下一代AI軟件的開發(fā)商Helm.ai宣布了無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的突破。這種稱為“深度教學(xué)”的新方法使Helm.ai無需人工注釋或模擬即可訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以推進(jìn)AI系統(tǒng)。深度教學(xué)對計算機(jī)視覺和自動駕駛以及航空，機(jī)器人，制造甚至零售等行業(yè)的未來具有深遠(yuǎn)的影響。

人工智能(AI)通常被理解為模擬機(jī)器處理的人類智能的科學(xué)。監(jiān)督學(xué)習(xí)是指使用訓(xùn)練示例訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以執(zhí)行某些任務(wù)的過程，通常由人工注釋者或合成模擬器提供給機(jī)器以執(zhí)行某些任務(wù)，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)是使AI系統(tǒng)能夠從未標(biāo)記信息中學(xué)習(xí)的過程，在沒有預(yù)先建立的輸入和輸出模式的幫助下推斷輸入并產(chǎn)生解決方案。

深度教學(xué)是AI的下一個前沿發(fā)展。它使Helm.ai能夠以無人監(jiān)督的方式訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并以空前的開發(fā)速度和準(zhǔn)確性提供超越最先進(jìn)性能的計算機(jī)視覺功能。當(dāng)應(yīng)用于自動駕駛時，深度教學(xué)使Helm.ai可以更高效地對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而無需大規(guī)模的機(jī)隊(duì)或大量的人工注釋者，從而逐漸接近全自動駕駛系統(tǒng)。

例如，作為Helm.ai的“深度教學(xué)”技術(shù)的第一個用例，它訓(xùn)練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測來自世界各地成千上萬個行車記錄儀視頻的數(shù)千萬幅圖像上的車道，而無需任何人工注釋或模擬。所得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有開箱即用的魯棒性，可應(yīng)對眾多眾所周知的自動駕駛行業(yè)難以解決的死角情況，例如雨，霧，眩光，褪色/缺少車道標(biāo)記以及各種照明條件。作為一個健全性檢查，Helm.ai使用此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以最少的工程工作便達(dá)到了公共計算機(jī)視覺基準(zhǔn)的最高要求。

此外，Helm.ai還制造了全棧自動駕駛汽車，該汽車僅需使用一個攝像頭和一個GPU(無地圖，無激光雷達(dá)和無GPS)即可在陡峭彎曲的山路上自動駕駛，而無需對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練道路，其性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了當(dāng)今最先進(jìn)的生產(chǎn)系統(tǒng)。從那時起，Helm.ai在整個視音頻堆棧中應(yīng)用了深度教學(xué)，包括對數(shù)十種對象類別的語義分割，單眼視覺深度預(yù)測，行人意圖建模，激光雷達(dá)視覺融合和高清制圖自動化。深度教學(xué)與手頭的對象類別或傳感器無關(guān)，其適用范圍遠(yuǎn)不止于自動駕駛。

Helm.ai很快在自動駕駛技術(shù)方面取得了許多突破，其生產(chǎn)的系統(tǒng)提供了更高的準(zhǔn)確性，敏捷性和安全性，并且能夠以傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法所需的成本和時間的一小部分解決極端情況。

Helm.ai首席執(zhí)行官Vlad Voroninski表示：“依賴人工批注數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)AI方法完全不適合滿足自動駕駛以及其他要求對人類視覺要求精確的安全性至關(guān)重要的系統(tǒng)的需求?！? “深度教學(xué)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一項(xiàng)突破，它使我們能夠通過訓(xùn)練真實(shí)的傳感器數(shù)據(jù)來充分利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大功能，而無需人工注釋或仿真。”

現(xiàn)有的AV方法的主要局限性是安全性，這在使用傳統(tǒng)的AI方法進(jìn)行自動駕駛時引起了非?，F(xiàn)實(shí)的關(guān)注，因?yàn)樗鼈兊馁Y本效率極低，并且無法產(chǎn)生強(qiáng)大的AI系統(tǒng)，而該AI系統(tǒng)已準(zhǔn)備好以人為水平來解釋每種可能的情況，即使預(yù)算達(dá)數(shù)十億美元。

不會與世界進(jìn)行物理交互的AI系統(tǒng)(例如旨在檢查產(chǎn)品缺陷或搜索Internet的AI系統(tǒng))的成功率只有90-99%，而不會造成嚴(yán)重后果，而人類的生命則處于平衡狀態(tài)自動駕駛汽車和任何性能低于99.999999%的系統(tǒng)都將是災(zāi)難性的。這些嚴(yán)格的安全要求和傳統(tǒng)AI方法的局限性阻止了自動駕駛汽車的大規(guī)模部署。深度教學(xué)通過允許對圖像和其他傳感器數(shù)據(jù)的巨大數(shù)據(jù)集進(jìn)行經(jīng)濟(jì)的培訓(xùn)來解決直接解決的核心安全問題，從而在自動駕駛行業(yè)取得重大進(jìn)展。

Quora首席執(zhí)行官Adam D'Angelo說：“ Helm.ai的自動駕駛技術(shù)非常適合發(fā)揮自動駕駛的潛力?！?“我期待團(tuán)隊(duì)在未來幾年中將繼續(xù)取得的進(jìn)步，并為投資該公司感到興奮?！?

雖然Helm.ai目前正在將其技術(shù)應(yīng)用于其L2 +和L4自動駕駛軟件的開發(fā)，但深度教學(xué)為整個人工智能和計算機(jī)視覺的未來提供了有希望的發(fā)展。航空，機(jī)器人技術(shù)和醫(yī)學(xué)成像等行業(yè)只是深度教學(xué)可以幫助變革的幾個領(lǐng)域。