导语:在熟悉的地区认路,可以说是人类以及动物与生俱来的天赋了。对一个地区熟悉后,我们认路时就不用携带地图,而是依靠大脑中早已重复了无数次的记忆。不过,计算机能像人和动物一样,以同样的方式学习认路吗?全球科技巨擎谷歌公司,正在这个领域努力探索着。
谷歌公司人工智能部门DeepMind旗下,一个计算机科学家团队开发了一款人工智能,它不用事先规划路线,只需现场步行探索,就可实现认路、游览城市街区的功能。该小组仅使用Google街景视图中的图片,如巴黎,伦敦和纽约市等城市的街景地图中,就完成了他们开发的人工智能训练与测试,人工智能会像真人一样环游整座城市。
本研究第一作者Piotr Mirowski在接受采访时讲道:“说到底,导航的关键要点可以整合为两个问题:一、你在哪?二、你如何到达你想去的地方?这两个问题是任何个体认路时面临的共同问题,无论是没有智能手机的孩子,想要飞回巢穴的鸟,亦或机器人,无一例外。由此,我们从现实生活中获得了灵感来源。”
图 | 研究中涉及到的曼哈顿的五个区域
训练人工智能在不使用地图、GPS数据的情况下巡游城市,他们是全球首支完成此成果的科研队伍。他们在康奈尔大学图书馆出版的一篇论文中,详细地阐释了他们的研发历程。尽管这种类人计算机视觉技术还达不到实际应用水平,但它可以用于帮助无人驾驶汽车在无可靠地图数据的地区行驶。
这项研究的原理是神经网络技术(可以理解为人类大脑的人造仿制品)。 依靠这项技术,人工智能起初就像一个完全无知的游客,会在熙熙攘攘的城市街道上迷路,但在几百万次试验后,它会成为城市旅行的专家。
Mirowski说:“我们训练神经网络探索了数张街景地图,它无需提前载入,就能在场景探索中记住这些环境地图。人工智能在开始时会随机探索该区域,但在到达目的地后,它会收到回应信号,并与其建立联系。”
图|人工智能在不调用地图的情况下,成功在不同的场景实现导航。
Mirowski和他的团队已经成功地完成了研究中人工智能的开发,将其训练得几乎和人类一样。但仍然有一些不足之处需要改善。例如,每次进入新城市时,系统都还需要全面的重新训练,正是这个缺陷限制了它的实用性。
我们期待这个团队能够提出一个方案,从而将机器在一个城市中学到的导航技能完美移植到其他城市,这项研究的价值也将攀升到一个全新高度,成为培养智能汽车,无人驾驶飞机等设备的最优方法。
编辑 | 褚茗帆
审校 | 杨子彤 Soybean
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