雖然蘋果在機器學(xué)習(xí)方面的動作一直都很高調(diào)，但是該公司的AI總監(jiān)Ruslan Salakhutdinov在上周的一場演講中透露了有關(guān)蘋果使用機器學(xué)習(xí)開發(fā)自動駕駛系統(tǒng)的更多信息。
Salakhutdinov的演講是在一個名為NIPS的機器學(xué)習(xí)會議上發(fā)表的，這一會議已經(jīng)舉辦了31屆，最近幾年與會人數(shù)呈指數(shù)級增長，并于今年達到了8000人。
Salakhutdinov演講大部分都圍繞著機器學(xué)習(xí)對自動駕駛汽車系統(tǒng)的影響。例如，他談到了在繁忙街道上檢測汽車和行人，在未知街道上導(dǎo)航，以及建立詳細的城市3D地圖。
Salakhutdinov演示了蘋果用于識別汽車、行人和可行路段的系統(tǒng)。他展示了系統(tǒng)如何在外面下雨或者當(dāng)行人和其他危險物不在視線范圍內(nèi)時的工作過程。該系統(tǒng)甚至可以推斷出行人可能的位置。他諷刺的說道：“如果你在5年前問我，我可能會帶著懷疑的口吻說‘你可以做到。’”
Salakhutdinov演示的另一個項目是蘋果于上月發(fā)表的研究論文的基礎(chǔ)，主要是關(guān)于使用激光雷達來檢測行人和自行車手。
Salakhutdinov還展示了蘋果如何從行駛中的汽車上收集數(shù)據(jù)，并使用這一數(shù)據(jù)來建立大范圍的詳細3D地圖，該地圖可以提供諸如交通信號燈和諸多道路標(biāo)記等信息。這樣的地圖有助于操作自動駕駛汽車。
Salakhutdinov所談到的另一個項目涉及了一種能夠給軟件一種方向移動感的技術(shù)SLAM(同時定位和繪圖，simultaneous localization and mapping)。SLAM可用于機器人和自動駕駛汽車，也可用于地圖繪制和增強現(xiàn)實。
所展示的第四個項目使用由負荷傳感器的汽車所收集的數(shù)據(jù)來生成豐富的3D地圖，包含交通信號燈和道路標(biāo)志等功能。
蘋果對自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)工作的開放態(tài)度令人感到驚訝。Tim Cook曾表示自動駕駛系統(tǒng)是“令人感到無比激動的”，并稱蘋果正在研究“所有AI項目之母”。蘋果也在推動自動駕駛汽車測試政策的改變。最近有報道稱，蘋果正在加州進行自動駕駛汽車的正式測試。
