开车学习“机器学习”？如果不是有380万人围观，我都不敢相信。灵活的转弯和速度控制：可以自由转弯并沿着最佳路线行驶：可以绕多个圈，不管绕多少圈：在这个赛车项目中，主角不愧是一群AI老司机。可以看到，并且不涉及远程控制。更准确地说，它们是通过数千万次虚拟训练训练出来的人工智能模型。这些模特所参加的比赛在业内也是众所周知的。这是亚马逊云科技举办的亚马逊DeepRacer联赛。作为全球开发者数量最多的自动驾驶赛车联盟，亚马逊DeepRace不争谁有钱买跑车，更不争谁有资源建场地，只争强化学习选手们编写的算法和训练水平——堪称全球智能横版选秀综艺，充分诠释了“智能是新性感”的真谛。自成立以来，AmazonDeepRacer在AI/ML圈子里已经家喻户晓。14万开发者参与其中，知乎也有硬核体验和PO证书。大众影响力上升，仅一部预告片就有380万播放量。去年，AmazonDeepRacerLeague与F1官方团队联合举办了虚拟“巴塞罗那站”比赛，夺得了自动驾驶行业F1的称号。那么，这个AmazonDeepRacer有什么用呢？为什么技术爱好者如此过分？开发者参与最多的自动驾驶联赛2018年，亚马逊云科技萌生了举办AI算法大赛的想法，让更多人了解相关技术，甚至作为从业者上手，亚马逊DeepRacer联赛应运而生。该活动从一开始就针对非行业团体。官方提供了几乎所有的参赛软件资源，甚至还有教程指南。参与者甚至不需要花钱购买实体汽车。他们可以先使用云平台上的3D赛车模拟器来训练自己的自动驾驶算法。入职后，参与者可以报名参加每月在线资格赛。如果你进入世界排名前64位，你将有资格参加线下联赛——与世界上最好的球员PK你的模型。虽然门槛低，但奖金也很高。冠军将获得10,000美元的奖金，亚军将获得5,000美元的奖金，季军将获得2,000美元的奖金。门槛低，奖金高，前沿科技还在玩。大赛自创办以来，吸引了全球不同背景人士的关注。参赛者中，有硅谷的全栈开发者和领航员，有来自新加坡和加拿大银行的员工，也有中国的大学生……来自不同背景的参赛者的参与，不仅体现了比赛的多样性，也使得机器学习技术被更多人所熟知。同时也为游戏增添了许多有趣的小片段。比如亚马逊DeepRacerTV2019的总决赛，中国台湾小伙翻盘夺冠，但他在发表获奖感言时却用中文表达了自己的感受，让英文主持人不知如何是好。答...值得一提的是，今年DeepRacer也开始在中国举办面向中国开发者的中国挑战赛。奖品也很丰厚，值得关注和期待。如何驯服自动驾驶汽车？从现场回顾技术理论，其实AmazonDeepRacer活动背后的基础很简单，也很前沿。怎么理解这句话？让我们从自动驾驶汽车的结构说起。AmazonDeepRacer的自动驾驶汽车是世代相传的。第一代汽车是比赛的主力军，其核心包括英特尔凌动?处理器、四百万像素1080p分辨率摄像头、高速WiFi和英特尔OpenVino计算机视觉工具套件。第一代汽车主要用于赛车比赛，通过视觉识别判断赛道，完成比赛。更先进的是第二代汽车DeepRacerEvo，配备了立体摄像头和激光雷达，可用于追车和避障。如果你熟悉自动驾驶，或许也能看出来，这个配置可以用“简单”来形容，但足以体验自动驾驶的乐趣——这是因为真正给到的是算法和模型汽车是自动驾驶的灵魂。与今天道路上的自动驾驶汽车一样，AmazonDeepRacer也使用了机器学习类别下的一项技术：强化学习(RL)。这项技术出现只有几年时间，但可以说是近年来最重要的技术突破之一。2016年AlphaGo战胜李世石的背后就是这项技术。强化学习的原理不难理解。是一种“驯兽师”机制，也可以理解为“巴甫洛夫之犬”原理。以“鸡啄纸”为例：如果我们要训练一只鸡去啄一张粉红色的纸，那么它每啄一张粉红色的纸，就会得到食物作为奖励。经过一些训练，这只鸡始终正确地找到了粉红色的纸片。△来自推特用户@YAWScience奖励无人车和电脑当然不能用食物，而是用他们能理解的“奖励功能”（RewardFunction）。