Разница между глубоким обучением и другими способами обучения машин в том, что оно имитирует процессы, происходящие в мозгу у человека, тогда как другие системы требуют правил и программирования.
К примеру, если научить машину по правилам опознавать стул, не факт, что она сможет узнать его перевернутым вверх ножками. А человек легко справится с этой задачей.
«Другие системы используют множество правил, но автономная езда — это сложная проблема, — говорит сооснователь стартапа Самип Тандон. — Глубокое обучение — это наиболее эффективная в практическом применении система, поскольку может воспринимать больше нюансов и различий, чем другие алгоритмы машинного обучения».
Drive.ai только что вышел на публику и, как и многие другие, хочет интегрировать свои технологии в автомобили какого-нибудь производителя, чтобы начать собирать данные для обучения и убедиться в том, что технология надежна и безопасна. По словам основателей, они уже заключили несколько партнерских договоров, но пока не разглашают подробностей. Кроме того, они заявили, что к компании присоединился Стив Гирски, ветеран General Motors.
Новый уровень глубокого обучения для роботов
Идеи
Конечно, Drive.ai — не единственная компания, которая использует глубокое обучение. Но только она, как утверждает Тандон, использует глубокое обучение для всех систем автомобиля, от сенсоров и камер до принятия решений и способов коммуникации с людьми и окружающими вещами.
Основатели подчеркивают важность коммуникации автомобиля без водителя с пешеходами и другими машинами, и считают, что должны быть выработаны новые стандарты взаимодействия участников движения на дороге, отвечающие требованиям времени.
«Система глубокого обучения — черный ящик. Результат непредсказуем»
Мнения
Сейчас компания изучает, какие именно сигналы лучше всего понимают пешеходы и другие водители. К примеру, достаточно ли им только света фар, чтобы понять, что дорогу сейчас переходить опасно, или нужен дополнительный звуковой сигнал, пишет Recode.