編譯| VR陀螺 胖劉

[caption id="attachment_14503" align="aligncenter" width="500"] 在谷歌Waymo的一套VR無人駕駛模擬器里，無人車實際已經(jīng)可以在設(shè)置好的VR世界中，駛?cè)胧致房趹?yīng)對復(fù)雜車況，并能根據(jù)黃燈左轉(zhuǎn)。[/caption]

不少無人駕駛汽車正在建立了相應(yīng)的交通法的舊金山進(jìn)行路測，一些工程師認(rèn)為如果他們能夠在VR中調(diào)教無人駕駛汽車而非在真實街道上通過所犯錯誤來學(xué)習(xí)，豈不是更加妙哉。

公司如豐田，Uber和Waymo都在討論如何在加州山景城，鳳凰城和其他城市的街道上進(jìn)行自動駕駛。然而不被眾所周知的是，他們也在通過計算機模擬在相同的城市進(jìn)行路測，VR路測車配備與真實路測無人車相同軟件，也花數(shù)千小時駕駛在數(shù)字模擬世界中。

可以把它看成是不會危及真實人類的一種無人駕駛汽車路測方式。如果一個汽車犯了模擬驅(qū)動上的錯誤，工程師可以據(jù)此調(diào)整其軟件，鋪設(shè)新的行為規(guī)則。谷歌旗下自動汽車駕駛公司W(wǎng)aymo，預(yù)計周一將邀請一群記者在加州中央谷的神秘測試中心展示其VR模擬自動駕駛路測實驗。

[caption id="attachment_14505" align="aligncenter" width="500"] 在VR路測模擬器中，Waymo的無人駕駛汽車可以在與現(xiàn)實世界相同的駕駛條件下，同一個十字路口駕駛數(shù)千次。[/caption]

研究人員還正在開發(fā)方法來允許汽車實際上從這些模擬器上學(xué)習(xí)到新的行為，采集技能的速度永遠(yuǎn)要比人類工程師自己寫軟件代碼要快得多。“模擬路測是一個巨大的東西，”豐田研究所首席執(zhí)行官Gill Pratt如此說道，人工智能實驗室探索這種自主車輛和其他機器人VR訓(xùn)練之一。

[caption id="attachment_14506" align="aligncenter" width="500"] Waymo是一家谷歌旗下自主駕駛汽車公司，已經(jīng)模擬還原出一個和現(xiàn)實“路況一致”的VR版加利福尼亞州東谷地區(qū)（East Valley）。[/caption]

這些方法是通過所謂機器學(xué)習(xí)來加速自動駕駛汽車開發(fā)的組成之一，十年前谷歌建造出第一輛自動駕駛汽車時，工程師們幾乎是一行一行地仔細(xì)打出自動駕駛代碼，而現(xiàn)在借助于計算能力的提高，自主駕駛汽車制造商們正在擁抱可以自主學(xué)習(xí)的復(fù)雜算法，例如識別道路上的行人或預(yù)測未來事件。

“這就是為什么我們認(rèn)為我們可以走在前面，”盧克·文森特說，他最近在Lyft開了一個自動化車輛項目，“這個東西在十年前谷歌開始自動駕駛項目是壓根不存在。”

這項研究仍然存在疑問，尤其是通過算法分析比任何人都能分析更多信息來學(xué)習(xí)，有時候很難審核他們的行為，并了解他們?yōu)槭裁醋龀鎏囟ǖ臎Q定。但是未來這幾年，機器學(xué)習(xí)將對于自動駕駛車輛的持續(xù)進(jìn)步至關(guān)重要。

今天的車輛并不像他們看起來那樣可以自主駕駛，經(jīng)過十年開發(fā)，進(jìn)展以及測試，谷歌自動駕駛汽車才確定在亞利桑那州的街道上進(jìn)行公開路測，在谷歌的母公司運營下的自動駕駛汽車公司W(wǎng)aymo，正準(zhǔn)備開始無人出租車服務(wù)，并不會像其他那樣在無人車內(nèi)安置一名后備人員。因此它的無人出租車輛也仍將接受舊金山政府的嚴(yán)格監(jiān)管。

當(dāng)前，如果無人駕駛汽車不配備一名后備駕駛員，它將被勒令在一塊擁有寬闊馬路，而且行人很少的很小的區(qū)域內(nèi)以低速駕駛。它將以低俗行駛，通常會等待格外長的時間來實現(xiàn)一次左轉(zhuǎn)或者在沒有停車或街頭路牌幫助的情況下并入車流。

