英伟达称已开启自动驾驶汽车的“ 神经网络黑箱”

一个时代的开始?英伟达宣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。

一个时代的开始?英伟达宣称已开启自动驾驶汽车的“
神经网络黑箱”

* 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。

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神经网络黑箱”

*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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2017-05-05
英伟达称已开启自动驾驶汽车的“ 神经网络黑箱”
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

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