自己運転車の人工知能は、実際の道路やGTA 5のようなゲームでリリースできます。
Tu DarmstadtとIntel Labsの研究者は、現在、自動運転車の改善方法に取り組んでいます。これは、Open World Actionゲームを使用して発生しますGrand Theft Auto 5、最近公開された論文のように»データのためにプレイ：コンピューターゲームのグラウンドトゥルース«提示されています。
GTA 5が必要なのはなぜですか？
オートパイロットの背後にある人工知能は一般に改善され、すべての場合に機械学習を通じて改善されます。これは、経験から学ぶことを意味します。より多くの情報が処理され、AIは例から学習し、パターンを認識します。だから彼女はできる経験に基づいていますまた、彼女がこれまでに経験したことのないことにも反応します。人間の運転手のように。
オートパイロットを備えた車両では、もちろん経験から学ぶことは困難です。そのような車を路上に置いておくことはできません大都市の交通分析して学習する。テストグラウンドとデザートロードも限られた範囲を提供します。そして、事故がAIにとって貴重な情報を持っていたとしても、これはオートパイロットを改善する正しい方法ではありません。
したがって、仮想道路上のAIを手放し、このエリアではGTA 5やLos Santosの世界よりもどのシミュレーションが適していますか？
自動データレコード
世界で何がありますか？それをカラーコードを使用してAIに説明する必要があります。
そして、左側の写真で明らかになるビデオゲームで別の利点が生じます。もちろん、AIはカメラを通して世界中を見ていますが、オブジェクトがあります人間のようではありません自然に区別します。
そのため、AIに供給されるデータレコード（ビデオ録画を話します）もマークする必要があります。カラーコーディングは、オブジェクトがまさに何であるかを人工知能を説明しています。
そして、これは別の利点がある場所です。ケンブリッジ駆動のラベル付きビデオデータベース（Camvid）誰もがしなければなりません手作業で分類されたオブジェクトなる。 GTA 5の場合、研究者は、ゲームとハードウェアの間にリアルタイムでラベル付けを行うプログラムを掛けました。ピクセルに関する数千の情報、正確に、そして時間を節約することなく。
これは、より多くのデータレコードをはるかに高速に作成できることを意味します。結果：研究グループによると、AIはGTA 5の経験を持つモデルであり、CAMVIDデータの3分の1のみがトレーニング用にCAMVIDデータセット全体を受け取った人よりも優れていましたが、GTA 5なしではしなければなりませんでした。
経験から良い
もちろん、これはすべて他の研究者にも知られています。テクノロジーレビューから同僚を書いてください。結局のところ、Googleにはすでに1つありますスペースの侵略者で訓練されたKi、サンドボックスのタイトルMinecraftのためのテストベッドとしてですいくつかの人工知能の協力を使用しました。
以下に、GTA 5に自己ドリビングAIを示すビデオを追加しました。それは完璧ではありませんが、結果は今のところ非常に良いものです。注意すべきです：GTA 5のNPCのKISは単に抽出することはできず、Los Santos Road Networkを知っており、開発者のRockstarによって調整されました。
研究者のAIが行うことは、実際の人が行うことです。画面を見て（AIの場合はカメラで）、リアルタイムでトラフィックに反応します。
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