領(lǐng)先公司們堅信，無人車在VR路測模擬器持續(xù)開發(fā)和測試的幫助下處理更加困難的情況，新的傳感器也可以提供更詳細(xì)的周邊世界和機器學(xué)習(xí)。

Waymo和它的許多競爭對手公司已經(jīng)在擁抱深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一種可以通過自主分析數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)任務(wù)的復(fù)雜算法。通過分析行人的照片，例如，一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)識別行人。這些算法也有助于識別路標(biāo)和車道標(biāo)記，預(yù)測道路上將會發(fā)生什么，并規(guī)劃路線。

現(xiàn)在的問題是這類復(fù)雜算法需要攝像頭、雷達(dá)以及基于真實世界實物和情景的其他感應(yīng)器收集的海量數(shù)據(jù)。人類必須標(biāo)明這些數(shù)據(jù)，識別行人、街道等等。收集和標(biāo)注描述每一個可想象的數(shù)據(jù)情況是不可能的，例如，事故數(shù)據(jù)很難得到，這就是VR模擬路測可以幫得到的地方。

近期，Waymo揭露了一項名為Carcraft的道路模擬器。公司表示該模擬器提供了一種在現(xiàn)實世界中無法完成的測量方法。

Waymo的無人車可以在VR道路上花費比現(xiàn)實世界更多的時間?？上攵?，與其他公司一樣，Waymo也在探索他們的算法，無人車實際上可以從這種模擬器中學(xué)習(xí)到新的行為方式。

Pratt先生表示豐田汽車已經(jīng)開始利用道路模擬圖片來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，此研究方法已經(jīng)獲得了前景不錯的結(jié)果。換句話來說，VR模擬系統(tǒng)已經(jīng)與真實世界足夠相似來訓(xùn)練無人駕駛汽車。

VR模擬無人汽車路測的優(yōu)勢之一是研究人員能夠完全掌控它。他們不需要花費時間以及金錢在圖像標(biāo)志上面。Pratt先生解釋道，“你對路況真實情況、每輛車位置、行人位置、自行車、甚至天氣都了如指掌?！?/p>

其他人正在探索一種更復(fù)雜的強化學(xué)習(xí)方法，其中包括DeepMind（Google擁有的倫敦實驗室），伯克利AI研究實驗室和OpenAI（ Tesla CEO Elon Musk和其他人合伙創(chuàng)建），這些實驗室正在構(gòu)建算法，允許機器通過密集的試驗和錯誤來學(xué)習(xí)VR世界中的任務(wù)。

DeepMind運用這個方法打造了一個玩古老游戲（圍棋）比任何人類都厲害的機器。本質(zhì)上，這臺機器下過了數(shù)以千計的圍棋，在過程中仔細(xì)記錄了哪一步取勝，哪一步是敗筆?，F(xiàn)在， DeepMind和其他領(lǐng)先的實驗室正在使用類似的技術(shù)來打造機器可以玩像《星際爭霸（StarCraft）》這樣復(fù)雜的電子游戲。

這看起來似乎不可相信，但是如果機器可以在這些VR世界中導(dǎo)航，那么他們同樣也可以在真實世界中導(dǎo)航。

例如，在Uber的自動駕駛汽車運營中，研究人員已經(jīng)將訓(xùn)練系統(tǒng)來玩流行的《俠盜獵車手》游戲，其目的是將這些方法最終應(yīng)用于現(xiàn)實世界汽車身上。下一步是在擁有真實世界坐標(biāo)的VR世界中訓(xùn)練系統(tǒng)。

打造連接VR和真實世界的橋梁并不是一件容易的事，Pratt先生說，同時公司必須確保算法不會在自主學(xué)習(xí)時學(xué)到任何意外的或者傷害性行為。這是AI研究人員最大的擔(dān)憂。

由于各種原因，像豐田和Waymo公司并沒有讓這些車只完全自主機器學(xué)習(xí)，他們還手工編寫一些更傳統(tǒng)的軟件來保證行為符合規(guī)定。Waymo汽車沒有學(xué)習(xí)在紅燈處，例如，關(guān)于停車的規(guī)則是嚴(yán)格的。

但是，社會更加傾向于機器學(xué)習(xí)，而非對它加以控制。它提供了更好的方式去訓(xùn)練無人汽車更好做任務(wù)像是識別小路。Waymo工程副總裁Dmitri Dolgov解釋道，“尤其是當(dāng)一輛無人汽車需要更加深入的理解它周圍的世界的時候，機器人和機器學(xué)習(xí)是齊頭并進(jìn)，相輔相成的?！?/span>

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