美国科学家让自动驾驶汽车学习人类的“预测未来动作”能力

据外媒报道，美国马里兰大学的一组计算机科学家采用了一种新型的计算机“存储器”，有望推动自动驾驶机器人和自动驾驶汽车的发展，甚至整个人工智能的发展。人类自然会学会如何将自己在世界上的地位与从世界上收集的信息联系起来，并学会如何根据这些信息采取行动。例如，如果有人向另一个人扔球，并且有足够的时间，人类可以学会测量他们与球的关系，并举起手接住球。这个过程被称为“主动感知”，它允许人类根据自己的感官预测未来的行动。人类的感觉系统和运动系统是统一的，这意味着对一个事件的记忆包含了这些信息的组合。另一方面，机器人和无人机等系统的摄像头和动作是具有独立数据流的独立系统。如果这些数据能够结合起来，机器人和无人机就可以创建自己的“记忆”，并更有效地学习模仿主动感知。研究人员使用了iniLabs的DAVIS 240b DVS和高通公司的飞行探针板。DAVIS 240b DVS只对场景的变化做出反应，类似于人眼中只有在感知到光线变化时才会发出信号的神经元，而高通公司的飞行探针板安装在四轴无人机上。使用一种称为多维二进制向量的数据表示，无人机摄像头的信息和无人机速度信息存储在同一数据记录中。然后，卷积神经网络只能使用DVS的视觉记录作为参考，并且有必要记住无人机所采取的行动。卷积神经网络可以通过参考相机和速度数据的组合产生“记忆”，并且可以在所有实验中100%准确地完成任务。与两个单独的数据流相比，本实验的原理是使机器视觉系统能够更快地参考事件和响应数据。当捕捉到特定的视觉数据时，机器人或自动驾驶汽车可以预测未来要采取的行动，也就是说，基于输入的感知数据来预测行动。或者，更简单地说，想象未来的事件，提前思考下一步行动。

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