7月26日消息，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，最近，Alphabet旗下的自動(dòng)駕駛子公司W(wǎng)aymo與Alphabet旗下另一家專注于人工智能的子公司DeepMind合作，開(kāi)發(fā)新的訓(xùn)練方法，以提高人工智能算法訓(xùn)練質(zhì)量和效率。

Waymo進(jìn)行了大量訓(xùn)練，以改進(jìn)和提高驅(qū)動(dòng)其自動(dòng)駕駛軟件的人工智能。能夠可靠引導(dǎo)自動(dòng)駕駛汽車的人工智能模型，通常需要無(wú)休止的測(cè)試和微調(diào)。這兩家公司合作，尋找一種更有效的方法，來(lái)訓(xùn)練和微調(diào)該公司的自動(dòng)駕駛算法。

這兩家公司合作推出了一種名為“基于人群的訓(xùn)練”（Population Based Training，簡(jiǎn)稱PBT）的訓(xùn)練方法，該方法是基于達(dá)爾文的進(jìn)化論概念，之前由DeepMind開(kāi)發(fā)。以這種方式改進(jìn)人工智能算法，可能幫助Waymo獲得優(yōu)勢(shì)。

Waymo解釋稱，人工智能算法通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)來(lái)進(jìn)行自我改進(jìn)。一個(gè)模型被賦予一項(xiàng)任務(wù)，然后它基于收到的反饋進(jìn)行持續(xù)嘗試和調(diào)整，以學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。

任務(wù)的完成情況很大程度上取決于訓(xùn)練的方案，而找到最佳方案通常是有經(jīng)驗(yàn)的研究人員和工程師的工作。他們精心挑選正在接受訓(xùn)練的人工智能模型，剔除表現(xiàn)最差的模型，并釋放資源，從頭開(kāi)始訓(xùn)練新的算法。（小狐貍）