姓名：张安琪 学号：17021211235
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【嵌牛导读】：试错是人类的学习方式，而试错式的机器学习，也是自驾汽车的关键。
【嵌牛鼻子】：人工智能 无人汽车
【嵌牛提问】：什么是会试错的自驾汽车？
【嵌牛正文】：
阿马尔·沙阿和亚历克斯·肯德尔是英国剑桥大学的人工智能博士，他俩都认为，试错是人类的学习方式，而试错式的机器学习，也是自驾汽车的关键。
他们创办了一家创业公司——Wayve，全力研究自主汽车的机器学习。最近的动作，是让一台“啥都不懂”的电动车，沿一条小道绕行，自我学成。
联合创始人兼首席执行官沙阿说，“自动驾驶的困惑，至于智能算法的缺失，而不是缺少传感器、规则和地图之类。人类具有在现实世界中执行复杂任务的卓越能力，大脑让我们快速学习，并通过许多经验传递知识。应该设法让汽车的大脑更好使。”Wayve认为，学习系统的质量将是未来十年谁主导自主汽车市场的关键因素。
他们选用了雷诺公司专为城市驾驶者设计的小型电动汽车Twizy，在车头装上摄像头，修改了计算机操作转向、油门和刹车的功能，并连接到一个图形处理单元，能实时、智能地分析摄像数据，运行一个基于实验、优化和评估的学习程序。
试验在一条狭窄、弯曲的小巷进行。人类驾驶员坐在驾驶座，而全部控制权交给汽车，让它试着控制。每次汽车要偏离小道时，人类驾驶员就会出手纠正它。算法还会对汽车施以“惩罚”或“奖励”，而奖励的依据是它在没有人为干预的条件下走了多远。
我们可以看到，在第一圈中（上），人类驾驶员忙碌地旋一个旋钮，纠正方向；以后，汽车逐圈都有进步，到第11圈（下），汽车不需要人的帮忙就不跑偏了。在20分钟时间内，不到20次的试驾，Twizy基本掌握了如何保持行驶在车道中。
Wayve在博客上说，“DeepMind向我们展示了深度强化学习方法，能在包括围棋、象棋和电脑游戏在内的许多游戏中作出超越人类的表现，而这些，都是基于规则的系统。我们在这里展示的，是在现实世界，特别是自主车辆中也可能实现的类似方法。”
“设想有一队自主汽车，驾驶算法最初是人驾驶质量的95%。这比我们在试验中使用的随机初始化模型已经好很多，几乎能应付交通灯、环形线、交叉口等场合，不会晃晃悠悠。而经过有安全驾驶水准的人接管一天的驾驶并在线改进，也许提高到96%；一周后98%；一个月后99%。几个月后，系统还可能超过人，因为它能得到来自众多安全驾驶者的反馈。”
其实，当前的自驾车是配备了学习部件的，但那基于网络。比如特斯拉的自动驾驶仪，记录司机必然经历并需要纠正的任何错误，并用它来帮助教育其他特斯拉在同一地区行驶。而Wayve的试验是让自驾车像人类驾驶者一样，自行建立在现实世界的完整操作。这是个迷人的想法。小云
