Atariを再生する人工知能が自動運転車にどのように役立つか

グーグルが新しい人工知能システムがいくつかの昔ながらのアタリゲームをプレイし、学び、そして打ち負かす ことができると発表したとき、私の最初の反応は「かっこいい。スパイハンターをプレイできるときに電話して」だった。実は、グランツーリスモはどうですか?それは明らかに計画の一部だからです。

Googleは昨年ロンドンを拠点とするAI企業DeepMindに6億4800万ドルを投じ ました。そのようなスクラッチについては、22 Atari2600ゲームを人間よりも上手にプレイできるコンピューター以上のものを期待していました。ワトソンがジェパディで私たちを打ち負かし、ディープブルーがカスパロフのお尻をチェスで蹴ることができるとしたら、スペースインベーダーをマスターするコンピューターとの大きな問題は何ですか?

DeepMindの乗組員はAIにルールを教えていなかったからです。学んだばかりです。

に発表された論文の自然、深い心が同様の研究に拡大し、それは2年前に比べ7倍以上のゲームをプレイするとAIのタスク、2013年に実施しました。結果はまちまちでしたが、目標は明確です。

「最終的には、このアルゴリズムがレースゲームで車をレースできるのであれば、基本的にいくつかの追加の調整を加えるだけで、実際の車を運転できるはずだという考えです」と、論文の著者の1人であるデミスハサビスは記者会見で述べました。

Googleの自動運転車の最大の問題は、天候への対処などの基本的な問題だけで なく、詳細なマッピングの必要性です。現在、GoggleがLIDARとセンサーアレイの範囲を使用してスキャンしていない場所では、車は移動できません。そこでAIが登場し、建設ゾーンからばかげた歩行者まですべてを処理するために、さまざまな環境をオンザフライで学習します。しかし、それはまだ長い道のりです。

この最新の論文のAIは、今ここで立ち往生しているため、研究者がプレイしたゲームの半分未満しか打ち負かすことができませんでした。MITのテクノロジーレビューによると:

Deep Mindは、ソフトウェアとハ​​ードウェアを強化して、過去と未来の両方向のメモリスパンを増やすことでこれを修正しようとしています。そして、Atariの2Dワールドで機能した後、次のステップは最新の3Dゲームです。

しかし、ハサビスはそれがまだ少なくとも5年先にあることを認めており、その技術を使用して車を運転することは、「再び、それよりもさらに遠くにある」ことです。

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