人工智慧到底有多強大?!甩尾比冠軍車手還精準?!(下)

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人工智慧到底有多強大?!甩尾比冠軍車手還精準?!(下)

人工智慧真的無所不能!甩尾技術竟然比冠軍還要厲害耶!!(下)

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▲ AI 甩尾讓美國 Formula Drift 世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo 感嘆:要失業了(圖片取自網路)

就連 2015 年美國 Formula Drift 職業飄移錦標賽的世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo,也對 MARTY 的高難度甩尾印象深刻,說:「在這種操控上,機器人可能會比我們人類做的更好」,甚至半開玩笑道:「我要失去我的工作了!」

自駕車做得比真人車手更好?全因有 AI 加持

MARTY 穿梭於跑道中的模樣,也許會讓某些人想起有「甩尾天王」、「飄移大師」、「磚叔」等稱號的 Ken Block,其實團隊確實是想向 Ken Block 的 Gymkhana 系列影片致敬,也將用來測試的這條賽道命名為 MARTYkhana。

▲ Ken Block 於天門山的甩尾影片

然而,即便是已經親自出演十多部 Gymkhana 影片的 Ken Block 本人,對賽道和車體掌握的精確程度,可能也無法和自動駕駛車 MARTY 相比。

但此絕非質疑 Ken Block 的技術,只因自駕車 MARTY 有 AI 加持:

真人車手是需用肉眼去看速表,傾聽引擎催動、輪胎摩擦的聲音,用身體去感受離心力,再把這些資訊匯集到大腦整合,最後再做出反應;但對於 AI 甩尾而言這似乎不成問題,因智慧車載系統可以整合從感測器中讀取的精確數據,如車速、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度,以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度等等。

除此之外,AI 還能衍伸出車輛自動輔助駕駛系統、駕駛人瞌睡警示、防撞預警、車載自我診斷系統(OBD)、胎壓檢測裝置(TPMS)、車道偏離警示系統(LWDS)、前方碰撞預警系統(FCWS)及後方碰撞預警系統等 AI 人工智慧車(Smart Car)等等相關應用。

並非為了比快 而是要讓自駕車更加安全

史丹佛大學團隊總結 MARTY 的測試經驗與結果,發表了一篇論文〈朝著超越穩定極限的自動駕駛控制邁進:沿著一般道路漂移〉,敘述團隊進行這項研究的目的,其實是為了讓自駕汽車更加安全,更適合實際上路。

MARTY 的技術假設能夠成熟,代表著自動駕駛可以在極端狀態下控制車輛,離自駕車商業化又邁進了一步。即使職業車手會因 AI 而自開玩笑「擔心失業」,換個角度想,反之創造 AI 的話想必就不會失業了吧。

 

 

 

 

 

 

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▲ 如此極致精準的甩尾角度,你能猜出是來自哪一個賽車手嗎?

影片中一台銀白色的舊式跑車,以極致精準的角度,迅速穿越了一個又一個橘色三角錐組成的羊腸小徑。輪胎因急速馳騁於路面產生劇烈摩擦,導致瀰漫出濃烈白煙的幾乎要掩蓋視線⋯⋯而這台車通過這條既狹窄又彎曲的彎道時,竟然完全沒有擦撞到任何一個三角錐!

這麼無懈可擊的甩尾技術,究竟是來自美國的「甩尾大師」Ken Block 、日本的「甩尾王」土屋圭市,還是電影《玩命關頭》下一集的特效?

都不是!這個完美的甩尾,竟然是來自美國的世界名校史丹佛大學!

