近日，特斯拉人工智能與自動輔助駕駛軟件副總裁阿肖克?埃盧斯瓦米揭示了特斯拉人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)駕駛的方式。埃盧斯瓦米指出，特斯拉采用的“端到端”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將感知、規(guī)劃和控制三個功能整合進(jìn)一個統(tǒng)一的、持續(xù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這種架構(gòu)的優(yōu)勢在于其可擴(kuò)展性和更貼近人類思維方式的推理能力。

特斯拉的AI系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)并掌握細(xì)微的價值判斷，例如決定是繞過路面積水還是短暫駛?cè)雽ο蚩哲嚨酪源_保安全通行。此外，該系統(tǒng)使AI能夠理解復(fù)雜的意圖判斷，例如識別道路上的動物是準(zhǔn)備穿越還是原地停留。埃盧斯瓦米提到，特斯拉的AI系統(tǒng)需處理來自多攝像頭、導(dǎo)航地圖及運(yùn)動學(xué)數(shù)據(jù)的數(shù)十億個“輸入標(biāo)記”，依托全球車隊(duì)構(gòu)建了一個被稱為“數(shù)據(jù)瀑布”的龐大資源池，每天產(chǎn)生的駕駛數(shù)據(jù)相當(dāng)于500年的實(shí)際駕駛經(jīng)驗(yàn)。

為了提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性和可測試性，特斯拉開發(fā)了一系列專用工具，包括“生成式高斯點(diǎn)陣渲染”技術(shù)和“神經(jīng)世界模擬器”，使工程師能夠在虛擬環(huán)境中安全測試新的駕駛模型，并實(shí)時生成高分辨率、具備因果邏輯的響應(yīng)。埃盧斯瓦米表示，這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)未來也將應(yīng)用于特斯拉人形機(jī)器人Optimus。