无人科技|MIT领衔发明新AI模型,19个神经元就能操控车辆行驶( 二 )
该深度学习模型已在自动驾驶汽车上进行了测试 。研究人员可以轻易地找出 , 在驾驶时 , 神经网络的注意力放在哪里:在这种情况下 , 是路肩和地平线 。
他们还能确定每个神经元在驾驶决策中发挥的作用 , 即每个神经元的功能和行为 。对于规模更大的深度学习模型 , 是不可能实现这种程度的可解释性的 。”
NCP 的鲁棒性也经得住考验 。研究人员在输入图像中添加了干扰和噪声 , 以测试 AI 的应对能力 。得益于新神经网络模型和架构 , 该模型表现出了强大的噪声抵抗力 。
研究人员 Ramin Hasani 认为 , 可解释性和鲁棒性是新模型的两个最主要优势 , 但它实际上还有更多优点 , 比如减少训练时间 , 以及增加在简单系统中实现 AI 的可能性 。
“我们的 NCP 可以在广泛应用中进行模仿学习 , 包括自动化工作和机器人运动 , ”Hasani 补充称 , “这些新发现为 AI 社区拓展了新的方向 , 生物神经系统中的计算原理可以成为创建高性能可解释 AI 的重要资源 , 作为现有黑盒机器学习系统的替代品 。”
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