拟引擎产生的数据持续喂食其机器模型,帮助系统解决多种场景下的道路行驶设定,最终完成 L4、L5 的自动驾驶目标。
但依赖神经网络需要面对的一件事情是,如何解决深度学习的边界问题。对人工智能公司来说,即使数据量再庞大,也无法覆盖所有的现实场景。自动驾驶公司要如何解决这些不计其数的 corner case,保证车辆能够应对路程中的各种情境,实现安全驾驶,成了行业面临的共同命题。
毕业于 UCLA 的赵一彪选择的是一种完全不同的思路。他参与联合创办并担任 CEO 的自动驾驶公司 iSee,希望通过研究人类认知的原理与逻辑,让机器模仿人的认知,从而具备理解和预测现实情境的能力,实现真正的安全驾驶。这家公司是 MIT 发起的风险投资机构 The Engine 公布的 7 家投资公司中唯一一家自动驾驶公司,这个正在实验室中埋头研发的小团队也被很多人认为将改变自动驾驶未来的技术发展格局。
赵一彪在 UCLA 师从著名计算机视觉专家朱松纯教授,之后又在 MIT Computational Cognitive Science Lab 进行人脑认知与机器认知方面的研究,并得到人工智能顶级学者、MIT 教授 Josh Tenenbaum 的指导,后者现在也是 iSee 的顾问。
“人脑对现实世界的线索非常敏锐,但眼下,AI 在这方面的能力还非常有限。”赵一彪表示。
“深度学习很厉害,你可以学习很多之前的经验,但你不可能获得囊括整个世界的数据群。现在的 AI 主要是数据驱动,很难理解常识,这是它缺失的关键因素。”在赵一彪看来,人工智能还远不能达到真正的智能,而帮助机器建立常识或许可以弥补这一缺陷。
比如,给出大量狗的照片以后,一个深度学习系统可以识别一只狗,但它并不理解狗有四个爪子,有毛发,有一个湿湿的鼻子,如果没有进一步的训练,它也不能识别其它动物以及画出来的狗。
人类驾驶员具备对现实世界的基本认知,可以依靠常识理解世界,建立自己的生活经验,并凭借这种经验在各种陌生情境中做出敏锐反应。他们知道车辆一般停下车需要多长时间,什么情况下会突然出现行人,但让自动驾驶汽车去考虑每一种可能出现的情况则几乎不可能。
赵一彪与团队在做的就是研究人类的认知方式,而后运用这种认知科学赋予机器某种常识,帮助其建立快速应对陌生情境的能力,让机器像人一样学习、理解外部世界,进而与外界交互。
据了解,Tenenbaum 教授一直专注于探索人脑的工作,其中包括研究儿童的直观认知。他解释称,儿童理解现实世界的能力可以帮助他们预测很多不熟悉的情境。即使是一个幼童也比当前最聪明的 AI 系统聪明,理解现实世界对推测人的心理状态和下一步行为有很大帮助,比如通过观察他的行动,可以推测出他是要够一个杯子或是其它。
Tenenbaum 希望将这些应用到 AI 系统中,2015 年,他和纽约大学、卡耐基梅隆大学的学者以这种思路开发了一个非常重要的程序,它能够从预先提供的几个案例中学习认知笔迹。
Tenenbaum 的实验室既有传统的机器学习,又有新奇的概率规划方法,这样机器就可以在学习现实世界规律的同时,推测更多其它不确定性意图。
摒弃简单的规则和机器学习算法,让机器像人脑一样进行常识认知,这在自动驾驶行业仍属于前沿研究,如果其可行性得到证明,也意味着,自动驾驶公司在进行技术升级时,可以从对数据量的依赖中得到松绑,因为只要少量数据即可帮其完成这种常识认知。这对整个人工智能行业都将产生很大影响。
但是,脑认知科学具体如何作用于机器,其眼下进展如何,还存在哪些问题,它是否真正可行......这些问题我们都很难从一两篇新闻报道中弄清,1 月 16 日,雷锋网 · 新智驾将在美国硅谷举办 GAIR 硅谷智能驾驶峰会,届时,将有国内外多位自动驾驶行业专家到场,带来丰富的行业干货分享,这之中就包括正在机器认知这一前沿技术领域寻求突破的赵一彪博士,关于以上众多问题,他也会做出耐心细致的解答。

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发表于 2018-1-11 18:10:18 | 显示全部楼层
人脑对现实世界的线索非常敏锐,但眼下,AI 在这方面的能力还非常有限
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