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他們沖出了亞洲-當(dāng)前關(guān)注

發(fā)布時間:2022-12-31 13:22:04   來源:鳳凰網(wǎng)    

2022,這是復(fù)雜的一年。

好在如今冬至已過,太陽直射點從地球南回歸線逐漸北移。從此日落越來越晚,北半球的冬日漸短,春日可期。

時間的河流從不停止,艱難的生活中,我們還可以看到微光??傆腥四骘L(fēng)前行,為夢想也為了那聽起來仍舊動人的詞匯——希望。


(資料圖片)

為了一份熱愛,他們不惜投入全部精力;為了一份夢想,他們沒日沒夜奮戰(zhàn)。

在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的路上,一群人決定置身事內(nèi),以愛好者的身份,去開拓、去創(chuàng)造。

今天,我們想講講他們的故事。

時間只有12個小時。

2022年10月底,Amazon DeepRacer亞洲外圍賽的比賽時間,只剩下12個小時。參賽者李寶生、梁耀錦卻剛剛下班,還未準(zhǔn)備充分。

在國內(nèi)Amazon DeepRacer競賽領(lǐng)域,二人是公認(rèn)的大牛,被許多愛好者追捧。

Amazon DeepRacer賽車

Amazon DeepRacer是亞馬遜云科技推出的1/18比例自動駕駛賽車,能夠通過構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型,快速學(xué)習(xí)并掌握人工智能的知識。

它是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),為普通愛好者、開發(fā)者提供訓(xùn)練、研究和輔助模型的工具。

它的強(qiáng)大之處,是不需要任何標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù),就可以讓機(jī)器自行學(xué)習(xí)復(fù)雜的行為,并可以在優(yōu)化長期目標(biāo)的同時,做出短期決策。

通俗地講,就是讓賽車像人一樣,可以思考、判斷、作出決策和給出行動。比如,通過賽車自己學(xué)習(xí)如何避障、如何轉(zhuǎn)彎,從而實現(xiàn)賽車安全、平穩(wěn)、快速地行駛。

每年,亞馬遜云科技面向中國開發(fā)者,推出中國聯(lián)賽,以月度積分賽、線下挑戰(zhàn)賽為主,并在年度決賽中決出全國冠軍。其中也包括亞洲入圍賽和在美國拉斯維加斯舉辦的世界級年終決賽。

對開發(fā)者來說,走上世界級舞臺,這是Amazon DeepRacer競技崇高的榮耀。

李寶生(左)和梁耀錦(右)

李寶生和梁耀錦既是同事,又是Amazon DeepRacer比賽中國賽區(qū)的常勝將軍,吉尼斯全球挑戰(zhàn)賽中的佼佼者。梁耀錦曾拿下2022年華東賽、上海賽第一名、2022 China League 7月專業(yè)組第一名。李寶生的成績與此不分伯仲。

對于這次參加亞洲入圍賽,二人躊躇滿志。在比賽中成績優(yōu)異者,可以前往美國拉斯維加斯參加線下決賽,這對所有愛好者都是不小的誘惑。

僅剩的12個小時準(zhǔn)備時間,被二人切割成了三份。下班回到家后,李寶生和梁耀錦投入到緊張的準(zhǔn)備中。

第一步,根據(jù)拿到的賽道信息,重新測試自己之前的策略和賽車的完賽成績。想要實現(xiàn)賽車平穩(wěn)、快速完成比賽,開發(fā)者編寫的機(jī)器學(xué)習(xí)策略,至關(guān)重要。

二人拿到賽道之后,根據(jù)賽道的彎道、寬度設(shè)置等,重新微調(diào)之策略的參數(shù),使得賽車更加快速完成比賽。

李寶生和梁耀錦在討論賽車

機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì),是人對機(jī)器設(shè)置獎勵函數(shù),以此為賽車的學(xué)習(xí)、決策給出參考條件。例如轉(zhuǎn)彎角度、是否沿賽道中心行駛、行駛速度等。諸多復(fù)雜條件調(diào)試完成,賽車便通過自我學(xué)習(xí),探索出一條最佳路線行駛。

“像訓(xùn)練動物一樣,想讓它坐下,就每當(dāng)它坐下的時候給它一塊肉,這樣養(yǎng)成習(xí)慣,它就學(xué)會了坐。”

對于賽車而言,獎勵函數(shù)中任何參數(shù)的變化,都會對最終的成績產(chǎn)生影響。這會干擾賽車的前進(jìn)、轉(zhuǎn)彎和速度。

分析完賽道,修改策略代碼之后,二人發(fā)現(xiàn)想要在如此短的時間內(nèi),實現(xiàn)自己想要的結(jié)果,測試時間根本不夠。為了確保晉級,他們開始分析對手。

在過往的排名中,想要排名達(dá)到前三,他們要讓賽車最好的成績達(dá)到8秒/圈。但當(dāng)天晚上,面對全新的賽道,二人一直“折騰”了2個小時,梁耀錦發(fā)現(xiàn),成績?nèi)匀徊焕硐?,甚至都不如從前。而此時,時間已經(jīng)接近深夜12點……

“最后都放棄了,就用最開始我們設(shè)定的那個策略了?!狈畔轮?,二人開始休息,為第二天清晨的比賽作準(zhǔn)備。

沒有充足的體力,無法應(yīng)對接下來的比賽。

幸運的是,在第二天的清晨的比賽中,二人最終以0.1秒之差,獲得亞洲入圍賽的第二、第三名。這個成績讓他們很興奮,代表中國,他們終于拿到了去往拉斯維加斯比賽的入場券!

線上模擬賽車行駛

對Amazon DeepRacer的熱愛,李寶生和梁耀錦完全來自于興趣。過去的幾個月,這兩個男人,付出了全部周末時間,一頭撲到Amazon DeepRacer的比賽、研發(fā)中。

二人同在匯豐科技工作,為銀行系統(tǒng)的安全、流暢保駕護(hù)航。去年9月,接觸Amazon DeepRacer后,二人產(chǎn)生了極大興趣?!爱?dāng)時AI很火、也想多接觸接觸,就參與進(jìn)來了?!崩顚毶榻B。

這一接觸,就再沒停下來。

從線上的模擬賽道,到線下的實體賽車,過去的一年多時間,二人參加了數(shù)不清的賽事,也不斷成長為圈內(nèi)的“大牛”。

讓他們感受最深的,是線上賽和線下賽有著巨大的差別。

線上模擬賽道的演練,幾乎將參數(shù)都調(diào)整到了完美,所以獎勵函數(shù)的設(shè)定,也是按照虛擬的完美的模型來測試。

但當(dāng)賽車真正開上跑道,傳感器反應(yīng)速度、光照強(qiáng)度、賽道平整程度等諸多因素,都要重新考慮進(jìn)獎勵函數(shù)中。

賽車

巨大的差別也讓二人產(chǎn)生了濃厚的興趣。“當(dāng)真的看到一個賽車自動跑完全程,那種震撼還是比線上強(qiáng)烈?!睅缀趺恳粋€周末,他們都會投入到賽車的測試和模擬、調(diào)整練習(xí)過程中去。

比賽成績最終給了他們回報。今年,在大大小小的賽事中,二人不斷取得好名次,甚至獲得前往拉斯維加斯參加全球總決賽的入場券。

因為疫情,二人最終未能在現(xiàn)場參與角逐,這是他們的遺憾。但在人工智能的路上,腳步并沒有停歇,二人仍在努力,向明年的總決賽發(fā)起沖擊。

關(guān)鍵詞: 人工智能