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特斯拉无人驾驶最核心的人工智能算法,竟是强化学习

2018-11-22 17:32 小象学院


2017年,谷歌的AlphaGo再次卷土重来,完败世界第一棋手柯洁,人工智能一下子成为全球讨论的焦点,而升级版的技术——强化学习算法更是瞬间成为技术领域讨论的热点


风口已至,Google、亚马逊、微软等巨头,开始大力布局人工智能领域。百度,腾讯,阿里巴巴,京东,等互联网巨头甚至都在美国硅谷大肆高薪挖掘人工智能人才。

互联网巨头抢人大战硝烟四起

就在Google第一女神李飞飞离职的50天后。2018年11月15日,另一位知名的谷歌AI华裔高管,也辞别了这家美国科技巨头。


她叫做李佳,谷歌云AI研发主管、谷歌AI中国中心总裁。



算上之前回归斯坦福大学的李飞飞,卸任百度副总裁的陆奇,还有2017年出走的前百度首席科学家吴恩达,接连4位重量级人工智能专家离开中国,千万年薪对于他们,早已不再具有吸引力。


除了对梦想的追求,其背后更是人工智能领域对人才的追逐,不仅是企业,还包括学术界。


此刻的北京,即便是普通的机器学习算法岗位,少则月薪 20k,甚至 100k 以上……


风口来了,真的是猪要飞起来了,猪肉也开始涨价了。

强化学习是技能升级的必然选择

进入人工智能,深度学习算法是必须要学习的,再结合未来5年的发展,人工智能的算法技术再次细化,强化学习成为人工智能发展的核心技术,让机器学会自我探索,能判断出最优的行为。

为什么强化学习将会成为人工智能发展的核心技术,我们就拿最火的无人驾驶来说。

首先,强化学习可以更有效地解决环境特殊情况。比如,针对可能会出现行人和动物乱穿马路的特殊情况,强化学习就可以学习如何做出正确的行为。

其次,强化学习具有整体的系统性,对其中的一些模块更加鲁棒。例如,自动驾驶中的感知模块不可能做到完全可靠。有一次无,Tesla无人驾驶的事故就是因为在强光环境中感知模块失效导致的。

最后,强化学习可以比较容易学习到一系列行为。自动驾驶中需要执行一系列正确的行为才能成功的驾驶。而强化学习能够学会自动修正偏移。

讲了这么说,对于非专业的半路出家的我们该如何学习呢?


很简单!那就选择一位好的导师,快速入门。互联网时代,越快学会,损失的时间成本越低。


11月30日,小象学院联合上海交通大学叶梓博士,准备了一场关于强化学习的人工智能盛宴,从算法角度和技术发展,带你领略强化学习的重要秘诀,快速了解和认知强化学习,成为一名人工智能工程师。

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