Buzz
Hai năm trước, Các nhà nghiên cứu thuộc Alphabet đã ghi dấu ấn lịch sử trong lĩnh vực máy tính khi phần mềm trí tuệ nhân tạo của họ, AlphaGo, đã đánh bại một nhà vô địch thế giới tại trò chơi cờ vây phức tạp Go. Amazon hiện nay hy vọng phổ cập kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đằng sau cột mốc đó - với một chiếc xe tự lái nhỏ nhắn.
Chiếc xe tỷ lệ 1/18 được gọi là DeepRacer, và có thể được đặt hàng trước với giá 249 đô la; sau này sẽ có giá 399 đô la. Nó được thiết kế để giúp các lập trình viên bắt đầu với việc học tăng cường, kỹ thuật đã thúc đẩy chiến thắng của AlphaGo và lấy cảm hứng từ cách động vật học từ phản hồi về hành vi của họ. Mặc dù phương pháp này đã tạo ra những pha trò nghiên cứu đáng chú ý, như bot có thể chơi Go, cờ vua và các trò chơi điện tử đa người chơi phức tạp, nhưng nó không được sử dụng rộng rãi như các kỹ thuật học phân loại mẫu được sử dụng trong nhận dạng giọng nói và phân tích hình ảnh.
DeepRacer được tạo ra bởi bộ phận tính toán đám mây của Amazon, Amazon Web Services, mà tạo ra phần lớn lợi nhuận của công ty. Chiếc xe đi kèm với một camera HD, bộ xử lý Intel hai nhân và phần cứng khác mà nó cần để tự lái - nhưng lại là một bảng trắng nơi kỹ năng lái xe của nó phải có. Các lập trình viên phải giúp nó học những kỹ năng đó, sử dụng các công cụ mới của Amazon để hỗ trợ các dự án học tăng cường.
“Đây là một công nghệ mà gần như hoàn toàn ngoài tầm với của tất cả trừ những tổ chức có nguồn lực và động lực tốt nhất,” nói Matt Wood, người điều hành chương trình trí tuệ nhân tạo tại AWS. “Chúng tôi đã trừu tượng hóa rất nhiều sự phức tạp.”
Wood hy vọng DeepRacer sẽ giúp các lập trình viên hiểu sâu hơn về học tăng cường và khuyến khích họ áp dụng nó vào các vấn đề nặng hơn - tạo ra kinh doanh mới cho bộ phận đám mây của Amazon. Học tăng cường có thể huấn luyện phần mềm phản ứng phù hợp với các điều kiện thay đổi. Wood nói rằng nó rất phù hợp với các kịch bản công nghiệp, như tối ưu hóa hoạt động của các đường cánh quạt gió dưới điều kiện thời tiết hoặc nhu cầu năng lượng thay đổi, hoặc ưu tiên lịch trình tàu và container trong cảng. Với sự giúp đỡ từ AWS, General Electric đã sử dụng học tăng cường để cải thiện các mô hình xử lý hình ảnh trong máy MRI.
Amazon công bố DeepRacer tại hội nghị đám mây hàng năm re:Invent tại Las Vegas vào thứ Năm. Công ty dự định tổ chức một loạt hơn mười cuộc đua dành cho chủ nhân của DeepRacer trên khắp thế giới, nơi họ có thể giành được điểm tín dụng AWS và có thể là một chuyến đi miễn phí đến trận chung kết tại re:Invent vào năm sau. Dự án được lấy cảm hứng từ một phần là từ cảnh xe RC tự động cỏn cỏn, trong đó mọi người sử dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở để xây dựng và đua xe tự động nhỏ của họ.
Các thuật toán học tăng cường học được kỹ năng thông qua việc thử và lỗi lặp đi lặp lại. Chúng được hướng dẫn bởi phản hồi từ một “hàm thưởng” cung cấp một loại động lực mô phỏng - ví dụ, thông qua việc cho phần mềm biết rằng nó phải cố gắng tối đa hóa điểm số hoặc nâng đồ vật mà không rơi xuống. Qua nhiều nỗ lực để chiến thắng trong một trận sumo ảo hoặc sử dụng robot nắm vật, phần mềm có thể dần dần cải thiện khả năng đạt được mục tiêu mà nó được đặt ra.
Có thể mất hàng triệu lần thất bại cho một hệ thống học tăng cường trở nên thành thạo, vì vậy hầu hết các dự án sử dụng công nghệ này phụ thuộc vào mô phỏng để tăng tốc quá trình khó nhọc này. Phiên bản cải tiến của AlphaGo mà Alphabet tạo ra vào năm ngoái, được gọi là AlphaZero, đã chơi 21 triệu trận cờ vây với chính nó để vượt qua trình độ của bất kỳ con người nào. Các lập trình viên muốn chơi với DeepRacer của Amazon phải đào tạo mã của họ trước tiên trong một thế giới ảo được tạo ra bởi Amazon cho dự án, trong đó một phiên bản số của chiếc xe có thể lái - và va chạm - lặp đi lặp lại.
Amazon không phải là công ty máy tính đám mây duy nhất đang cố gắng thu hút các lập trình viên tò mò về học tăng cường. Microsoft đã phát hành một môi trường mô phỏng mã nguồn mở cho drone và ô tô có tên là AirSim, cũng được sử dụng cho các thử nghiệm học tăng cường. Bộ phận đám mây của họ, chỉ sau Amazon về doanh thu, đang quảng cáo công nghệ này đến khách hàng. Shell đã cùng các kỹ sư của Microsoft áp dụng công nghệ này vào việc khoan các giếng dầu ngang khó khăn. Kevin Scott, giám đốc công nghệ của Microsoft, cho biết kỹ thuật này đang trở nên dễ tiếp cận đủ để được sử dụng rộng rãi. “Nó không chỉ là chơi game nữa,” ông nói.
Những câu chuyện tuyệt vời khác từ Mytour
- Hey, tắt Siri trên màn hình khóa của bạn
- Lord of the Rings có đối xử kỳ thị với Orcs không?
- Học máy có thể tạo ra các vân tay giả mạo
- Danh sách mong muốn 2018: 48 ý tưởng quà tặng thông minh cho ngày lễ
- Chặng đường của Fei-Fei Li để cải thiện trí tuệ nhân tạo cho con người
- Đang tìm kiếm thêm? Đăng ký nhận bản tin hàng ngày của chúng tôi và không bao giờ bỏ lỡ những câu chuyện mới và tuyệt vời nhất của chúng tôi
