深度學習邊界難測, iSee 通過人腦認知應用或許能讓機器更聰明 | GAIR硅谷智能駕駛峰會

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* iSee CEO 趙一彪博士

深度學習為人工智能發展提供了強大助力,通過海量數據的灌輸,機器可以進行多種模型下的完善強化,逐步具備人類的感知與判斷能力。這是多數自動駕駛公司正在採用的方式,以大數據的持續餵養,不斷訓練系統的感知與決策,最終實現安全可靠的「機器」駕駛。

這也意味着,自動駕駛公司必須具備龐大的數據儲備或連接。谷歌的自動駕駛汽車已經在現實道路上行駛了 400 多萬英里,這些車輛的駕駛行為數據將與虛擬引擎產生的數據持續餵食其機器模型,幫助系統解決多種場景下的道路行駛設定,最終完成 L4、L5 的自動駕駛目標。

但依賴神經網絡需要面對的一件事情是,如何解決深度學習的邊界問題。對人工智能公司來說,即使數據量再龐大,也無法覆蓋所有的現實場景。自動駕駛公司要如何解決這些不計其數的 corner case,保證車輛能夠應對路程中的各種情境,實現安全駕駛,成了行業面臨的共同命題。

畢業於 UCLA 的趙一彪選擇的是一種完全不同的思路。他參與聯合創辦並擔任 CEO 的自動駕駛公司 iSee,希望通過研究人類認知的原理與邏輯,讓機器模仿人的認知,從而具備理解和預測現實情境的能力,實現真正的安全駕駛。這家公司是 MIT 發起的風險投資機構 The Engine 公布的 7 家投資公司中唯一一家自動駕駛公司,這個正在實驗室中埋頭研發的小團隊也被很多人認為將改變自動駕駛未來的技術發展格局。

趙一彪在 UCLA 師從著名計算機視覺專家朱松純教授,之後又在 MIT Computational Cognitive Science Lab 進行人腦認知與機器認知方面的研究,並得到人工智能頂級學者、MIT 教授 Josh Tenenbaum 的指導,後者現在也是 iSee 的顧問。

「人腦對現實世界的線索非常敏銳,但眼下,AI 在這方面的能力還非常有限。」趙一彪表示。

「深度學習很厲害,你可以學習很多之前的經驗,但你不可能獲得囊括整個世界的數據群。現在的 AI 主要是數據驅動,很難理解常識,這是它缺失的關鍵因素。」在趙一彪看來,人工智能還遠不能達到真正的智能,而幫助機器建立常識或許可以彌補這一缺陷。

比如,給出大量狗的照片以後,一個深度學習系統可以識別一隻狗,但它並不理解狗有四個爪子,有毛髮,有一個濕濕的鼻子,如果沒有進一步的訓練,它也不能識別其它動物以及畫出來的狗。

人類駕駛員具備對現實世界的基本認知,可以依靠常識理解世界,建立自己的生活經驗,並憑藉這種經驗在各種陌生情境中做出敏銳反應。他們知道車輛一般停下車需要多長時間,什麼情況下會突然出現行人,但讓自動駕駛汽車去考慮每一種可能出現的情況則幾乎不可能。

趙一彪與團隊在做的就是研究人類的認知方式,而後運用這種認知科學賦予機器某種常識,幫助其建立快速應對陌生情境的能力,讓機器像人一樣學習、理解外部世界,進而與外界交互。

據雷鋒網了解,Tenenbaum 教授一直專註於探索人腦的工作,其中包括研究兒童的直觀認知。他解釋稱,兒童理解現實世界的能力可以幫助他們預測很多不熟悉的情境。即使是一個幼童也比當前最聰明的 AI 系統聰明,理解現實世界對推測人的心理狀態和下一步行為有很大幫助,比如通過觀察他的行動,可以推測出他是要夠一個杯子或是其它。

Tenenbaum 希望將這些應用到 AI 系統中,2015 年,他和紐約大學、卡耐基梅隆大學的學者以這種思路開發了一個非常重要的程序,它能夠從預先提供的幾個案例中學習認知筆跡。

Tenenbaum 的實驗室既有傳統的機器學習,又有新奇的概率規劃方法,這樣機器就可以在學習現實世界規律的同時,推測更多其它不確定性意圖。

摒棄簡單的規則和機器學習算法,讓機器像人腦一樣進行常識認知,這在自動駕駛行業仍屬於前沿研究,如果其可行性得到證明,也意味着,自動駕駛公司在進行技術升級時,可以從對數據量的依賴中得到鬆綁,因為只要少量數據即可幫其完成這種常識認知。這對整個人工智能行業都將產生很大影響。

但是,腦認知科學具體如何作用於機器,其眼下進展如何,還存在哪些問題,它是否真正可行......這些問題我們都很難從一兩篇新聞報道中弄清,1 月 16 日,雷鋒網 · 新智駕將在美國硅谷舉辦 GAIR 硅谷智能駕駛峰會,屆時,將有國內外多位自動駕駛行業專家到場,帶來豐富的行業乾貨分享,這之中就包括正在機器認知這一前沿技術領域尋求突破的趙一彪博士,關於以上眾多問題,他也會做出耐心細緻的解答。

而同時到場的 2005 年 DAPRA 挑戰賽冠軍斯坦福車隊成員 Adrian Kaehler、加州大學伯克利分校 InterACT 實驗室主任 Anca Dragan、百度 Apollo 平台研發負責人王京傲、地平線創始人兼 CEO 余凱、AutoX 創始人兼 CEO 肖建雄、通用汽車激光雷達系統 BFO 張文德等業界、學界大咖也將組成本年度不可錯過的最強陣容,點擊 https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018,便可獲取本次峰會詳細信息,加入這場中美自動駕駛的豪華盛會。

(本文內容部分編譯自 MIT Technology Review 對 iSee 的報道)

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