Re: [問卦] AI開車 是未來趨勢?
※ 引述《cosmite (焼き団子)》之銘言:
: 特斯拉的自駕裡面不知道有沒有生成式AI在運作
: 如果用生成式AI訓練自動駕駛模型
: 也就是AI開車
: 這個聽起來完全可行吧
: 在台灣可能也可行 因為再可怕、擁擠的駕駛經驗
: 也可以透過模型訓練升級AI智慧
: AI開車嗎 是未來趨勢?
: 有卦嗎
阿肥外商碼農阿肥啦!
先說,自動輔助駕駛一直都是趨勢,不過當前即使最強的模型依然是輔助功能,不管是生成式或是檢測模型都只能做到輔助。
然後不管是生成式模型或是判別模型都是一樣的,就是在預測某個出現的機率,像是檢測模型的生成框他其實也是等效auto regressive(自回歸)的,當前很多檢測模型也會採用變形金剛、自監督跟LLM,能做到zero shot(僅需要prompt tune)的也是一堆,但終究還是輔助。不過開放環境機器人領域今年也是也是成果很多,所以明年也許可以看到這類模型開花結果。
最後,其實當前模型在做特徵預測跟大腦都是有相似之處的,像是最新的一些腦科學研究就發現人類的大腦新皮質是有一個物件跟物件的參照框架去建構世界模型,而新皮質柱其實這幾年學界也慢慢發現其實構造可能都是一樣的差異只在於輸入,不太像以往教科書所寫的前額葉區塊功能是有差異的,他們可能都是同一種神經元細胞。這也跟為什麼變形金剛的模型那麼成功有關,過往的AI模型都太強調顯式假設建模,而現今更多的學界共識是隱式建模,不需要額外統計假設。
不過其實還是有很多值得探討的,像是大腦的內部可能存在一種通用高效學習算法也存在不同世界模型的自適應學習率差異,這些都值得研究,若是這些問題未來都能解決,那離真正的AGI就不遠了,到時候就不是輔助駕駛,而是真正的自動駕駛。
以上
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讚喔
如果路上的車都由同一個超級電腦控制,
是不是就不會有車禍了
理論上來說,是,因為AI可以去情緒化影響比人類判斷能力更精準,光是當前很多SOTA測 試任務AI的表現早就超越人類了。
※ 編輯: sxy67230 (1.162.106.135 臺灣), 07/06/2023 15:18:21恩恩 跟我想的一樣
AI開車最大的障礙就是有人在開車
AI:根據計算,把人類消滅可以減少車禍
71
Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖?只要是深度學習AI,原理都是把圖轉換成矩陣,通過神經網路作back propogation學習特 徵,在整個模型的運算過程中只有矩陣,不存在任何圖像拼接的過程 你認為圖很像,是因為那個tag底下的圖大多有類似特徵,模型通過矩陣學習到這個特徵 當然,也有一些generator的算法是會拿部分來源當輸出,不通過矩陣運算的,怎麼選也 是讓模型自己學,類似概念可以參考pointer network或residual network之類的算法18
[分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好這個youtuber將FSD AI看到的畫面結合實際行車畫面 有幾個亮點, 你去觀察對向車道,或是更遠處都可以發現AI都可以清楚知道車子位置在哪 換句話說,FSD用了鏡頭就可以模擬光達的距離偵測了 這個技術已經被特斯拉提出為專利21
Re: [閒聊] AI還是挺影響青少年學畫意願的其實這一塊爭議未來納入管制的速度會比你想像的快。 因為目前在AI產圖最大的問題,也就是直接幹人家圖、侵權抄襲、大量生產 賣錢的抄襲仔,以人類的標準來說在法律上本來就是違法禁止事項, 而現在不過就是有一群不會畫畫的人,利用AI做同樣的侵權行為, 並抱持著"現在法律又沒有管,而且就算管了,又抓地到我嗎"的心態。17
[蒸汽機] 芝加哥大學研究團隊發布防模仿AI模型目前生成式 AI 模型可以學習去模仿特定畫家的繪畫風格12
Re: [閒聊] 繪師是怕畫不過AI還是怕AI會創作?怒刪,剛好碩班是研究AI領域,以我的角度來看 其實人工智慧這一塊的發展跟人類特徵學息息相關。人類從自我的習性套用到機器上,透 過流程特徵化後編制pipeline讓機器模仿人類的習性。 先說結論,Machine Learning(ML)不可能只靠「單一」一張畫師的畫就可以訓練成一個有 效的模型;相反地它需要透過大量的數據去臨摹某一種畫風。7
Re: [討論] 好像這一天會來:工科超越醫科推 pornstar : 這篇文先存, 20年後再回來看會不會打臉 02/04 16:40 推 IBURNER : 等到AI診對開放給一般人作參考 AB test的結果是醫生 02/04 16:42 → IBURNER : 判錯的機會比較高 這職業就被挑戰了 沒那麼難 02/04 16:43 如果懂AI就不會說這種話 講白一點AI就是歸納大量資料訓練出模型2
Re: [問卦] ChatGPT到底是炒作還是未來趨勢?!這個東西後厲害的不是目前的應用 他厲害的點是他能讀懂你想說什麼 然後可以高效率給你要的答案 在目前整個機器學習深層學習的研究上很多都還是有目標性 特斯拉開車1
[心得] 《造局者》人類在 AI 和動盪時代的優勢《造局者》讀後心得:人類在 AI 和動盪時代的關鍵優勢 運用「思考框架」的軟實力,對應最棘手的商業困境和社會議題 圖文好讀 這是我今年讀過最喜歡的書之一,作者探討在這個 AI 崛起和時局飄渺動盪的年代,人類 已經無法跟演算法和電腦的計算速度競爭。但是,身為人類的我們仍然擁有一項電腦無法
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