Uber的工程博客(engineeringblog)剛剛發(fā)布了一篇文章，內(nèi)容是基于Web工具，探索將自駕車研究的數(shù)據(jù)可視化。
這個很酷的技術(shù)背后，是已經(jīng)囤積了超過一百萬英里的測試數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)習(xí)，一旦你有這么多的數(shù)據(jù)，就可以把它們混合放在虛擬環(huán)境中，讓AI來導(dǎo)航。計算機(jī)并不知道虛擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的差別，同時，還可以調(diào)整數(shù)據(jù)，觀察異常事件或來進(jìn)行多個模型的比較。
這篇博文只關(guān)注這些數(shù)據(jù)的可視化，并詳細(xì)介紹了其工具。這些工具都是基于網(wǎng)絡(luò)的，可以使新功能輕松協(xié)作和快速周轉(zhuǎn)。這些Web應(yīng)用程序可以訪問GPU，實時交流等等。
這篇文章并沒有真正涉及到，如何通過把整個環(huán)境從整個背景中剝離出來，進(jìn)一步增加數(shù)據(jù)的價值。由于所展示出來的工具的復(fù)雜性，一篇文章似乎也說不清楚。
例如，處理一個像游行或抗議這樣的背景，你會讓自動駕駛汽車像馬拉松比賽上的跑步者一樣自由跑嗎?很顯然不可能。
你能做的就是打開地圖，關(guān)閉了幾個主要街道，然后設(shè)置你的AI驅(qū)動汽車走動。當(dāng)AI系統(tǒng)崩潰時，你會看到它對現(xiàn)實生活中從未見過的情況的反應(yīng)。這就像一個思考實驗，可以產(chǎn)生有效的數(shù)據(jù)并改善人工智能。
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