特斯拉的新人工智能主管——AndrejKarpathy，将协助特斯拉的汽车构建自学驾驶员功能。特斯拉CEO埃隆·马斯克聘用了一位新的人工智能研究主管，这标志着他对自动驾驶研发的新的思维。上周，马斯克将AndrejKarpathy从OpenAI公司挤到。

这是马斯克和其他人仍然投资的一家非营利公司，一直致力于“探寻找到安全性的人工智能道路”。Karpathy是人工智能领域的一颗冉冉升起的新星，他曾在斯坦福大学读书，且师从知名人工智能专家、现任谷歌云首席科学家的李飞飞。

李飞飞因顺利研发一组图像数据库，构建了机器视觉上的突破，而被科技圈人士所熟悉。很多人指出，Karpathy在计算机视觉方面的特长对特斯拉而言是一笔确实的财富。

但他在增强自学系统方面的经验，对于特斯拉的自动驾驶系统来说有可能更为重要。增强自学的启发来自于动物自学——大大反复一种不道德，最后带给大力的结果。

而且，正如今年早些时候所认为的，人类可以通过训练计算机去构建编程无法构建的事情，是科学领域一项十分最重要的方式（闻“2017年的十大突破性技术：增强自学”）。这种机器学习的形式是AlphaGo的核心，Alphabet旗下DeepMind的一个计算机程序，学会了用打破人类的技能来玩游戏这一古老的棋类游戏。许多汽车制造商，还包括谷歌、优步，以及最近被英特尔并购的Mobileye，都在谋求增强自学，让汽车自己在仿真环境中自动驾驶，在具备挑战性的情况下学会如何驾驶员。比如说一下在挤迫的路段或挤迫的十字路口，为一辆车制订行车规则是十分艰难的。

但是，通过增强自学，一辆自动驾驶汽车可以自己自学怎样去做到这件事。从斯坦福大学毕业后，Karpathy在DeepMind展开了进修，在那里，增强自学是一个主要的研究重点。这一技术也是OpenAI公司的主要研究项目。事实上，在他自己博客公布的有关于增强自学的文章中，Karpathy提及了增强自学技术基于特斯拉的自动驾驶测试。

他认为，虽然增强自学一般情况下并不限于于实验成本高昂的情况，但新的方法，再加大量现实数据（特斯拉正在搜集的数据）可能会有所协助。任命一位特斯拉的人工智能研究主管，指出特斯拉的自动驾驶还不存在一些问题和挑战：在问题解决问题之前还有一段路要回头。

本文来源：彩乐园-www.haoshuchina.com