本文内容译自TechCrunch科技新闻网的报道，Cortica teaches autonomous vehicles with unsupervised learning。Cortica专门研制计算机视觉系统，将物体图像转换为文字，无监督的深度学习是AI技术发展的一个新方面，让AI系统可以模仿人类大脑的辨识能力。
Cortica正在进入移动业务，它的人工智能技术刚开设了一个汽车分部。该公司称，自动驾驶的关键在于使用无监督学习的技术，允许汽车驾驶系统自动地处理数据，认识驾驶环境。
对于初入人工智能行业的人来说，有监督的机器学习就是给AI一组例子，以及有关的注释，以便它能够学会在将来识别类似的物体。比如你可以给系统提供一千张停车标志的图像，有些是退了色的，有些被树枝遮挡等等，好让你的AI学会辨认停车标志。
在无监督的机器学习中，所给的例子是没有加标注的，AI必须根据共同特征对示例进行分类。比如停车标志是红色和有八角白边。AI能够逐渐学会，有时红色褪色，有时白边会被树枝遮挡一部分等等，但它会根据情况调整，把停车标志归类为停车标志。
Cortica说，无监督的机器学习将允许未来的自动驾驶车辆更好地适应新的路况。Cortica研发出来的系统帮助制造商和开发人员，从传感器获取所有数据，处理那些图像，把这些图像按照已定义的元数据来归类和打标记。Crotica 的首席执行官和创始人Igal Raichelgauz在一份新闻发布稿中说，该系统可以处理车载摄像头所产生的大量数据。单单加州的车辆数据就相当于整个YouTube每小时的视频数据量。
为了处理这么大量的数据，系统使用云端/终端混合的设计结构：“非关键的“数据处理被卸载到云端，以简化过程和降低耗电。这在车辆越来越电动化、较少依赖汽油的情况下更加重要。
该公司表示，这种机器学习比较接近人类的看见和处理视觉信号过程。即使停车标志上张贴了纸条，即使在雨中，即使在昏暗的光线下，我们人也能够辨认停车标志。Cortica的AI能够适应所谓”下一代的障碍“，包括看见行人的手势，预测其它车辆和行人的行动意图。
下面是一个4分钟的视频，显示AI的无监督学习，在繁忙的城市共交车辆之间穿行而不至于在人行横道处撞到行人，令人安心。（我们看到，AI系统已学会毫无错误地把各种车辆标为绿色，把行人标为红色，把自行车标为蓝色等等。）
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