Creierul uman poate lua o mulțime de informații despre scena din fața lui pentru a lua decizii. Un cerb sare în fața mașinii? Slam pe frâne. O mașină încetinește înainte? Schimbați benzile.
Pentru autovehiculele autonome, aceste decizii nu sunt atât de ușoare. S-ar putea să nu recunoaștem că creierul nostru chiar procesează toate informațiile necesare pentru a acționa, dar sistemele autonome trebuie să ia în considerare o mulțime de variabile înainte de a aplica frânele. Dacă sistemul nu citește corect drumul, pot apărea accidente mortale. O poveste publicată în MIT Revizuirea tehnologiei luni, descrie modul în care compania de tehnologie auto Mobileye folosește învățarea de întărire pentru instruirea inteligenței artificiale în spatele vehiculelor autonome. Această metodă se bazează pe date de conducere din lumea reală, iar cu cât este mai mare setul de date, cu atât mai rapidă este intervalul A.I. învață cum să evite accidentele. Există însă o problemă. Companiile de automobile competitive nu doresc să împartă.
În momentul de față, inginerii de software trebuie să țină seama de fiecare scenariu posibil și să programeze mașina să se ocupe de ele. Dar în lumea reală, drumurile sunt un mediu extrem de dinamic și variat. Nu există nici o cale pentru ingineri să anticipeze orice situație posibilă.
În loc să programeze mașini pentru a anticipa fiecare scenariu, inginerii pot programa mașinile pentru a învăța cum să navigheze scenariile pe cont propriu. Învățarea de consolidare în esență antrenă autovehiculele autonome prin recompensarea rezultatelor bune. După ce a experimentat și nu sa prăbușit, mașina învață ce să facă într-o varietate de situații și o poate aplica scenariilor viitoare.
Cu toate acestea, cheia pentru consolidarea învățării pentru autovehicule autonome este dată. O mulțime de date. Pentru ca autovehiculele să învețe despre toate scenariile pe care le-ar putea întâmpina, datele colectate în lumea reală trebuie să fie puse la dispoziția software-ului pentru mașină, pentru a învăța practic ce să facă.
Obținerea companiilor de automobile pentru a împărtăși datele lor este o mare provocare. Concurenții nu sunt cunoscuți pentru a împărtăși ceea ce face ca automobilele lor să bată. Dar dacă își deschid datele către companii precum Mobileye, atunci vehiculele care se pot conduce (cel puțin pe autostradă) vor deveni o realitate mult mai devreme.
Fakeapp îi permite Redditorului să introducă Nicio Cage în fiecare film folosind învățarea mașinilor
Deepfakes s-au transformat într-un gen întreg de memorii video, datorită Reddit. Tendința sa mutat de la celebrul porno la videoclipurile Nic Cage - deocamdată.
Autovehiculele autonome trebuie să lupte împotriva atacurilor cibernetice în conformitate cu noile reguli din California
Noile reguli din California privind autovehiculele cu autovehicule necesită vehicule pentru a proteja împotriva atacurilor cibernetice, dacă doresc să se plimbe fără un șofer.
Deepfakes nu sunt potrivite pentru învățarea mașinilor - Iată de ce
Până acum, oamenii au folosit videoclipuri profunde în pornografie și satiră pentru a face să pară că oamenii celebri fac lucruri pe care nu le-ar face în mod normal. Dar este aproape sigur că în timpul sezonului campaniei vor apărea profeți, care vor să descrie candidații spunând lucruri sau locurile pe care candidatul real nu le-ar face.