近期马里兰大学的一个研究团隊提出了超维计算理论(Hyperdimensional Computing Theory),简单而言就是让机器人拥有记忆和反应以此理论为基础的AI模型会无限接近于人类的思维模式,例如自动驾駛模拟人类驾驶
近期,马里兰大学的一个研究团队提出了超维计算理论(Hyperdimensional Computing Theory)简单而言就是让机器人拥有记忆和反应,以这种理论为基礎的AI模型可能会无限接近于人类的思维模式例如超维计算系统下的自动驾驶能够无限模拟人类驾驶思维。
【本周主题思考】——超维计算:AI和自动驾驶的终极武器
根据超维计算理论研究团队成员之一Anton Mitrokhin的说法:基于神经网络的AI方法既庞大又缓慢因为这种方法无法记忆。我们嘚超维理论方法可以产生记忆这将大幅减少计算需求,并且使任务可以更快和更有效地完成当前的人工智能模型所谓的记忆能力都是利用过去的信息进行加工,但这并不是真正的记忆能力例如一个棒球手在准备接一个从远处飞过来的棒球的时候,并不是通过精确的计算来接球而是利用多年训练后的肌肉反应,而目前AI并没有这样类似于人类肌肉记忆的自然反应能力
一个例子在于,2016年5月来自美国俄亥俄州的40岁男子Joshua Brown,驾驶特斯拉Model S开到一个十字路口时与一辆大型拖车发生意外碰撞事故,而撞车时该车辆的自动驾驶处于开启模式同样,2018年3月一名驾车人3月23日上午驾驶特斯拉Model X在加利福尼亚州芒廷维尤一条高速公路行驶撞上混凝土隔离带,在碰撞发生前的时段里自动辅助驾驶功能处于使用状态。
用超维计算理论很容易解释自动驾驶出现这样的问题即对于AI系统来说,并没有“拖车”、“混凝土隔离带”甚至人、动物的基本概念自动驾驶的AI模型可能只是通过学习了数百万张但依然是有限数量的图片来不断提高对于这类型物体的识别精确喥(如 ,并附上电话和微信以便做进一步沟通在主题中标明: 申请入驻见闻专栏 + 投稿人名字
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