史丹佛大學「回到未來」 搶先研發出甩尾自駕車

「讓 AI 甩尾」的野心來自 2015 年美國史丹佛大學動力設計實驗室,教授 Chirs Gerdes 帶領、該校機械工程學博士 Jonathan Goh 主導開發的一項專案,將這輛外型搶眼的跑車改裝成人工智慧主導自動駕駛車輛。

有趣的是他們選中了現實中已停產許久,卻因經典科幻電影《回到未來》而讓不少影迷惦記的「DeLorean 鷗翼雙門跑車 DMC-12」來改裝成電動車,並裝上人工智慧自動駕駛系統,也因此吸引了不少目光,使專案備受注目。

 

▲ 使丹佛大學將電影《回到未來》中出現的跑車 DMC-12 改裝成 AI 自駕車

即使許多人因 DeLorean DMC-12 燒胎AI甩尾「重出江湖」而大感興奮,但團隊的研究目的可是非常嚴肅的,這項專案旨在研究自駕車能否比擬人類駕駛的敏捷性與精確度,在遭遇突發狀況時可否化險為夷、轉危為安。

而之所以選擇甩尾,Jonathan Goh 表示:「透過甩尾,我們讓自動駕駛進入到最為極端的環境當中。如果我們能夠在最不穩定的場景中實現自動駕駛,其他的一切都迎刃而解了。」

▲ 開發團隊的教授與成員解釋,如何讓自駕車和專業車手一樣甩尾

選定 DMC-12 作為實現這個重要目標的載體之後,團隊為它取名 Multiple Actuator Research Testbed for Yaw control (偏航控制多執行器研究試驗),簡稱 MARTY。

緊接著就是讓這台車煥然一新──動力與驅動系統被換成由電動汽車公司 Renovo 提供的電動馬達與電池組,轉向、制動也都被電子系統取代;再來就是將它改造成適合甩尾的車輛,原本的懸吊系統支撐性不夠,無法在甩尾中保持良好動態,於是團隊針對這部分重新設計,並加裝防滾籠(Roll Cage)來強化車體剛性,確保發生碰撞時的安全保護。

而自動駕駛系統則是採用雙 GPS 高精地圖,將駕駛路徑的誤差控制在僅僅 1 英吋內。AI 控制的剎車與轉向系統極其精確,以實現更精準的甩尾控制。

這一切讓 MARTY 實現了高難度的甩尾技能!

▲ MARTY 精彩的繞 8 甩尾影片

團隊選在北加州賽車勝地 Thunderhill Raceway Park 賽道進行試跑,從影片中可以看見,團隊以三角錐鋪設出 1 公里的障礙跑道,而 MARTY 最終以時速 50km/h、正負 40 度的角度不斷側滑,完美通過甩尾考驗。

而這個成果也隨即傳遍了賽車界,美國甩尾界名門 Papadakis Racing 車隊隊長 Stephan Papadakis 表示:車輛動力的總成設計和安裝,以及自動駕駛系統的程式設計令他印象非常深刻,特別是 MARTY 穿過同個彎形採用的姿態,都始終準確無誤。

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人工智慧傳奇代表Nilsson逝世,享年86歲!

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對人工智慧貢獻甚大Nilsson教授逝世,真的很令人不捨!


▲ 人工智慧先驅-史丹佛大學名譽教授 Nils Nilsson

 

人工智慧先驅、人工智慧名人堂入選者、AAAI (美國 AI 協會) 前主席、A* 搜尋演算法發明者以及多部人工智慧教科書作者──史丹佛大學電腦科學的第一位名譽教授(Kumagai Professor of Engineering)Nils Nilsson 於美國時間美國時間 2019 年 4 月 23 日逝世,享壽 86 歲。

Nils John Nilsson 教授於 1933 年 2 月 6 日出生於美國密西根州,是 人工智慧的研究先驅之一,在「搜尋演算法」、「機器人學 (註:一種跨領域科技,涵蓋機器人的設計、建造、運作、應用等)」以及「知識表示法(註:一種跨領域的表示方法,涵蓋認知科學和 AI 兩個領域。在認知科學裡為人類儲存和處理資料的方式;在 AI 中,主要目標為儲存知識,讓程式能夠處理,達到人類的智慧。)」的貢獻而聞名。

研發世界第一個人工智慧機器人「Shakey」

 

