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陈根:人工智能的仿生模型,更有效助力自动驾驶

陈根:人工智能的仿生模型,更有效助力自动驾驶

智能时代下,人工智能已经嵌入人们的生活的方方面面,从搜索引擎到自动驾驶汽车,打开的新闻是人工智能为做的算法推荐,网上购物,首页上显示的是人工智能为用户推荐的最有可能感兴趣、最有可能购买的商品,这些生活变化背后的技术进步,一点都不比机器能在棋盘上战胜人类冠军来得更小。

这与近年来巨大的计算能力有关,但同时,人工智能研究的最新结果表明,更简单、更小的神经网络可以比以前更好、更有效、更可靠地解决某些任务。比如,让人工智能模仿生物模型,事实上这也一直是科学家研究的重要方向之一。

陈根:人工智能的仿生模型,更有效助力自动驾驶

近日,来自麻省理工学院CSAIL、tuwien(维也纳)和IST奥地利的一个国际研究小组就开发了一种新的人工智能系统,它基于微小动物的大脑,如丝虫。这种新型的人工智能系统只需19个人工神经元就能控制车辆。

类似于大脑,人工神经网络由许多单个神经元组成。当一个神经元处于活动状态时,它将向其他神经元发送信号。下一个神经元会收集所有信号,组合起来并决定其自身是否激活。一个神经元影响下一个神经元的方式决定了整个系统的下一次行为。这些参数会在自动学习过程中不断调整,直到神经网络可以解决特定任务为止。

与此前的深度学习模型相比,新架构的神经元和数学模型是全新的,单个神经元的信号处理方式遵循了完全不同的数学原理。整个网络非常稀疏,因为并非每个神经元之间都互相连接在一起。这让模型变得更简单。

新系统由卷积神经网络和控制系统构成。其中,控制系统部分,又被称为神经回路策略(NCP),可以将感知模块中的数据转换为转向命令,仅包含 19 个神经元,比现有最好模型要小好几个数量级。

新的深度学习模型在一辆真正的自主汽车上进行了测试。研究人员可以轻易地找出,在驾驶时,神经网络的注意力放在哪里:在这种情况下,是路肩和地平线

研究小组表示,与以前的深度学习模型相比,该系统具有决定性的优势:它能更好地处理噪声输入,而且由于其简单,其操作模式可以详细解释。它不必被视为一个复杂的“黑匣子”,因为它可以被人类理解。这种新的深度学习模型已经发表在《自然机器智能》杂志上。

陈根:人工智能的仿生模型,更有效助力自动驾驶

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