英伟达称已开启自动驾驶汽车的“ 神经网络黑箱”

雷锋网(公众号：雷锋网)按： 神经网络发展至今，已经使机器解决了许多超过人类想象的问题。然而这种人工智能算法模型存在一个不可控因子，那就是在神经网络的输入层和输出层之间，存在着一个隐藏层（“黑箱”），人们无法弄清机器到底是如何通过输入的数据最终形成决策的。自动驾驶场景中亦然，如果无法找到“黑箱”的逻辑，就无法预测系统可能出现的问题，这对于极高安全性需求的自动驾驶系统是不被允许的。日前，英伟达在这个问题上有了一定的突破，他们声称已开启了其自动驾驶 神经网络的“黑箱”。本文编译自IEEE对此的报道，由于涉及 学习的技术细节，有不准确之处请专业读者指摘。

神经网络，是计算机用来理解世界的方式，也是机器学习的经典算法模型之一。细致地说来，这个模型是一个人工的神经元网络，它接受给定类型的输入数据，然后从中寻找一种规律性的模式，经过多年发展，目前 神经网络（DDN）已经被应用于语音识别、机器翻译、机器围棋和自动驾驶汽车等各种场景。

* 神经网络的抽象模型

神经网络模型在机器学习中发挥了重要的作用，并往往能产出令人意想不到的结果，不过之前研究人员一直没有解决一个问题，那就是在神经网络的输入层和输出层之间，存在着一个隐藏层（hidden layers），换言之，没有人真正了解计算机在其中是如何工作的。在神经网络模型中，存在着所谓的“黑箱”。

这也解释了谷歌AlphaGo为什么无法解释围棋比赛是如何胜利的，他们唯一能做的，只是看着他们训练的人工智能不断成长，从初级阶段到打败世界围棋大师。

“黑箱”，带来了神经网络算法的不确定性，这将可能造成人类无法预知的故障的发生。对于下围棋的AlphaGo而言，这个问题似乎无伤大雅。但对于面向人类出行的自动驾驶汽车而言，这个问题就无法被忽视了。

对于一辆自动驾驶汽车，工程师必须在其正式运行前挖掘到算法中的各种漏洞，预知可能发生的问题并解决，最大限度增大系统的安全性冗余。目前来说，有一种方法可以做这样的排查。那就是通过自动驾驶的算法仿真，将特征逐一输入给人工智能系统，通过这种方式，排查哪些因素影响了系统决策。不过，英伟达似乎找到了一种更快捷的方法，这或许能改变 学习网络的未来应用。

雷锋网新智驾消息，日前，据外媒报道，英伟达宣称其已经找到了开启 神经网络黑箱的更简单的方法。此前，英伟达汽车业务负责人Danny Shapiro曾在英伟达官方博客中这样表示，“虽然 学习技术在基于我们不完全了解的架构进行学习，但我们仍然能够通过一些手段来知道系统是如何决策的。”

据雷锋网了解，英伟达的这种方法是基于 神经网络对不同数据处理序列输出结果的叠加原理。对于一辆自动驾驶汽车而言，比如其前向摄像头传感器输入了一组图片信息，那么 神经网络便会对其进行逐层的计算和学习，并输出结果。目前，这种结果可以指示的信息已经包括对自动驾驶汽车的转向操作决策，例如车道线保持等。

那么如何具体执行“黑箱”的开启呢？英伟达是这样做的。首先，拿到一个已经经过解析的高层级输出结果，该结果已经通过摄像头采集的图像数据提炼出了关键特征。然后，将这个结果与低一层级的输出结果进行叠加，取平均值，再与更低的层级叠加，以此类推，直到叠加到最原始的图像信息。

这样一来，得到的最终结果，是一张有部分高亮特征的原始图片，这代表了在 学习过程中，到底哪些特征是机器所关注的价值点。通过这种方法可以发现一个有趣的现象，那就是机器通过 神经网络所关注的特征点，正是人类驾驶员认为需要关注的——例如车道线标识、道路边缘、停着的车辆、道路的边线等等。

*叠加后的输出结果图样例

但由于机器关注的特征点不尽相同，为了搞清楚到底哪些决定了机器的最终决策，研究人员将这些高亮的像素特征点主要分为两类：第一类是“显著特征”，即与驾驶决策明确相关的；第二类是“非显著特征”，通常是出现在背景中的信息。通过数字化的研究比对，结果证明，只有显著的特征信息与机器的决策直接相关。

“如果移动‘显著特征’，那么输出的结果会与我们对图像整体的改变呈现线性对应关系，”研究人员如是说，“而移动背景中的像素特征则对输出结果影响小得多，”

的确，工程师无法深入到一个 神经网络中去寻找“bug”，因为这其中不呈现代码，所以你无法通过代码调试。但 神经网络却呈现了特征，现在，英伟达通过这种路径，试图将机器提取特征的过程可视化，这或许对人们更好地了解 学习机制有所助力。

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