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主题:【讨论】现在的自动车为什么这么慢呢? -- cdcdcdd

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家园 【讨论】现在的自动车为什么这么慢呢?

今年美国高级武器研究总署(darpa)举办的自动车挑战赛胜利结束。最终由卡内基梅隆大学和斯坦福代表队分别夺得冠亚军。冠军队所使用的改装的雪佛兰自动车在100公里赛程中时速不过20公里。有点奇怪为什么这么慢呢,动力肯定不是问题,难道是电脑处理数据的速度不够快吗?

http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,1684543,00.html

家园 好像是要处理路况的

那就复杂多了,看起来有路口,stop牌子之类的。

新闻不是说上一届连到终点的车都没有么?

家园 难点在于识别

计算机图像识别是一个很难的问题。这个挑战赛的主要挑战就是在识别而不是动力。目前的图像识别只能在简单条件下识别特定的物体(比如人脸)。真要做到终结者里那样的机器人需要解决复杂环境下大量物体(至少几千种)识别的问题,目前的图像识别还做不到。这个自动车从某种意义上来说就是一个机器人。

家园 说到底还是运算能力不够

不过图像识别如果纯粹拼算法拼运算的话肯定是死路一条... 以有限去算无限,怎么也算不过来的...

家园 那么人咋就能够算过来呢?
家园 人脑是生物计算机呵

运算能力比石头计算机要高出一个级别来...

而且人脑还有学习功能 -- 刚生下来的孩子也不会识别图像,妈妈的奶头和爸爸的鼻子头分辨不出来的...

所以解决之道就应该是图像识别+神经网络,识别得越多,学得越多,识别速度也就越来越快...

家园 神经网络计算已经大行其道

为啥这里例子里面,计算机还是那么弱咧?

家园 这东西进步可是会很快的

国家地理台为此拍的纪录片里,上一年开的最远的

才走了7英里。新一年就n多车子到终点了。

斯坦福的是冠军。

家园 一开始看成

[SIZE=3]现在的自行车为什么这么慢呢?[/SIZE]

家园 现在计算机实现的神经网络规模太小

人脑的网络是数以亿记的,现在的计算机还无法模拟。而且,现在计算机术语里面的神经网络还是太简单,和真正的人的神经还差得很远。

家园 光拼识别还是不够的

更重要的人有综合和分析的能力,而且人识别物体是一个动态的过程,运用知识和识别图像这两个过程是交互进行的。单纯作识别是无法赶上人的能力的。研究这方面的人已经认识到了这一点,可是目前还没有好的数学方法来实现。

家园 结构问题

用俗话说就是平行处理速度不够快。。

石头计算机的说法很新颖。。俺一般是说硅基,人是碳基的:)

家园 人为啥平行处理速度快呢?

俗话说“一心不能两用”不久石说不能平行处理信息么?

硅基计算机?硅还不是从石头里面出来的,石英矿变成石英砂,再提炼成单晶硅的?

家园 有空我可以给诸位简单介绍一下

陆地无人驾驶车辆技术,以及为什么陆地无人驾驶车辆技术这么难弄好。也算参与过我国的无人车相关技术攻关,对此有点了解。

家园 等你咯!
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