De A commencé dans les années 1960 la série « Star Trek », à la série « Iron Man », « I, robot » et la matrice, et ainsi de suite, la majorité de l'intelligence artificielle dans la présentation publique de plus ou moins en face de certains éléments de science-fiction. Mais ces dernières années, le développement rapide des techniques d'intelligence artificielle dans la vie réelle préoccupation rend publique clairement axée sur l'industrie de la technologie.
L'année dernière, AlphaGo 4: Guerre mondiale Li Shishi sous 1 victoire pour devenir la première année de l'intelligence artificielle en même temps en 2016, et encore, laisser le public ont plus d'attentes pour l'application de l'intelligence artificielle dans la scène réelle. En fait, dès le scénario ci-dessus, il avait déjà été associé à la pratique dans les années 1950. En 1959, des chercheurs américains Samuel a ensuite conçu un programme d'échecs qui peuvent améliorer vos échecs en échecs constant, qui est avec une certaine quantité de « l'apprentissage ». Quatre ans plus tard, le programme a vaincu les chercheurs eux-mêmes, et au bout de trois ans, ce programme a battu les Etats-Unis pour maintenir un 8 ans, champion invaincu victorieux.
Après près de 60 ans, une raison importante pour le AlphaGo peut gagner le jeu en plus puissant des performances de l'informatique, mais aussi grâce à son utilisation des données de jeu entre un grand nombre de joueurs à vous entraîner. Comme le cerveau humain, comme des quantités massives de données et de l'expérience de l'apprentissage ne cesse deviennent plus intelligents - dans le domaine de l'intelligence artificielle, un processus appelé « l'apprentissage en profondeur. » Bien que juste fait plus de dix ans à partir du concept académique de « l'apprentissage en profondeur », mais ils nous ont aidés à réaliser une percée dans de nombreux domaines, un exemple typique est le pilote automatique.
Véhicules en vue d'atteindre le pilote automatique, la perception, la prise de décision et le contrôle des trois systèmes sont indispensables. Parmi eux, la principale solution est la capacité de reconnaissance d'image, et le capteur « intelligent » détermine en grande partie le niveau des véhicules autonomes sur la fiabilité de la route complexe, l'apprentissage de la profondeur de l'application est devenue la clé. En Mars de cette année, Intel a dépensé plus de 150 millions acquisition de Mobileye est en ordre avec l'avantage sur ce dernier, telles que les zones de reconnaissance et de détection objet peut se déplacer en vision par ordinateur pour étendre l'influence de la société dans le domaine du pilote automatique.
OEM tels que l'Audi side continuent également d'améliorer la reconnaissance d'image par la profondeur de l'apprentissage, par exemple, a sa plate-forme basée sur le pilote automatique voiture d'essai A7 « Jack » pour vérifier la profondeur de l'utilisation capacité de reconnaissance d'image de la technologie de l'apprentissage est très efficace dans de nombreuses expériences. Cette année, le lancement d'outre-mer de la troisième phase du premier équipé de la technologie de pilote automatique de la nouvelle étude approfondie Audi A8 sur l'utilisation de la méthode de reconnaissance d'objets et de traitement d'image, comme la fin de l'application avant de l'appareil. Une caméra montée sur l'extrémité avant de la nouvelle Audi A8 est un système de miroir optique passif avec un ensemble de logiciels de traitement d'image intelligent, qui peut générer des 36 images séparées par seconde, sur la plage de détection, dans des conditions allant jusqu'à 80 m, une caméra monoculaire lorsque la mesure précise de la largeur et la hauteur de l'objet. logiciel de traitement d'image calcule la distance entre l'objet et le périmètre du véhicule en comparant l'image avant et après le point de temps, mais aussi être en mesure d'identifier et de classer les voitures, les camions, les panneaux de signalisation, les piétons et les marquages de voie - cette capacité est due à la profondeur de l'apprentissage l'utilisation de la technologie dans la phase de développement du système. En outre, après le traitement d'image, il permet d'identifier les zones vierges, tels que la route parcourue. De cette façon, le système de pilotage automatique de la congestion du trafic Audi AI ne peut pas seulement savoir où l'objet, mais aussi savoir où le passage en toute sécurité.
En même temps, la nouvelle version Audi A8, Audi a également annoncé la technologie de l'intelligence artificielle sous-marque Audi AI, visant à l'utilisation des technologies de l'apprentissage en profondeur pour fournir une interface proactive homme-machine, entraînant ainsi l'avenir de la quatrième technologie de pilote automatique de scène et un niveau d'intelligence supérieur fondation. A ce stade, le contrôleur central d'assistance au conducteur zFAS est la clé pour Audi AI en fonction du pilote automatique, qui comprend un certain nombre de puces de haute performance algorithme pour fournir un support pour le système de pilotage automatique. Audi AI a ajouté plus de profondeur sur la technologie d'apprentissage, la base théorique des mathématiques et des statistiques, il sera indépendant de l'algorithme du système pour trouver des modèles de conduite et des règles dans une des conditions routières complexes, et par conséquent de faire divers jugements et des choix telles que l'utilisation de méthodes d'apprentissage de la machine dans l'apprentissage d'apprentissage supervisé et un renforcement en profondeur. Avec la formation finale et de l'évolution, il montrera progressivement de plus en plus un comportement de conduite humaine des performances similaires. (Source: réseau nuage de voiture)
Auparavant, Audi et John Linz Université de coopération Le Cap (JKU) dans la création d'un centre d'apprentissage profond (centre d'apprentissage en profondeur Audi.JKU) seront également soutenir le développement Audi AI. Je crois dans un proche avenir, basé sur l'étude approfondie de l'architecture de l'intelligence artificielle dans l'industrie automobile, en particulier dans le domaine de la conduite autonome sera des applications plus diverses. (* Ces images proviennent du réseau)
