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人工智能2.0提供复杂环境感知和系统决策解决方案

2020年07月27日 16:02来源:未知手机版

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伴随人工智能进入2.0时代,人类追求自动驾驶的梦想迎来现实的曙光,业界敏锐捕捉机遇,寻找市场切入点,在引导消费中持续推进产品成熟和培育市场需求,也为自动驾驶发展迎来新机会。据美国CBInsight公司2016年7月报告,2011年至那时,谷歌、微软、Twitter、Intel、Apple等IT巨头收购了约140家AI领域的创业公司,2016年到2017年3月,规模较大的政府和企业投资规模共计超过1000亿美元。美国政府直接进行大规模投资,日本则集结车企和电子产品企业等业界合力投资,芯片企业、互联网企业、汽车企业、软件企业都在通过投资并购寻求发展机会,以推进自动驾驶相关产品开发应用。

一、人工智能2.0提供复杂环境感知和系统决策解决方案

人工智能技术经过起起伏伏但又规律性的发展变化,终于在云计算、大数据、物联网的推动下,信息通信技术与机器学习的完美结合推动人工智能迎来一个崭新的发展阶段,当前流行称谓 人工智能2.0 ,其特点可从以下几个方面总结:

从技术背景来看,一是获取各种信息的终端设备广泛普及。根据国际电联《2017年全球网络安全指数》报告,2016年全球互联网用户达到35亿人,约占世界总人口的一半;到2020年,接入互联网的终端设备预计将达到120亿台。近几年物联网的快速发展也推动了大量传感器在生产领域和服务领域的广泛布局,为海量信息的获取提供了便捷收集渠道。二是处理和存储信息的能力大大提高。对大量非结构化和半结构化数据的分布式计算能力,突破运用非关系型的数据存储能力,数据仓库等技术的出现,为海量信息的处理提供了可行的途径。三是支撑快速运算的硬件和软件设施迅速发展。云资源管理技术,计算、存储和网络虚拟化技术,服务器技术和网络设备技术及数据中心设备技术都迅速跟进。

从学习方式来看,一是从单层芯片网络转向类脑神经网络,传统的机器学习方法只利用了一层芯片网络,在2.0时代,人工智能技术立足于神经网络,类似人类大脑,由一个个神经元组成,每个神经元和多个其他神经元连接,形成网状,单个神经元处理简单的问题,组合成分层的整体,解决复杂的问题,将复杂的输入数据抽象和简化。二是从标签学习转向机器学习,传统的人工智能依靠对事物进行特征定义转化为函数输入电脑,计算机根据输入函数形成的事物特征比对现实事物进行判断;在2.0时代,不用事先抽象定义编程输入,只需要直接输入大量客观事物的图片或者关键信息,计算机根据这些信息识别客观事物,实行准确加权、错误降权,这样经过足够多的尝试形成精确的判断能力,完善机器的自我学习。这两个因素形成了人工智能2.0时代机器的深度学习能力。

从应用场景来看,一是需要跨媒体感知和混合智能系统处理的场景,在2.0时代,类人与超人感知,信息的收集、传播和处理可以实现跨媒体的相互融合,聚集群体的混合智能决策系统,这是应用场景的需要,也是2.0时代逐步可以解决的。二是应用领域开始从专门领域向综合性领域转移,在越来越多的专门领域如翻译、下棋等,人工智能的博弈、识别、控制、预测中接近甚至超越人的能力;在智能城市、智能经济、智能制造、智能医疗、智能家居、智能驾驶等从众多综合性领域,人工智能2.0也逐步可以提供一些现实的解决方案。

二、自动驾驶实现的关键就是感知复杂环境并有效控制

自动驾驶的关键技术主要包括环境感知,行为决策,路径规划和运动控制四大部分。环境信息和车内信息的采集与处理是自动驾驶的准备阶段;依据感知系统获取的信息进行决策判断,给车辆下达相应的任务,确定合适的控制策略,这是自动驾驶的起始阶段;智能车辆有了行驶任务,根据获取的信息,按照一定的搜索算法,找出一条可通行的路径,进而实现智能车辆的自主导航,这是自动驾驶的核心环节;接下来就是控制车辆沿着期望的轨迹行驶,这是自动驾驶的结束阶段。按照自动化程度,各国对自动驾驶技术进行了分级,概括言之,大部分国家将自动驾驶大致分成四级,即驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化、全自动化(我国分为驾驶辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个级别)。

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