蘋果要在Apple Car中引入機器學習:以快速做出駕駛決定

據報道,蘋果公司正計劃在其“Apple
Car”電動汽車中使用“機器學習”(ML)技術,因為當前的處理器速度還不夠快,無法自動做出一些關鍵的駕駛決定。事實上,人們之前已經預料到,蘋果將在Apple
Car中引入機器學習技術,尤其是在人工智能(AI)和Siri主管約翰·詹南德雷亞(John Giannandrea)掌管Apple
Car的開發工作之後。

蘋果要在Apple Car中引入機器學習:以快速做出駕駛決定

但如今,一項最新披露的專利技術進一步證實了這一猜測。蘋果在這份專利文件中解釋了機器學習技術如何應用於Apple Car中,以及Apple Car為什麼需要它。

這一切都與做決定的速度有關。即使是一項正確的決定,如換道或避免碰撞,如果沒有足夠快地完成,也可能是致命的。

蘋果在專利文件中稱:“直至最近,由於現有硬件和軟件的限制,用於分析車輛外部環境相關的最高計算速度,還不足以在沒有人工指導的情況下,做出重要的導航決定。”

儘管當前的計算硬件和軟件正在變得更好,但蘋果仍認為,這依然是不夠的。蘋果稱:“即使現在有了高速處理器、大容量內存和先進的算法,但對車輛環境做出及時和合理的決定,依然是一個巨大的挑戰。”

蘋果還談到了自主決策的複雜性,稱這既不是基於過於悲觀的假設,也不是基於過於樂觀的假設。汽車也許能夠自動駕駛,但永遠不會獨自駕駛。因此,還要考慮到的一個因素是:其他司機在其他汽車裡的“不可預測的行為”。

此外,現實世界比任何測試環境都要混亂得多,因此蘋果還指出,在數據不夠完成的情況下,也要做出自動駕駛的決定。這也體現了自動駕駛的複雜性。

蘋果還稱,在一些州,當車輛行駛在一條幾乎空蕩蕩的筆直的高速公路上,幾公里或幾英里都不可能轉彎時,需要評估的行動數量可能相對較少。但在其他一些州,當車輛接近擁擠的十字路口時,行動的數量可能會大得多。

在每種情況下,汽車的系統都必須確定車輛周圍的“當前環境狀態”。然後,再確定“可以採取的一組相應的行動”。一個動作可以是“左轉”,也可以是“換車道”。至少在某些情況下,機器學習可以用來幫助汽車,為每個可能的決策分配一個數字或值,然後確定最佳行動方案。

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