Как «обучить» автомобиль
20.09.19Скоро автономный транспорт станет чем-то привычным на наших дорогах. Автомобили постепенно переходят от функций частичной автономности, таких как удержание транспорта в полосе и системы экстренного торможения, к фактическому самостоятельному вождению. Для этого они должны «поумнеть», что ведет к усложнению обучения. Тут появляются компании, подобные Annotell.
«Мы работаем с отделами машинного обучения из автопрома», — отвечает Оскар Петерссон, генеральный директор технологичной развивающейся компании Annotell и один из партнеров Volvo, который обосновался в CampX.
Автономным автомобилям требуется искусственный интеллект или машинное обучение. Это, в свою очередь, требует двух вещей: алгоритма машинного обучения и обучающих данных.
Если вы учите ИИ анализировать окружающую среду и реагировать на замечаемые вещи, то приводите много примеров. Volvo делает огромное количество снимков среды вождения. Вам нужно комментировать эти снимки, то есть описывать их содержимое для ИИ.
Тут и начинается наша работа. Каждый пиксель представляет информацию, а у нас есть веб-инструменты для толкования и классификации этой информации. После комментирования материал переходит в разряд обучающих данных и может использоваться нашими клиентами для улучшения своих алгоритмов.
Звучит это куда проще, чем есть на самом деле. В действительности это очень сложный процесс. Требования к обучающим данным постоянно растут, а доступ к качественным данным в автомобильной промышленности весьма затруднителен.
Более того, все люди совершенно по-разному оценивают дорожную среду. Например, когда на дороге слишком много снега, из-за чего нельзя двигаться? Каким пикселем изображения отмечены конец дороги и ее начало?
«Мир сложен сам по себе, и мы, люди, очень по-разному его оцениваем. Наша цель — помочь клиентам договориться о восприятии мира, а затем перенести эту согласованную информацию в их алгоритмы, создавая большие объемы согласованных обучающих данных», — говорит Оскар Петерссон.
