Google 系两公司联手,要让无人车少“犯错”
在无人驾驶汽车还未普及之前,它必定要经过无数次的算法训练和测试,才能保证其安稳上路。
训练算法的最简单方法是反复试验,然后一次次地调整,以创建出最好的结果。但是微调的时间太长,调整部分太多,训练结果变化也很大,还需要有经验的研究人员亲自找到最佳模型。
这也是自动驾驶公司的工程师和数据科学家面临的最大难题。
他们希望训练出一个 AI 模型,让无人驾驶汽车可以保持 99% 以上的障碍物识别率。
这两家公司可以说是一对「表兄弟」,都归 Google 母公司 Alphabet 所有,在这项合作中,DeepMind 为 Waymo 提供了一种被称为「基于人口的训练(Population Based Training,简称 PBT)」的 AI 技术,这项技术能让 Waymo 的算法训练不那么「密集劳动」。
PBT 的灵感来自于达尔文的进化论,由 DeepMind 在 2017 年开发。
Waymo 之前的算法是一个模型接受一个任务来不断优化,而 PBT 是由多个随机变量启动的机器学习模型,以一种进化的方式相互对抗,只有最优的才会留下来。
因此 PBT 的模型不需要重新训练,它会自动更新出更好的参数值。为了让 PBT 长期保持优化,DeepMind 还创建了更多样的模型与之竞争。
DeepMind 还凭借着 PBT 训练机器人,让机器人在《星际争霸》等游戏中击败了人类玩家。
Waymo 团队看到了它在自动驾驶上的潜力,并通过一个虚拟司机「驾驶」Waymo 进行了试验。结果发现,使用 PBT 的算法,计算资源减少了一半,训练时间缩短了一半,Waymo 的性能水平也达到了最高。
领导该项目的 Waymo高级软件工程师 Joyce Chen 表示,与 Waymo 之前的算法相比:
这项技术不仅改善了我们算法中的数据标签流程,还让 Waymo 无人车检测行人、骑行者、驾驶者、植被、道路的误报率降低了 24%。
现在,Waymo 已将 PBT 纳入了技术基础设施中,研究人员点点按钮就能应用该算法,DeepMind 每隔 15 分钟就会对模型进行一次评估,以让测试结果更适应真实世界。
而对消费者来说,我们未来无疑也能坐到更安全的自动驾驶汽车了。
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