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飙着车学「机器学习」?要不是380万人围观我都不敢相信

发布日期:2022-08-07 15:23    点击次数:78

 “秋名山上行人稀,常有车手较高低。如今无人车当道,全是 AI 老司机。”

且问 AI 老司机表现如何?

可灵活转弯,控速自如:

可行云流水,沿最优路线过弯:

更可多次打圈,绕多少下也不在话下:

这场竞速赛事,主角确实是一群 AI 老司机,人类全程只能看,也没有什么遥控器参与。

更准确地说,它们是历经千万次虚拟练车训练出来的人工智能模型。这些模型所角逐的赛事也在业内颇具盛名,这就是亚马逊云科技举办的——

Amazon DeepRacer League。

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作为全球最多开发者参与的自动驾驶赛车联赛,Amazon DeepRace 不拼谁更有钱买跑车,更不拼谁有资源搞场地,只拼选手们写的强化学习算法和训练水平——

堪称全球智力水平选秀综艺,充分诠释“ Smart is the new sexy ”的真正奥义。

开办至今, Amazon DeepRacer 在 AI/ML 圈已有相当名气,14万开发者参与其中,知乎上还有铁粉晒经历、Po证书。

大众影响力水涨船高,仅一部预告片就有380万播放量。

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随着赛事越办越破圈,去年,Amazon DeepRacer League 更与 F1 官方搞起联名,举办了一场虚拟“巴塞罗那站”比赛,坐实自动驾驶界 F1 名头。

所以,这个 Amazon DeepRacer 什么来头?为什么让技术爱好者们如此上头?

最多开发者参与的自动驾驶联赛

2018年,亚马逊云科技萌生举办 AI 算法大赛念头,让更多人了解相关技术,甚至入门成为从业者,Amazon DeepRacer League 应运而生。

活动一开始就面向非业内群体,官方提供了几乎所有参赛软件资源,甚至有教程攻略,参与者甚至无需花钱购买实体小车,可以先在云平台上 3D 赛车模拟器,训练自己的自动驾驶算法。

入门后,参与者即可报名参加每个月的线上预选赛。如果你冲入全球前64强,就能获得线下联赛参赛资格——

和世界各路高手实地 PK 你的模型。

虽说门槛低,比赛奖金也却很高。

冠军将获得10000美元的奖金,亚军则奖励5000美元,季军2000美元。

低门槛加上高额奖金,玩的还是前沿技术,比赛自打举办,吸引了全球不同背景的人们关注。

参与者中,既有硅谷全栈开发人员、飞行员,来自新加坡、加拿大银行员工,还有中国大学生……

不同背景参与者加入,不仅体现比赛多元性,让机器学习技术为更多人所知,同时,也为比赛增添许多有意思的小片段。

比如 Amazon DeepRacer TV 2019年决赛中,一位中国台湾小哥逆转获胜后,赢得冠军,但发表获奖感言时, 荞麦的功效他却用了中文表达自己的心情,整得英语主持人一时不知道怎么接话…

值得一提的是,今年DeepRacer也开始在国内举办面向中国开发者的中国挑战赛,奖品同样丰厚,值得关注与期待。

如何驯服一只无人车?

从赛场回顾技术理论,实际上,Amazon DeepRacer 活动背后的基础即简单又前沿。

如何理解这句话?

不妨先从一辆自动驾驶小车构造展开。

Amazon DeepRacer 的自动驾驶小车有代际区分。一代车是参赛主力,核心包括一个 Intel Atom® 处理器,一个四百万像素1080p分辨率摄像头,一个高速 WiFi 以及 Intel OpenVino 计算机视觉工具套件。一代车主要用于竞速比赛,通过视觉识别判定赛道,完成比赛。

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更高阶的是二代车 DeepRacer Evo ,配备立体摄像头和激光雷达,可用于可进行追逐赛与避障赛。

如果熟悉自动驾驶,你可能也能看出这一配置可谓“朴素”,却足够体验自动驾驶的乐趣——

这是因为 真正赋予小车自动驾驶灵魂的,是算法与模型。

同当今马路上的自动驾驶车一样,Amazon DeepRacer 同样使用到机器学习门类下的一门技术:

强化学习(RL)。

该项技术兴起不过数年,却算得上是近些年人类最重要的技术突破之一。2016年战胜李世石的 AlphaGo 背后就是该技术发挥作用。

强化学习原理不难理解,就是一种“驯兽师”机制,也可以理解为「巴浦洛夫的狗」原理。

以“小鸡啄纸”为例:

