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放弃你的赛车梦吧!人工智能即将统治赛道!_抵韩
2019-05-12 18:49  www.yijingnet.com    我要评论

如果说几年前Google的“阿尔法狗”打败世界围棋冠军是因为围棋有固定套路的话,那么前几个月人工智能AI打败星际争霸2世界冠军的事就显得有点吓人了!

虽然我并不太会玩这种即时战略又考验微操的游戏,但基本套路还是明白的。相较于围棋来说,星际争霸2的可变性和战术要更多,对于AI的计算能力和临场战局分析提出了接近变态般的要求!

这不禁让我有了这样一个想法:如果顶级赛车手和AI比赛,那么谁会更快呢?

其实早在2007年左右,我就已经见过所谓的“AI”跑圈了。在当年有一款名为rFacotr的模拟赛车便是支持“AI”跑圈的。与大部分赛车游戏的“电脑人”不同,rFactor是可以让AI来驾驶你自己这台赛车。为了满足好奇心,我在当年弄出了一套非常难以驾驭调教,正前束,零倾角、零下压力通通一锅端,然而当我把车交给“AI”后却发现,虽然开的很挣扎,但至少比我要好了不少!

AI概念赛车

由此我们就不得不来分析一下相比于世界顶尖车手,AI车手到底在哪方面有着很强的优势?

路线掌握

世界顶尖车手基本在30圈左右就能够掌握一条赛道最为完美的走线,然而对于AI来说,它的学习成本似乎要来的更低,只需要给它“一张”赛道的实景三维图,

这几天发生的新闻

,它就完全可以凭借曾经学习过来的赛道走线方法分析出几种不同的走线。

然后AI再加以实践,通过出弯速度、入弯速度、直道尾速和弯中速度进行排列组合,来得到最优的走线,整体耗时应该在10圈左右。为何我能得出如此答案?因为在星际争霸2的比赛中,AI只用了1个月的学习时间就完成了人类需要200年才能完全掌握的技术要领和数据!

由此可见NPU在学习汇总能力上是强于人类的。也就是说对于赛道的适应能力,AI是要整体强于人类的。但是你需要考虑一个很重要的因素,世界级的顶尖车手基本上是在全球各地赛道都有过比赛经历的人!也就是说碰到完全陌生赛道的几率微乎其微。

赛车调教

在“赛车圈”一直有这样一个传说,舒马赫和Kimi都是偏爱车辆转向过度调教的车手,而阿隆索和汉密尔顿则正好相反,他们喜欢的是略微转向不足的调教。虽说无法单纯地评判孰优孰劣,但从驾驶难度上来说,转向过度的赛车是需要更为精准的油门和转向输入,对于轮胎的使用也更为温和。

同时,在车辆完全一样的情况下,激进的调教也可以带来更快的单圈速度,可随之而来的问题就是车辆极限会变得非常窄。这对于车手的脚下功夫要求就会变得异常严苛,很有可能会因为一丁点失误就造成严重的失控。所以大部分车手在比赛的时候都会选择使用相对来说保守一些的调教,避免出现以小博大,紧张刺激的场面。

但是AI车手就完全不用担心这些了,相比于人类来说它可以更加精准地控制油门开度和转向输入角度,配合车辆上的各种传感器,基本可以在毫秒之间预测出车辆下一步的走势,从而改变油门或者转向的输入。

刹车距离

在刹车的控制上AI车手也是明显强于人类车手,它可以通过各种传感器来检测轮胎与地面之间的瞬时附着力变化,从而微妙地改变刹车踏板力度。众所周知,顶级赛车大多是不带有ABS系统的,因为ABS相比于顶尖车手的“脚丫子”来说并不能缩短制动距离。但AI车手的“脚丫子”明显要比人类来的更为精准,如此一来,晚几米的刹车点会带来极大的圈速差距。

轮胎衰减情况感知

以目前的F1为例,轮胎的衰减情况完全是循序渐进地,虽然不一定是一条完美的直线性能下降,但每一圈车手都是可以通过身体和经验来感知车辆的细微变化。同理,AI车手也可以通过各种传感器来感知信号,只不过相比上述几种情况来说,在这一点上AI车手无法拉开与人类车手之间的差距,所以在这一轮对比中双方打平。

注意力集中能力

虽然赛车开久很容易出现用肌肉记忆驾驶的情况,但在顶尖赛车领域,肌肉记忆跑圈的方法显然并不合适。面对着千变万化的赛道情况和赛车性能差异,

今曰新闻头条

,使用肌肉记忆驾驶并不能完全发挥出赛车100%的性能。那么在长距离比赛时,

最近快手有啥大的新闻

,车手就必须要集中120%的注意力来驾驶赛车。