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机器学习还有待提升,证明自动驾驶安全是比较
时间:2017-12-22 16:26  编辑:admin
 

  机器学习需要改进,证明安全驾驶是一件困难的事情

  由于路况的多样性和复杂性,面对潜在的风险,使用机器学习的自动驾驶也会令人沮丧。因此,如何向消费者证明自己的汽车是安全的,一直是汽车制造商的难题。汽车制造商很难证明自动驾驶汽车的安全性是如何使机器学习变得聪明的。卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon)的计算机科学家菲利普·考普曼(Phillip Koopman)在卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的汽车行业工作时表示:“你不能总觉得自动驾驶仪是一件确定的事情。早在2014年,一家市场研究公司就表示,2030年自动驾驶汽车市场规模将达到870亿美元。包括Google,Tesla和Uber在内的许多公司正在运行自己的计算机辅助或全自动驾驶计划。其中一些公司已经取得了一些进展,但仍有大量技术难题待解决。一些研究人员认为,由于机器学习的性质,考夫曼也相信证明SAV可以安全运行是一个艰难的挑战。一般来说,工程师会根据需要编写代码,然后运行测试来检查代码是否符合要求。但是使用机器学习,让计算机控制这个复杂的系统并不容易。例如,在同一天处理不同时间拍摄的图像,或者在特定的环境中识别人行横道,停车标志和其他重要标识符不是可以通过编写代码来解决的问题。考夫曼说:“机器学习的困难在于,你根本无法确定代码需要满足什么。”许多年前,工程师意识到传统软件无法分析摄像机图像,因此他们转而使用机器学习算法。该算法生成一个数学模型,通过操纵样本来解决特定的问题。工程师将提供许多注释样本 - 告诉计算机停车识别是什么,什么不是。这些算法将图像解析成子像素块,并提取特征块来创建操作模型。当计算机接收到新图像时,将再次在这些模型的操作中的图像,以区分包含停车标志的图像。考夫曼说:“这种归纳学习有一定的潜在失败风险,如果你想深入了解这些机器究竟在做什么,你只能看到一些统计数据,这是一个黑匣子,你不知道它在最后的学习更多。 “更形象地说,想象一下,你正在测试一辆自动驾驶的汽车,并想知道是否能够避开行人。而且身穿橙色警示服的行人包围着,此时此刻你不能控制车辆。当程序训练时,车辆可以识别行人的手,手臂,脚,甚至是橙色的衬衫,最后停下来,或者更具体地说,如果你在夏季试驾你的车,如果你在汽车电脑上看到一顶帽子,这将是一个耻辱?“我们可以使用它训练算法的事件数量有限,”考夫曼说。人工神经网络是一种常见的机器学习模型,可以模仿大脑中的人类神经元,谷歌的研究人员试图用它来识别哑铃,如果系统从一系列图像中学习了一个“哑铃”,如果它没有提取出哑铃的基本元素一个哑铃的形象(他们都在寻找健美运动员)会产生一个错误的判断,另一个问题是安全验证,Koopman指出如果你使用近似的数据来训练你的算法太多,它可能会记住一个特定的测试并返回信息该测试的离子。考夫曼说,如果Uber随机选择一个城市发射自动驾驶汽车而没有详细的高精度电子地图,Uber将无法完全发挥作用。虽然有一个简单的解决方案 - 训练和运行自动驾驶仪只在市中心匹兹堡,Uber映射它。但这大大限制了自主车辆的使用。此外,另一个挑战是,当系统遇到雨,雾和尘埃等恶劣天气条件时,算法的识别能力是否会受到影响。2013年的一项研究发现,改变图像中的像素块看不到肉眼改变,但会影响算法的判断能力,所以校车前面的算法只是一个普通的车辆,法国国家科学研究中心软件可靠性工程师Matthieu Roy他在汽车和航空电子行业工作的经理告诉我们:“我们决不会把机器学习算法放在飞机上,因为我们不能判断系统的决定是对还是错,如果它不能起飞或降落不能通过自己的安全测试。“罗伊说,不可能测试自主车辆的情况,但我们必须处理这些潜在的情况风险。Alessia Knauss是查尔姆斯理工大学软件工程博士后研究员并正在研究开发自主车辆的最佳测试模型。她说:“这样做太昂贵了!”她目前正在采访一些汽车公司的高管,以了解他们在这方面的态度。她表示,即使将多个传感器(如Google的自动驾驶汽车)仅作为备用应急,但每个组件都必须根据实际情况进行测试,以便系统能够更好地使用它们。我们将尽最大努力开发最好的测试模型。“考夫曼希望汽车制造商向第三方机构证明自动驾驶系统的安全性。 “我不相信他们说什么,”考夫曼说。他还希望制造商解释车辆的算法特征,他们为不同场景训练的数据,以及他们如何确保车辆乘员在现实生活中的安全。如果工程团队没有发生意外事件这个100亿英里的模拟测试,那么这辆车就不会有明显的动作,汽车制造商听起来不错,其余的不太可能发生。考夫曼说:“每个行业公司在开发关键软件方面都有独立的制衡机制。就在上个月,美国国家公路交通安全管理局(NHTAS)颁布了自主车辆法律,但是NHTAS并没有做出任何有关独立安全测试的硬性决定。考夫曼认为,一些公司由于研发时间限制和成本的限制,车辆安全指标将会放宽。例如1986年美国宇航局挑战者事故,就是因为忽视了一些导致航天飞机爆炸后的73秒升空的风险因素,造成7名宇航员死亡。我们不需要告诉公共算法如何进行安全检查。航空业有航空工程专家,他们签署保密协议也是一个好主意,“我不是告诉他们该做什么,我只是告诉他们,人们有权知道要指出什么。” [编辑/王俊杰] IT时报网(关注微信公众号ITtime2000,常推,互动福利惊喜)全部文章版权,未经授权,转载必究。 Genesis 100创业投资基金成立于2015年,领导硅谷,专注于TMT的早期项目投资。 LP来自政府,互联网IT,知名媒体公司和个人。创科100多家IT,通讯,互联网,知识产权等创投基金拥有自己独特的视角和丰富的资源。快速的决策,快速的投资是100个基金制造商最显着的特点。翡翠村有一个年轻的花咀,人们只是设定了一个目标,谁说呢一定要做啊。支持董小姐来自:董明珠:卖5000万块格力手机是目标,不一定要实现 - IT管理员不要告诉我李彦宏是百度老板,老板和公司是不一样的伊琦伊是罗宾莉自己的投资呢。 。 。来自:iQIYI将于2018年上半年召开IPO百度继续持股之后 - 锐利 - IT网络青春村翠花翠每天的信息已经暴露在这个智能时代,没有真正的隐私来自:有没有最安全的产品WIFI WPA2协议漏洞 - 清晰度 - IT时代有没有必要争取年轻的村翠翠什么全屏的战斗,一个手机是她最重要的配置,不要把马车从前:为了全屏和配置成千上万的机器真的需要抢购这个行程时髦吗?锐利 - IT网络