如果我们想训练一只鸡啄粉色纸片,那么,每当它啄到粉色纸片时,就奖励给食物。

经过一番训练后,这只鸡就一直能正确找到粉色纸片了。

△ 来自Twitter用户@YAWScience

当然,奖励无人小车和电脑不能用食物,而是用它们能懂的“奖励函数”( Reward Function )。

对于 Amazon DeepRacer 来说,开发者可以设置一个超级简单的奖励函数,它只有两个参数:all_wheels_on_track 表示四个轮子是否全在赛道内, progress 代表当前完成进度。

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具体到代码上,如果有车轮不在赛道上发生一次,就扣除奖励函数,反之,就一直以小车走过的进度来奖励它。

奖励函数的值越大,就说明训练越成功,当奖励函数为负值时,任务失败。

def reward_function(params):     if not params["all_wheels_on_track"]:         reward = -1     else:         reward = params["progress"]     return reward 

如果想让小车更聪明,不要在跑道上拐来拐去,我们还可以把函数设置得稍微复杂一点,以小车偏离跑道中心虚线的距离作为一个参数。距离越小,则奖励越大。

训练过程中,小车通过摄像头等记录自己的位置,不断调整车速和行驶方向,当奖励函数最大化且稳定后——

“驯兽”就完成了,恭喜,你已掌握强化学习的根本原理。

飙着车学「机器学习」?要不是380万人围观我都不敢相信 如何参赛?

比赛热血好玩,还有奖金可拿,原理易懂,现在,你是不是迫不及待想玩玩?

参与方式很简单:只需注册一个亚马逊云科技账户就行。

登陆账号进入 Amazon DeepRacer 控制台。

在构建模型之前,先在车库配置一辆自己的虚拟赛车。

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给它起一个炫酷的名字(名字不可以更改,千万不要取个“ test ”就完事了),选个你喜欢的颜色并根据你要参加的比赛类型配置摄像头。

创建好专属虚拟小车后,按照提示一步步创建模型:

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官方还提供虚拟环境,降低上手门槛,让小车在虚拟世界中训练,完成后,就可提交模型选一场比赛参加了!

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参与线上竞赛不需要实体小车,直接参与即可。

等你在虚拟练车领域崭露头角后,也能可以获得亚马逊云科技免费赠送的实体小车,价值300美元。

当然,不差钱的话,也可直接在官网购买:

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买小车虽说要花点钱,不过确实更添玩乐趣味,你可以在家里复刻赛道,随时进行练习。

据说,还有人为了拿个好成绩直接换了大房子,在自家地下车库里复刻了赛道练习(手动狗头)——

官网也贴心地提供了在家搭建赛道的教程:

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最后,划重点,提供一些薅官方羊毛机会。

如果你是新用户首次参加 Amazon DeepRacer 项目,第一个月可以获得10小时的免费训练时长以及5GB的存储空间。

除了免费时长,Amazon DeepRacer 还提供了免费的视频教程教你强化学习的基础知识、比赛入门指导。

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比赛技巧也是重点,官方网页上连单圈记录保持者写的攻略都要来了:

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所以,不论你是技术小白还是有经验的机器学习从业人员,都可以放心大胆地参与进来。

赛车游戏让更多人入门 AI

如前面所说,亚马逊云科技2018年就想以游戏活动方式推广 AI 算法,后来才有 Amazon Deepracer ,此举目的,在于面对 AI/ML 发展势头汹涌,这家大厂期望让更多人了解相关技术,进而参与其中。

就拿 Amazon Deepracer 来说,为扩大参赛人群,亚马逊云科技还发起一项针对16岁以上高中生和大学生的学生比赛,注册无需信用卡即可参与。

此外,如果完成所有学习模块,在所有课程测试中获得至少80%分数,又在学生联盟中单圈成绩优异,还可以获得一份奖学金。前500名的学生,还将获得亚马逊云科技和英特尔的技术专家指导,为期12个月。

飙着车学「机器学习」?要不是380万人围观我都不敢相信

不止于 Amazon DeepRacer ,亚马逊云科技为让不同背景的人都可以了解并入门机器学习,在方方面面都有所动作。

比如,提供1000万美金的亚马逊云科技 AI&ML 奖学金计划;

比如,发布无代码机器学习图形界面 Amazon SageMaker Canvas ,帮助零机器学习经验的企业级用户解决业务问题,让各个业务背景的人都能上手。

再比如,面向更多开发者,提供免费算力的机器学习“实验室” Amazon Sagemaker Studio Lab ……

相信只有越来越多人了解并上手 AI/ML 相关技术和产品,这一兴起不过10年的浪潮才能真正释出价值。