AI研发与娱乐和游戏有什么关系
发布时间:2019-12-18 11:46:47 【来源:】
人工智能并不都是娱乐,游戏和娱乐性小工具。当人们对未经证明的100%可靠的AI技术表示信任时,后果可能很惨。致命的自动Uber事故及其后果已向公众强调了这一点。但是,某些游戏,玩具和低风险实验是帮助生产用于黄金时段,现实生活的AI的好方法。
亚马逊网络服务公司AI设备总监Mike Miller(如图)说:“一点点的竞争确实可以为开发人员带来帮助。”以AWS的DeepRacer-内置了可训练的机器学习技术的1/8比例汽车为例。所有技能水平的开发人员都对产品表现出极大的热情。他们喜欢定期比赛,在那里他们可以展示如何训练小型自动驾驶汽车,使其在赛道上更快,更安全地行驶。Miller说,他们的发现和成就可能会进入真正的人所依赖的AI。
米勒谈到约翰·福瑞尔(@furrier)和Dave Vellante表示(@dvellante)theCUBE,SiliconANGLE Media的移动即时串流工作室,共同主办,在AWS重:在拉斯维加斯创造活动。他们讨论了游戏化AI的发展。(*以下披露。)
从玩到黄金时段
DeepRacer采用一种称为强化学习的ML形式,通过奖励功能来改进模型。开发人员可以选择奖励模型,以实现目标或在特定上下文中表现出特定方式。这样,他们就可以训练汽车使其保持更靠近轨道的中心线,减少转弯等。(最快的轨道行驶记录(7.44秒)是由sola @ DNP创下的,该纪录是第一位获此殊荣的女性DeepRacer比赛。)
AWS已在更新的DeepRacer Evo中添加了传感器,从而为培训汽车提供了新的方式。引擎盖上有激光雷达(一种激光动力技术,用于距离检测),其正面有立体声摄像头,用于深度感应。Miller说:“现在,将深度感测,避免物体进入和直接竞争纳入他们的机器学习模型中,将对开发人员构成挑战。”
在AWS DeepComposer键盘中,人工智能通过生成对抗网络(GAN)继承了AI。神经网络互相作用以产生原创音乐。
米勒说,这些产品的休闲使用与科技公司的认真研发之间架起了一座桥梁。DeepRacer开发可能会进入机器人技术。DeepComposer致力于产品开发等等。他总结道:“这实际上是在减少学习曲线,并使开发人员更容易上手。”
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