对于AmazonDeepRacer，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表示四个轮子是否都在赛道上，progress表示当前的完成进度。具体到代码中，如果一个轮子在赛道上一次没有发生，则奖励函数将被扣除，否则，将一直以汽车的进步作为奖励。奖励函数的值越大，训练越成功。当奖励函数为负时，任务失败。defreward_function(params):ifnotparams["all_wheels_on_track"]:reward=-1else:reward=params["progress"]returnreward如果想让小车更聪明，跑道上不掉头，我们也可以稍微设置一下函数稍微复杂一点，就是以小车距离跑道中心虚线的距离作为参数。距离越小，奖励越大。训练过程中，小车通过摄像头等记录自身位置，不断调整速度和行驶方向。当奖励函数最大化并稳定时——“驯兽”完成。恭喜你掌握了强化学习的基本原理。如何进入？比赛精彩有趣，有奖金赢取，原理通俗易懂。现在，你迫不及待想玩了吗？参与方式很简单：只需注册一个AmazonCloudTech帐户即可。登录到AmazonDeepRacer控制台。在构建模型之前，在车库中配置您自己的虚拟赛车。给它起一个很酷的名字（名字不能改，不要只是叫它“测试”然后收工），选择你喜欢的颜色并根据你要参加的比赛类型配置相机创建专属虚拟汽车后，按照提示一步步创建模型：官方还提供了虚拟环境，降低了上手门槛，让汽车在虚拟世界中进行训练。完成后，您可以提交模型并选择一个比赛参加！参加线上比赛不需要实体车，直接参加即可。在虚拟驾驶领域打响名次后，还可以免费获得亚马逊云科技的实体车一辆，价值300美元。当然，如果你不缺钱，也可以直接在官网购买：虽然买个小车要花点钱，但确实更有趣。您可以在家中重现曲目并随时练习。据说有人为了取得好成绩，直接换了更大的房子，在自家地下车库里重现了赛道练习（手动狗头）——官网还贴心地提供了在家搭建赛道的教程：最后划重点，提供一些拔官羊毛的机会。如果您是首次参与AmazonDeepRacer项目的新用户，第一个月可以获得10小时的免费训练时间和5GB的存储空间。除了空闲时间，AmazonDeepRacer还提供免费视频教程，教您强化学习的基础知识以及如何开始比赛。比赛技巧也是重点。官网上什至还有圈数保持者写的攻略：所以，不管你是技术小白，还是经验丰富的机器学习从业者，都可以放心大胆的参与。赛车游戏让更多人开始接触AI。前面提到亚马逊云科技在2018年想以游戏活动的形式推广AI算法，后来AmazonDeepracer出来了。此举的目的是为了面对AI/ML发展的汹涌势头。大厂希望更多的人了解相关技术，然后参与其中。以亚马逊Deepracer为例。为了扩大参赛人数，亚马逊云科技还针对16岁以上的高中生和大学生推出了学生竞赛，报名不需要信用卡就可以参加。此外，如果您完成所有学习模块，在所有课程测试中取得至少80%的分数，并在学生会中获得一圈成绩，则可以获得奖学金。前500名学员还将获得亚马逊云科技和英特尔为期12个月的技术专家指导。不局限于AmazonDeepRacer，亚马逊云科技在各个方面都做出了动作，让不同背景的人都能了解并上手机器学习。例如提供1000万美元的AmazonCloudTechnologyAI&MLScholarshipProgram；例如，发布无代码机器学习图形界面AmazonSageMakerCanvas，帮助机器学习零经验的企业级用户解决业务问题，让所有业务背景的人都能上手。再比如AmazonSagemakerStudioLab，一个为更多开发者提供免费算力的机器学习“实验室”……相信只有越来越多的人了解并上手AI/ML相关技术和产品。这波上涨只有10年的发展浪潮才能真正释放价值。
