人工智慧 甩尾讓美國世界甩尾冠軍感嘆要失業了
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▲ AI 甩尾讓美國 Formula Drift 世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo 感嘆:要失業了(圖片取自網路)
2015 年美國 Formula Drift 職業飄移錦標賽的世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo,對人工智慧技術設計的 MARTY 的高難度AI甩尾印象深刻,說:「在這種操控上,機器人可能會比我們人類做的更好」,甚至半開玩笑道:「我要失去我的工作了!」
自駕車做得比真人車手更好?全因有 AI 加持
MARTY 穿梭於跑道中的模樣,或許會讓某些人想起有「甩尾天王」、「飄移大師」、「磚叔」等稱號的 Ken Block,其實團隊確實是想向 Ken Block 的 Gymkhana 系列影片致敬,也將用來測試的這條賽道命名為 MARTYkhana。然而,即便是已經親自出演十多部 Gymkhana 影片的 Ken Block 本人,對賽道和車體掌握的精確程度,可能也無法和自動駕駛車 MARTY 相比。
但此絕非質疑 Ken Block 的技術,只因自駕車 MARTY 有 AI 加持:
真人車手需用肉眼去看速表,傾聽引擎催動、輪胎摩擦的聲音,用身體去感受離心力,再把這些資訊匯集到大腦整合,最後再做出反應;但對於 AI 而言這似乎不成問題,因智慧車載系統可以整合從感測器中讀取的精確數據,如車速、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度,以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度等等。
除此之外,AI 還能衍伸出車輛自動輔助駕駛系統、駕駛人瞌睡警示、防撞預警、車載自我診斷系統(OBD)、胎壓檢測裝置(TPMS)、車道偏離警示系統(LWDS)、前方碰撞預警系統(FCWS)及後方碰撞預警系統等 AI 人工智慧車(Smart Car)等等相關應用。
並非為了比快 而是要讓自駕車更加安全
史丹佛大學團隊總結 MARTY 的測試經驗與結果,發表了一篇論文〈朝著超越穩定極限的自動駕駛控制邁進:沿著一般道路漂移〉,敘述團隊進行這項研究的目的,是為了讓自駕汽車更加安全、更適合上路。MARTY 的技術若成熟,代表著自動駕駛可以在極端狀態下控制車輛,離自駕車商業化又邁進了一步。即使職業車手會因 AI 而自開玩笑「擔心失業」,換個角度想,反之創造 AI 的話想必就不會失業了吧。
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