2020/02/07
《百面机器学习-算法工程师带你去面试》读书笔记
《No.34: p360~final page》第14章 人工智能的热门应用

3.        AI在自动驾驶中的应用
3.1.        为什么要做无人驾驶？
3.1.1.        安全：随着算法和传感器技术的进步，人们相信在不久的将来，自动驾驶将超过人类司机的驾驶安全率。
3.1.2.        方便：自动驾驶可以将驾驶员从方向盘后面解放出来，在乘车时进行工作和娱乐。
3.1.3.        高效共享：如果能够实现自动驾驶，那么人们可以不再买车和养车，完全依赖于共享出行。
3.1.4.        减少拥堵：根据伊利诺伊大学的沃克教授的一项研究，在一个人工驾驶的车队中，只要加入一辆自动驾驶汽车，就可以将车队行驶车速的标准差减少50%，使得行驶更加稳定和省油。
3.2.        自动驾驶的定义: 它的广义的定义为：自动驾驶是无须人工的持续干预下，用于自动控制交通工具行驶轨迹的系统。
3.3.        自动驾驶技术路线的演进
3.3.1.        一是基于路面上的基础设施，帮助车辆定位，导航和决策；
3.3.2.        另一个是在不改变现有路面的情况下，车辆通过自带的传感器和智能计算来独立完成驾驶。
3.4.        自动驾驶与人工智能:自动驾驶的支撑技术可以分为3层，上层控制：路线规划，交通分析，交通安排。中层控制：物体识别，路障监测，遵守交规。底层控制：巡航控制，防抱死，电子系统控制牵引力，燃油喷射系统，引擎调谐。其中每一层都可以用到人工智能技术。
3.5.        自动驾驶的商业化: 现有的自动驾驶商业部署，主要在封闭的园区和有严格管控的固定线路。
4.        机器翻译
4.1.        机器翻译是什么？机器翻译，即通过计算机将一种语言的文本翻译成另一种语言
4.2.        机器翻译技术的发展: 机器翻译的研究经历了基于规则的方法、基于统计的方法、基于神经网络的方法三个阶段的发展。
5.        人机交互中的智能计算
5.1.        人机交互（Human computer interaction），是研究人（用户）和计算机之间交互方式的学科，是人通过交互界面的一系列输入和计算机提供的输出反馈来完成一项任务或者达到一个目标的过程
5.2.        智能交互最终将在人性化方面回归。
5.3.        黑盒化已经开始引起人对智能设备的不信任，越来越多的研究工作开始侧重增加智能设备的决策透明性。