改进的AI算法可以帮助Waymo获得优势

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据外媒报道，谷歌母公司Alphabet的自动驾驶子公司Waymo的自动驾驶汽车，与指导普通汽车的“大脑”有一个共同点：它们的智能是由进化驱动的。目前，Waymo工程师正在与DeepMind(也是Alphabet的子公司，专注于AI)研究人员合作，寻找一种更高效的方法来训练和调整Waymo的自动驾驶算法。

研究人员采用了一项名为“基于小组的训练”(PBT)的技术，该技术此前由DeepMind开发，旨在改进视频游戏的算法。PBT技术的灵感来源于生物进化，它通过允许候选代码从算法组中提取“最合适”的样本(最有效地执行给定任务的样本)，加速了特定任务中使用的机器学习算法和参数的选择。

以这种方式改进AI算法可以帮助Waymo获得优势。随着越来越多的数据被自动驾驶汽车收集并部署到新的地点，用于引导自动驾驶汽车的算法需要重新训练和校准。目前，已经有数十家公司竞相在真实道路上展示最好的自动驾驶汽车，Waymo也在探索其他方法来加速其机器学习算法的开发。

事实上，一种更有效的重新训练机器学习算法的方法应该使人工智能在不同的环境中更加灵活和实用。根据研究人员的说法，Waymo目前正在使用PBT技术来改进用于检测车道标线、车辆和行人的深度学习代码的开发，并验证标记数据输入其他机器学习算法的准确性。研究发现，PBT将使神经网络再训练所需的计算机容量减少约一半，开发周期的速度提高一至两倍。

此外，谷歌还在开发一系列技术，实现机器学习模型训练过程的自动化，并通过“Cloud Auto-ML”项目向客户提供了部分技术。毫无疑问，让人工智能培训更加高效和自动化对于自动驾驶技术的商业化和盈利性至关重要。

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