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苹果要在 Apple Car 中引入机器学习:以快速做出驾驶决定

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  北京时间 2 月 8 日晚间消息,据报道,苹果公司正计划在其“Apple Car”电动汽车中使用“机器学习”(ML)技术,因为当前的处理器速度还不够快,无法自动做出一些关键的驾驶决定。

苹果要在 Apple Car 中引入机器学习:以快速做出驾驶决定

  事实上,人们之前已经预料到,苹果将在 Apple Car 中引入机器学习技术,尤其是在人工智能(AI)和 Siri 主管约翰・詹南德雷亚(John Giannandrea)掌管 Apple Car 的开发工作之后。

  但如今,一项最新披露的专利技术进一步证实了这一猜测。苹果在这份专利文件中解释了机器学习技术如何应用于 Apple Car 中,以及 Apple Car 为什么需要它。

  这一切都与做决定的速度有关。即使是一项正确的决定,如换道或避免碰撞,如果没有足够快地完成,也可能是致命的。

  苹果在专利文件中称:“直至最近,由于现有硬件和软件的限制,用于分析车辆外部环境相关的最高计算速度,还不足以在没有人工指导的情况下,做出重要的导航决定。”

  尽管当前的计算硬件和软件正在变得更好,但苹果仍认为,这依然是不够的。苹果称:“即使现在有了高速处理器、大容量内存和先进的算法,但对车辆环境做出及时和合理的决定,依然是一个巨大的挑战。”

  苹果还谈到了自主决策的复杂性,称这既不是基于过于悲观的假设,也不是基于过于乐观的假设。汽车也许能够自动驾驶,但永远不会独自驾驶。因此,还要考虑到的一个因素是:其他司机在其他汽车里的“不可预测的行为”。

  此外,现实世界比任何测试环境都要混乱得多,因此苹果还指出,在数据不够完成的情况下,也要做出自动驾驶的决定。这也体现了自动驾驶的复杂性。

  苹果还称,在一些州,当车辆行驶在一条几乎空荡荡的笔直的高速公路上,几公里或几英里都不可能转弯时,需要评估的行动数量可能相对较少。但在其他一些州,当车辆接近拥挤的十字路口时,行动的数量可能会大得多。

  在每种情况下,汽车的系统都必须确定车辆周围的“当前环境状态”。然后,再确定“可以采取的一组相应的行动”。一个动作可以是“左转”,也可以是“换车道”。至少在某些情况下,机器学习可以用来帮助汽车,为每个可能的决策分配一个数字或值,然后确定最佳行动方案。

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作者: cbf001

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