特斯拉无人驾驶最核心的人工智能算法，竟是强化学习

2017年，谷歌的AlphaGo再次卷土重来，完败世界第一棋手柯洁，人工智能一下子成为全球讨论的焦点，而升级版的技术——强化学习算法更是瞬间成为技术领域讨论的热点。

风口已至，Google、亚马逊、微软等巨头，开始大力布局人工智能领域。百度，腾讯，阿里巴巴，京东，等互联网巨头甚至都在美国硅谷大肆高薪挖掘人工智能人才。

▌互联网巨头抢人大战硝烟四起

就在Google第一女神李飞飞离职的50天后。2018年11月15日，另一位知名的谷歌AI华裔高管，也辞别了这家美国科技巨头。

她叫做李佳，谷歌云AI研发主管、谷歌AI中国中心总裁。

算上之前回归斯坦福大学的李飞飞，卸任百度副总裁的陆奇，还有2017年出走的前百度首席科学家吴恩达，接连4位重量级人工智能专家离开中国，千万年薪对于他们，早已不再具有吸引力。

除了对梦想的追求，其背后更是人工智能领域对人才的追逐，不仅是企业，还包括学术界。

此刻的北京，即便是普通的机器学习算法岗位，少则月薪 20k，甚至 100k 以上……

风口来了，真的是猪要飞起来了，猪肉也开始涨价了。

▌强化学习是技能升级的必然选择

进入人工智能，深度学习算法是必须要学习的，再结合未来5年的发展，人工智能的算法技术再次细化，强化学习成为人工智能发展的核心技术，让机器学会自我探索，能判断出最优的行为。

为什么强化学习将会成为人工智能发展的核心技术，我们就拿最火的无人驾驶来说。

首先，强化学习可以更有效地解决环境特殊情况。比如，针对可能会出现行人和动物乱穿马路的特殊情况，强化学习就可以学习如何做出正确的行为。

其次，强化学习具有整体的系统性，对其中的一些模块更加鲁棒。例如，自动驾驶中的感知模块不可能做到完全可靠。有一次无，Tesla无人驾驶的事故就是因为在强光环境中感知模块失效导致的。

最后，强化学习可以比较容易学习到一系列行为。自动驾驶中需要执行一系列正确的行为才能成功的驾驶。而强化学习能够学会自动修正偏移。

讲了这么说，对于非专业的半路出家的我们该如何学习呢？

很简单！那就选择一位好的导师，快速入门。互联网时代，越快学会，损失的时间成本越低。

11月30日，小象学院联合上海交通大学叶梓博士，准备了一场关于强化学习的人工智能盛宴，从算法角度和技术发展，带你领略强化学习的重要秘诀，快速了解和认知强化学习，成为一名人工智能工程师。

长按二维码查看详情

长按二维码查看详情

咨询，报名，查看更多课程，请点击【阅读原文】

↓↓↓