前Uber首席科学界完全在仿真模拟中进行人工智能驾驶员的训练

或偏离行人的总数。再一，Cruise 日本公司常用自己的自动驾驶者启发式来高度集中会建模三维中会的其他小驾驶者者，使它们花钱显露相符的反应。

尼赫鲁真是，用这种合成原始数据完成验证比常用相符原始数据极快 180 倍，也较贵数百万美元。

尼赫鲁真是，Cruise 还在次测试除费城外其他英美两国大都市的绑定过场，以便在相符货小车开到这些以前在此之前，就在三维老城区上验证其自动驾驶者硬件。

其他日本公司也相信，建模三维是专业训练和验证自动驾驶者认知科学的关键步骤。莱文森真是：“在很多各个方面，三维其实比实际驾驶者愈来愈发挥作用。”总部坐落英国的自动驾驶者货小车日本公司 Wayve 也在更替完成三维验证和相符东路面验证。

该日本公司一直在伦敦挤迫的老城区上验证自己的货小车，但小车从前一直有安全员。Wayve 日本公司的首席科学研究杰米·肖顿（Jamie Shotton）真是，三维不仅通过减缓验证成本高加速了自动驾驶者货小车的蓬勃发展，而且还可以使验证愈来愈加可靠，这是因为三维建模愈来愈容易无论如何验证。

他真是：“一次最终三维的关键是大大努力工作增加其想象性和多样性。”

依然，在据称依靠三维能有多大令人满意各个方面，Waabi 日本公司超过了其他人。和 Cruise 一样，Waabi 的绑定也是基于相符传感器的原始数据，外雷达和相机，它用这些原始数据来创设相符当今过场的进制孪生。

然后，Waabi 三维认知科学领航员看到的传感器原始数据——外意味著就会让监视器居然的胚截面的叠加，能让激光雷达启动时的废气和烟雾——使绑定必需相符。

但 Waabi 当今的关键剧情是它的神一样的驾驶者队长。当认知科学领航员学就会处理方式一系列生存环境时，另一个认知科学三维则学就会发掘显露它的敌人，并聚合特定的过场来验证这些敌人。

其实，Waabi 当今让一个认知科学对抗另一个，人工智能队长修习如何通过设置特定单打独斗过场让人工智能司机失败，而人工智能司机则修习如何克服这些单打独斗。姆塔森真是，随着认知科学领航员的进步，难以找到意味著失败的近来。“你无需把它曝露在数百万甚至数十亿个过场下，才能发掘显露其缺陷。”

姆塔森相信，在一个新颖的三维中会专业训练司机，愈来愈有意思地复制了人们修习新技巧的手段。她真是：“每次我们经历一些事情时，我们就就会再一愈来愈改我们的大脑。”

在建模三维中会让认知科学与自己或赢成百万次地对抗，这一直成为一种非常强大的新技术。这就是 DeepMind 团队专业训练其认知科学碰棋士和MMORPG电子游戏的手段；这也是认知科学机器人在绑定游乐场修习的手段，比如 DeeMind 的 XLand 和 OpenAI 的某一天，它们通过大大试错，修习基本上但CE的技巧。

但在三维中会给与认知科学行动公民权利的一个缺陷是，它可以学就会并用想象当今中会遮盖的漏洞。OpenAI 的某一天机器人学就会了通过团队合作来躲避或寻找他人。但他们也在三维中会发掘显露了一些小短路，得以让认知科学违背理论物理，例如空到空中会或将物体立时过墙壁。

跨国企业无需确保其三维结果足够吻合，以阻止其认知科学领航员修习这样的坏习惯。神经网络平常就会学就会并用绑定和想象当今错综复杂的相异，姆塔森真是：“他们知道如何舞弊。”

姆塔森表示，该日本公司一直开发设计显露了加权相符和绑定驾驶者生存环境错综复杂相异并能这种相异其必需小的工具。她还从未声称这项新技术的显然，但表示 Waabi 计划书公布该项工作。

仅常用建模三维，Waabi 能停下来多远将取决于 Waabi 当今是不是有多相符。“建模三维正在趋于日益好，所以你可以在想象中会学到而在三维中会能够学到的过道就会日益少，”莱文森真是，“但我相信，要过一段时间一段时间才这种相异就会消失。”

“在三维和相符当今的验证错综复杂保持不合理的平衡很重要，”肖顿真是，“对任何一家自动驾驶者日本公司来真是，最终的为了让都是，在具有相符装备的任何复杂只能，能将其新技术安全地运用东路面上。”

姆塔森原则上同意。“我们一直无需完成想象当今的验证，”她真是，“但这要少得多。”

无论起因什么，姆塔森都坚持相信境况不能持续下去。“每个人都在花钱除此外的事情，尽管我们还从未妥善解决这个问题，”她真是，“我们无需一些能加极快这个进程的过道。我们无需一直采用这种新思维手段。”

支持：三王贝贝

参考资料：

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