星期

2020年04月03日

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

2020-04-03 11:04:30 來源:互聯網 閱讀:-

電腦的自信正與日俱增,接管一切的日子還有多遠? 就讓我們安排一場人機大戰一窺究竟吧!

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

這就是壓力嗎?不得不承認自己有所擔心。我一手抓緊安全帶、抽起雙腳楔進腳槽,儀表板上的燈光頓時變藍, 車上旋即傳來電子系統的吱吱屁響,方向盤抽筋般左右扭了兩下,以后長嘯一聲便邁開闊步。剛剛掠過Copse彎, 之前憂慮竟已煙消云散,Devbot 2.0果然非同小可。

我其實不是太擔心讓這部車帶著我跑一圈。畢竟銀石賽道的緩沖區空間很充裕,而且如今如果不是對車自身的科技信心十足,根本沒有人會讓你登上一臺全自動駕駛賽車,他們的法律顧問團更不可能同意。允許自動駕駛汽車在路上主宰一切,感覺上風險要大得多。

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

可是速度更高的汽車又如何呢?我覺得會更難于操縱,但這樣不是理所當然的嗎?超級電腦過去幾十年多次挫敗棋王棋圣,賽車也已變成零和一的二進制活動,賽道極限性能一律經過非常精細的厘定,以數理方式預先推算出圈速最快的攻略,一切就看你能否突破極限。

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

我可是用盡全力挑戰極限,因為這一戰榮辱攸關,豈能敗在電腦手下。這場較量以一圈定勝負,人類首先上場,再輪到機器表演。所以在唯一一個計時圈上, 我做出了大部分人可能會做出的行為---活像身經百戰的狂戰士一往無悔。這全力出擊的一圈,或許在油門到底時機上有所猶豫,掠過彎心時或須略為修正軌跡,繼而大膽妄為直搗黃龍,總而言之,就是無所不用其極的笨蛋駕駛指南,但你們這些機器就試試把這手功夫放進演算法推演一番吧。這種駕駛手法若能造出最快圈速,人和機器豈不高下立見?

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

且容先介紹一下今天的機器主角Devbot 2.0。它是Roboracer的開發成果,Roboracer就是一支自動駕駛車隊,旗下賽車Robocar過去兩年在世界各地示范表演。請留意是表演,節目包括極速示范、磨胎生煙、甜甜圈之類,從未參與實戰,但車隊確有計劃搞比賽,畢竟這是非常反傳統的玩法。

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

Devbot 2.0(意思就是第二代車型) 是一盤十分認真的生意。“與其把它當作汽車,不如把它想像成一個硬件平臺。”合伙計劃負責人Paul Andrews告訴我,“Devbot載有各式感應器、處理器、激光雷達、攝像頭和GPS裝置,別人可以用來測試他們的軟件程序”大家不妨這樣想,任何對自動駕駛有興趣的人 (意思等于差不多涵蓋行內所有人),都可以利用Devbot測試其軟件,大眾最近就用它測試了一套制動傳感器算法。聽說大眾工程師的將有關軟件上傳到Devot安裝完畢后,Roborace的人員問大眾工程師是否對其軟件有信心,足夠讓他親身坐在車上進行測試。結果大眾工程師二話沒說直接上車,Devbot也不負所托——沒有撞車。

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

對汽車公司來說,Devbot可以為開發工作提供一條捷徑,對其他人來說則好比一張讓其勾畫心中概念的白紙。我此行認識了比薩大學博士后研究員Danilo Caporale,他說:“我們的實驗室從事機器人和生物工程研究,所以有很多涉及機械假肢、仿人形機器人以至工業機器人的工作。這些研究的出發點各異,所以我們問自己在這個項目上能夠為未來汽車作出什么貢獻,從中可以得到什么經驗,有助于我們改良日后的機器人。我舉個例子,我們為災后救難工作設計了一種能夠在險惡環境,譬如塌樓現場搜救的仿人形機器人。Devbot正適合我們測試這些機器人的傳感器,查明它們的反應有多快, 在我們所謂非常干凈的環境中會有何反應,所以受惠的不僅僅是汽車。”