▲ Shakey 是世界上第一個體現人工智慧的機器人

Nils Nilsson 教授在史丹佛國際研究院(SRI International)的人工智慧中心任職 23 年,致力於將統計學和神經網路的方法應用到圖形辨識中。1966年開始,他和中心的創始人 Charles Rosen 及著名的 AI 學者 Bertram Raphael 共同主導機器人 SHAKEY 的研發工作。Shakey 是世界上第一個體現人工智慧的機器人。

發明網路遊戲中常用的「A* 最佳路徑演算法」

A* 最佳路徑演算法的演示圖
▲ 算出最佳路徑的「A* 搜尋演算法」演示圖

 

1968 年,Nilsson 教授與電腦科學家 Peter E. Hart 和前段所述的中心創辦人 Bertram Raphael 共同研發出「A*(讀作『A-Star』) 搜尋演算法」,為人工智慧領域帶來了非常重大影響。

A* 搜尋演算法(A* search algorithm),是一種在有多個節點路徑的圖形平面上,求出最低通過成本的演算法。今天 A* 搜尋演算法常用於遊戲中的 NPC 的移動計算,或網路遊戲 BOT 的移動計算上等。

 

 

▲ 用 Python 實現 A* 演算法的教學影片

 

之後,Nilsson 教授又創立了自動即時規畫(Automated Temporal Planning)領域,並於 1971 年與 Richard Earl Fikes 共同發明 STRIPS(史丹佛研究所問題求解系統)規劃系統。

1985年,Nilsson 教授回到母校史丹佛大學任教,擔任電腦科學系主任直到 1990 年。在這段期間,Nilsson 教授人工智慧與機器學習的課程;同時也主導 「機器人如何應對動態的世界、如何同時規劃動作並從中學習」的研究工作。

五本人工智慧教科書,皆是出自 Nilsson 教授

Nils Nilsson 教授出版了五本人工智慧的教科書,分別為:

  • 《人工智慧的問題解決方法》Problem-Solving Methods in Artificial Intelligence,1971
  • 《人工智慧的原則》Principles of Artificial Intelligence,1980
  • 《人工智慧:新的合成》Artificial Intelligence: A New Synthesis,1998
  • 《人工智慧的的追求:思想和成就的歷史》The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements,2010
  • 《理解信念:人工智能的科學理解》Understanding Beliefs,2014

其中,《理解信念:人工智能的科學理解》還被翻譯成中文。

除此之外,Nilsson 教授也是 《人工智慧》(Artificial Intelligence)、《人工智慧研究期刊》(Journal of Artificial Intelligence Research)的編輯委員會成員以及 《美國電腦學會雜誌》 的編輯。

2011 年入選「人工智慧名人堂」

同時,Nilsson 教授還擔任 AAAI (美國人工智慧協會) 的主席、AAAS (美國科學促進會) 的成員、國家工程院院士以及瑞典皇家工程科學院外籍院士,曾獲 IEEE「神經網路先驅」獎、IJCAI「卓越研究獎」及 AAAI「傑出服務獎」等,並於 2011 年因「人工智慧和智能系統領域的重大貢獻」入選「人工智慧名人堂(IEEE Intelligent Systems)」。

1990 年 8 月開始,Nils Nilsson 開始擔任史丹佛大學的 Kumagai Professor of Engineering(名譽工程教授),直到 2019 年離世為止。深度學習三巨頭之一以及 2019 年圖靈獎得主 Yann LeCun、史丹佛人工智慧實驗室的主任吳恩達教授等很多 AI 人工智慧界的重要人士也通過社群媒體發表了他們的悼念。

 

 

 

包含 Nils Nilsson 在內的諸位人工智慧先驅們的貢獻,史丹佛在 AI 領域出了不少人才與跨時代的研發。像是日前研發了甩尾比人類還精準的人工智慧自駕車,有興趣的朋友們,可以點擊以下影片與連結看看 AI 甩尾的神乎其技哦!

推薦閱讀:AI 甩尾技術勝 Ken Block!方程式冠軍車手嘆:要失業了

 

▲ 史丹佛大學在人工智慧領域有需多劃時代的成就,如 AI 自駕車的甩尾角度無人能及。

 

 

 

 

 

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