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(資料圖片)
參考消息網(wǎng)3月31日報道英國《自然》周刊3月23日一期封面報道稱,自動駕駛汽車上路的主要障礙之一是如何確保取代人類駕駛員的人工智能足夠穩(wěn)定。要評估在自然環(huán)境中人工智能駕駛員能否達到人類的安全程度,需要經(jīng)過上億英里的測試,這顯然不切實際。美國密歇根大學教授劉向宏及其同事利用密集深度強化學習來訓練人工智能試駕者,讓試駕者忽略安全場景,轉(zhuǎn)而構(gòu)建重點關(guān)注潛在危險情形的測試環(huán)境。研究團隊利用增強現(xiàn)實試駕了一輛真車:這輛自動駕駛汽車在繞軌道行駛時必須應對試駕者設(shè)置的虛擬危險。研究人員說,該系統(tǒng)可以將安全評估的速度加快幾個量級。
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