“开云官网下载”少有的高调？苹果AI总监解密两大自动驾驶新系统
(微信官方账号：)新闻：在NIPS发布会上，苹果AI总监Salakhutdinov做了公开发言，更清晰地说明了苹果是如何利用机器学习开发出自动驾驶汽车系统的，以及取得的成果。对于一向回归保密的苹果来说，这是一个罕见的高调事件。据《连线》杂志报道，在周五举行的NIPS基础学术会议上，苹果公司人工智能研发总监Ruslan Salakhutdinov向在场的200位AI专家做了公开演讲，主要探讨苹果公司是如何利用机器学习完成自主驾驶项目的。
他的演讲大部分集中在机器学习对自主车辆系统的影响上。例如，他辩论如何在拥挤的街道上检测汽车和行人，如何在不熟悉的街道上行走，以及如何绘制详细的城市三维地图。
这篇演讲为大家理解苹果的自动驾驶汽车项目获得了一个新的视角。据报道，今年4月，苹果获得了在加州测试无人驾驶汽车的许可；今年6月，苹果CEO库克也首次证实了苹果对自动驾驶技术的关注和兴趣。
在会议上，萨拉赫库迪诺夫展示了苹果上个月在网上发布的一篇论文中披露的项目数据。该项目的核心是利用激光雷达探测行人和骑自行车的人。
同时，Salakhutdinov还就苹果之前没有公开的一些系统进行了辩论。其中，有一个系统通过创建软件和由安装在车辆上的一个或多个摄像机获得的图像来识别汽车、行人和道路的可行路线部分。
从Salakhutdinov展示的图像来看，即使雨滴溅到相机上，系统的显示仍然是突出的。在一些危险的情况下，例如行人部分停在车辆的掩护下而不是看不见的地方，系统也可以推断人行道上行人的方向。为此，萨拉赫丁诺夫还嘲讽道：“如果你在五年前回答我，我不会很猜测这是否可以做到。
”展览结束后，Salakhutdinov辩论的另一个项目是如何确保装有新系统的车辆在世界各地行驶时的运行。为此，他提到了一种SLAM技术，可以用于实时定位和地图构建，用于定位的实时性和同构性。SLAM用作机器人和自动驾驶汽车，也用于地图制作和增强现实。
最后，Salakhutdinov还展示了苹果如何从路上的汽车收集数据，并利用这些数据创建大致和详细的三维地图，获取交通灯和各种路标等信息。大多数自动驾驶汽车的原型需要详细的数字地图来操作。
Salakhutdinov还提到了动态条件下的决策工作。在他的PPT中，有一个主题是关于一辆汽车围绕行人的路线图。据了解，Salakhutdinov于2016年10月重新加入苹果，目前仍是卡内基梅隆大学的教授。
自重新加入公司以来，苹果已经发表了五篇关于机器学习的学术论文。然而，与仅在本周就为NIPS发表了60多篇论文的Alphabet相比，苹果还有很长的路要走。
对于苹果来说，学术论文中也是如此，尤其是自动驾驶领域。记录：图片来自网络；原文经由连线，禁止许可发表。以下是发布通知。
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