雖然蘋果在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的動(dòng)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(chǎng)演講中透露了有關(guān)蘋果使用機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的更多信息。
Salakhutdinov的演講是在一個(gè)名為NIPS的機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議上發(fā)表的，這一會(huì)議已經(jīng)舉辦了31屆，最近幾年與會(huì)人數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，并于今年達(dá)到了8000人。
Salakhutdinov演講大部分都圍繞著機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)的影響。例如，他談到了在繁忙街道上檢測(cè)汽車和行人，在未知街道上導(dǎo)航，以及建立詳細(xì)的城市3D地圖。
Salakhutdinov演示了蘋果用于識(shí)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(xiǎn)物不在視線范圍內(nèi)時(shí)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(huì)帶著懷疑的口吻說‘你可以做到。’”
Salakhutdinov演示的另一個(gè)項(xiàng)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(dá)來檢測(cè)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(xì)3D地圖，該地圖可以提供諸如交通信號(hào)燈和諸多道路標(biāo)記等信息。這樣的地圖有助于操作自動(dòng)駕駛汽車。
Salakhutdinov所談到的另一個(gè)項(xiàng)目涉及了一種能夠給軟件一種方向移動(dòng)感的技術(shù)SLAM(同時(shí)定位和繪圖，simultaneous localization and mapping)。SLAM可用于機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車，也可用于地圖繪制和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。
所展示的第四個(gè)項(xiàng)目使用由負(fù)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(hào)燈和道路標(biāo)志等功能。
蘋果對(duì)自動(dòng)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(dòng)駕駛系統(tǒng)是“令人感到無比激動(dòng)的”，并稱蘋果正在研究“所有AI項(xiàng)目之母”。蘋果也在推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試政策的改變。最近有報(bào)道稱，蘋果正在加州進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車的正式測(cè)試。
