圖片來自網(wǎng)絡(luò)/侵刪

　　據(jù)報道，蘋果公司正計劃在其“Apple Car”電動汽車中使用“機(jī)器學(xué)習(xí)”(ML)技術(shù)，因為當(dāng)前的處理器速度還不夠快，無法自動做出一些關(guān)鍵的駕駛決定。

　　事實上，人們之前已經(jīng)預(yù)料到，蘋果將在Apple Car中引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是在人工智能(AI)和Siri主管約翰·詹南德雷亞(John Giannandrea)掌管Apple Car的開發(fā)工作之后。

　　但如今，一項最新披露的專利技術(shù)進(jìn)一步證實了這一猜測。蘋果在這份專利文件中解釋了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何應(yīng)用于Apple Car中，以及Apple Car為什么需要它。

　　這一切都與做決定的速度有關(guān)。即使是一項正確的決定，如換道或避免碰撞，如果沒有足夠快地完成，也可能是致命的。

　　蘋果在專利文件中稱：“直至最近，由于現(xiàn)有硬件和軟件的限制，用于分析車輛外部環(huán)境相關(guān)的最高計算速度，還不足以在沒有人工指導(dǎo)的情況下，做出重要的導(dǎo)航?jīng)Q定。”

　　盡管當(dāng)前的計算硬件和軟件正在變得更好，但蘋果仍認(rèn)為，這依然是不夠的。蘋果稱：“即使現(xiàn)在有了高速處理器、大容量內(nèi)存和先進(jìn)的算法，但對車輛環(huán)境做出及時和合理的決定，依然是一個巨大的挑戰(zhàn)。”

　　蘋果還談到了自主決策的復(fù)雜性，稱這既不是基于過于悲觀的假設(shè)，也不是基于過于樂觀的假設(shè)。汽車也許能夠自動駕駛，但永遠(yuǎn)不會獨自駕駛。因此，還要考慮到的一個因素是：其他司機(jī)在其他汽車?yán)锏?ldquo;不可預(yù)測的行為”。

　　此外，現(xiàn)實世界比任何測試環(huán)境都要混亂得多，因此蘋果還指出，在數(shù)據(jù)不夠完成的情況下，也要做出自動駕駛的決定。這也體現(xiàn)了自動駕駛的復(fù)雜性。

　　蘋果還稱，在一些州，當(dāng)車輛行駛在一條幾乎空蕩蕩的筆直的高速公路上，幾公里或幾英里都不可能轉(zhuǎn)彎時，需要評估的行動數(shù)量可能相對較少。但在其他一些州，當(dāng)車輛接近擁擠的十字路口時，行動的數(shù)量可能會大得多。

　　在每種情況下，汽車的系統(tǒng)都必須確定車輛周圍的“當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)”。然后，再確定“可以采取的一組相應(yīng)的行動”。一個動作可以是“左轉(zhuǎn)”，也可以是“換車道”。至少在某些情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來幫助汽車，為每個可能的決策分配一個數(shù)字或值，然后確定最佳行動方案。