Создание беспилотного автомобиля, вопреки воображению людей, не подразумевает водружение робота на переднее сиденье и вручение ему управления автомобилем. Люди решают бесчисленные задачи, управляя автомобилем, с которыми робот не знал бы что делать. Создание подобного человеческому интеллекта требует гармоничного взаимодействия многих систем, обеспечивающих правильную и безопасную дорожную обстановку. Понадобится много усилий, чтобы получить комплексное решение, а не полагаться на отдельные решения искусственного интеллекта для каждой потребности. Проблема разработки беспилотного автомобиля требует решения многих отдельных проблем и наличия индивидуальных решений для эффективного взаимодействия. Например, распознавание дорожных знаков и изменение маршрутов требует разных систем.
Если ваш автомобиль угнали либо серьезно повредили, тогда возможно вам понадобится криминалистическая экспертиза, которую удобно заказать на сайте sudexpa.ru/expertises/kriminalisticheskaia-ekspertiza/, причем в ее качестве можно не сомневаться, ребята знают свое дело!
Комплексное решение (end-to-end solution) — это то, что вы часто слышите при обсуждении роли глубокого обучения в искусственном интеллекте. Мощь обучения на примерах столь велика, что многие задачи не требуют отдельных решений, являющихся, по существу, комбинацией многих меньших задач, каждая из которых решается в соответствии с другим решением искусственного интеллекта. Глубокое обучение может решить проблему в целом, имея примеры решений и вырабатывая уникальные решения, охватывающие все проблемы, требовавшие отдельных решений искусственного интеллекта в прошлом. Проблема в том, что сегодня возможности глубокого обучения слишком ограничены для фактического решения этой задачи. Единое решение глубокого обучения может работать для некоторых задач, но другие все еще требуют комбинации меньших решений искусственного интеллекта, если необходимо получить надежное полное решение.
Над комплексными решениями глубокого обучения работает компания NVidia — производитель графических процессоров. Но все же и это справедливо для любого применения глубокого обучения: уровень совершенства решения непосредственно зависит от полноты и количества использованных примеров. Чтобы получить функцию беспилотного автомобиля как комплексное решение глубокого обучения, требуется набор данных, который научит управлять автомобилем в контекстах огромного количества ситуаций, которые еще недоступны, но могут возникнуть в будущем.