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

Devbot會為研究公司舉辦競賽。“并非僅僅是跟蹤圈速軌跡,而是要讓車輛在失去GPS信號、或者在自行尋找路線破解錐筒八陣圖時,掌握自己的位置。” Andrews告訴我,“這些技術可謂前途無量。”今天對抗賽的性質比較基本,所用軟件也較為簡單,不需具有學習能力,所以無法通過反復測試、逐圈改善圈速。不過在場的賽車工程師說,圈速出現0.1秒以上誤差對他們來說是很不尋常的事。

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

把車上所有東西扒光直到剩下車架,會發現里面原來是一臺Ginetta LMP3,但兩邊車軸各有一個電動馬達,動力加起來有550匹馬力,0-96km/h三秒左右。不過有一件事一直沒有坦白交代:交戰雙方,即是Devbot和我的極速、一律以絕對談不上轟轟烈烈的100km/h為限。這樣似乎不是熱血沸騰的浴血奮戰吧?可是限速一事對哪一方比較有利呢?

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

根據我的比賽經驗,車速越高,我犯的錯誤也會越多。如此一來,我反而可以在戰術上動動腦筋。那么還需要考慮線位嗎?只要找出賽道上最短的路線,圈速不就比較快嗎?這些問題讓我的腦袋不勝負荷,因為迄今為止我在賽道上都從未考慮過的參數。

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

就這樣我抽絲剝繭、沉淀再分析,所得結論如下:油門全開,無視剎車踏板,總之入彎之后見機行事。手法實際上一如以往,但出彎沒必要用盡路肩。因為Devbot的方向盤轉起來相當沉重,剎車也很費勁,車身容易前后俯仰和側傾,動作好像還在開發階段的賽車,而且聲浪滔天。所謂滔天只是就電動賽車而言,何況歌聲談不上悅耳。

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

好, 輪到Devbot上場表演。起步手法并不暴戾,顯然是要做到運勁適當,不求火爆,由此可知起步之初已經領先一個馬鼻。到Copse彎,它與彎內路肩保持著一英尺距離,我在同一個位置就入侵了三英尺有色地帶。它進入Becketts彎的手法倒是相當好,剎車時機比我更推后,減速過程也非常平順,唯出彎時機不夠早,也未能把握機會盡早加速。

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

不過這部車真的很有趣,沖過Club Straight大直路時居然像之前直搗Maggotts彎那樣做出突兀的修正動作,感覺挺像玩Forza游戲時的電腦抽筋閃避動作。入彎后倒是十分厲害,曉得循序漸進、增加打方向盤幅度,同時利用剎車力道平衡轉向姿勢。總的來說,雙方圈速幾近平手,但工程師給解讀遙測數據和四秒圈速差距從何而來之前,我已經知道自己技勝一籌。不過屏幕上的戰況紀錄相當耐人尋味,彎心車速雖以我高了一大截,減速暢順程度、轉向連貫性和下盤微調功夫卻暗示Devbot其實可以跑得更快。

“人機大戰”不止有圍棋!人類和電腦,誰能把賽車開得更快?

后來他們再試了一遍,派出一名工程師登上換了另一套軟件的Devbo,軟件本身支持較高極速,而且比較敢于冒險,結果在Becketts因為輕微外閃觸及彎角外圍的濕滑白線而發生轉向過多。Devbot雖然挽回了側滑劣勢,車廂往回擺一刻卻未能點到即止。是的,電腦車在打轉。這件事讓我很高興,因為Devbot證明了自己也會犯錯,說明機器也需要多學習,而且學習過程絕不輕松,也不可能一蹴而蹴。不過跟我不一樣,它的速度只會越來越高。再過十年的話, 我實在不敢說自己會再次接受同一挑戰。但我可以確定地說,這次戰果非常值得回味,畢竟自鳴得意是非常合乎人性的行為。

推薦閱讀:蘋果7和8哪個好

巴西vs瑞士比分预测 电竞学校录取分数线 体彩天津11选5走势图表 竟彩足球比分动画直播 越南河内5分彩开奖号码 澳门百家乐官方网站_Welcome 足彩胜负彩复式计算器 凤凰娱乐彩票平台 内蒙古时时彩走势带线 特码资料期期公开验证 湖北30选5开奖时间 排列三和值走势图2元网 dg视讯是真是假 青海11选5开奖信息 足彩半全场胜负620 浙江6+1走势图 幸运飞艇开奖官方网站