在自动驾驶汽车中使用深度学习可以帮助克服诸如了解行人行为、寻找最短路径以及对人和物体进行准确检测等挑战。根据一份报告，2018年约80%的道路交通事故是人为错误造成的。因此，使自动驾驶汽车成为主流的主要目标之一是消除对人类驾驶员的需求并减少道路交通事故死亡人数。无人驾驶汽车的实验无疑表明道路伤亡人数有所减少。不过，还是有很多人经常看到关于自驾车事故的新闻，比如美国亚利桑那州Uber自驾车事故撞死行人。据称，事故原因是自动驾驶汽车无法准确检测和识别行人。为了最大限度地减少此类事故，需要对自动驾驶车辆进行广泛的训练，以准确检测其路径上是否存在人员和任何其他物体，这就是深度学习的用武之地。自动驾驶汽车的深度学习可以帮助他们有效地分类和分类检测道路上和周围环境中的人或物体。深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络来模拟人脑的复杂功能。深度学习可以在没有任何人为干预的情况下更准确地对物体进行分类。例如，假设有两个人写数字九(9)，但他们写的数字不同（一个人写9，另一个人写一个九，底部没有明显的曲线）。除非掌握所有可能的数字九的书写方式，否则深度学习网络以外的人工智能算法将很难检测到两个数字都代表九，尽管它们的形状不同。借助深度神经网络的深度学习可以轻松地将这两个数字识别为9。深度学习准确分类不同对象的能力可以解决自动驾驶汽车面临的一些主要挑战。自动驾驶汽车的深度学习如何解决某些挑战机器学习算法在训练自动驾驶汽车时面临特征提取的问题。特征提取需要程序员告诉算法他们应该寻找什么来做出决定。因此，机器学习算法的决策能力在很大程度上取决于程序员的洞察力。深度学习功能不同，消除了特征提取的问题，从而使深度学习神经网络的检测和决策更加准确。深度学习可以提高检测道路障碍物的准确性和更好的决策能力，可以帮助解决自动驾驶汽车面临的许多挑战。理解复杂的交通行为驾驶是一个涉及与其他司机和行人的复杂互动的过程。例如，如果骑车人打算转弯，他或她会打手势通知附近的其他司机。然后司机可以放慢车速，让骑自行车的人转弯。人类依靠通用智能来进行这种社交互动。而且，通过深度学习，自动驾驶汽车现在很有可能与其他司机和行人进行社交互动。深度学习神经网络可以帮助自动驾驶汽车检测其他司机和行人发出的导航信号，并采取适当的行动避免任何碰撞。在极端天气条件下检测标志性自动驾驶汽车的另一个??主要挑战是极端天气条件。尽管这是一项没有任何技术可以完全解决的环境挑战，但深度学习可以解决极端气候下的问题。例如，在降雪期间，道路上的招牌可能会被雪覆盖。此外，该标志可能仅在降雪后的一段时间内部分可见。使用其他人工智能算法，自动驾驶汽车很难理解招牌上的半个标志。但是借助神经网络的深度学习可以根据招牌上部分可见的标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层，然后将其传递给隐藏层以找出完整的符号应该是什么。根据输出，神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。寻找最短的旅行路线地球上的所有动物，包括人类，都有能力在周围环境中导航并灵活探索新区域。神经回路的空间行为使它们的导航成为可能。动物大脑通过在规则的六边形网格中映射周围环境来导航。这些六边形图案有助于导航，类似于地图中的网格线。神经模式支持基于向量的导航假设。基于矢量的导航允许大脑计算到所需位置的距离和方向。可以使用基于矢量的导航来训练深度学习神经网络，以找到从A点到B点的最短路径。通过将动物大脑使用的相同网格线模式嵌入第一层，深度学习可以计算距离和方向一个目的地。具有基于矢量的导航和深度学习的自动驾驶汽车还可以检测是否存在任何新的可用捷径，以减少旅行时间。深度学习本身还需要克服很多挑战。虽然自动驾驶汽车有很多好处，但单靠深度学习并不能使自动驾驶汽车变得先进和智能化，因为有很多阻碍自动驾驶汽车成为主流的障碍。通过深度学习，检测物体的准确率确实提高了，但是是以大量数据为代价的。基于数据表示的深度学习能力。数据在神经网络的不同层表示，然后根据数据的模式导出输出。由于深度学习的全部功能是基于数据的，因此训练神经网络需要比其他AI算法更多的数据，因此很难创建用于训练它们的数据集。此外，收集训练神经网络所需的数据也很耗时。使用深度学习神经网络的另一个挑战是它们的黑盒问题。如果程序做出了决定，程序员可以撤消该决定以找出程序做出该决定的原因。然而，深度学习不是一个可追溯的系统，而是在隐藏层中处理数据。开发人员只能找到神经网络的数据输入及其输出。但是，他们无法找出隐藏层中进行了哪些处理来做出决定。因此，很难知道深度学习网络为什么会失败，因为没有人可以追溯到失败发生的地方。有时，深度学习网络甚至不能做它们应该做的事情。神经网络很难像跨不同视频帧那样泛化小图像变换。例如，根据一项研究，深度卷积网络根据上下文的微小变化将狒狒或猫鼬标记为同一只北极熊。自动驾驶汽车是一项实验，目前还没有人知道结果会如何。自动驾驶汽车的深度学习是否会成为主流交通工具取决于技术如何进一步发展。即使克服了深度学习的挑战，自动驾驶汽车的道路上还有其他障碍。这些汽车集成了多种技术，例如收集数据的物联网设备、处理数据的云计算以及提高数据传输速度的5G。一旦这些技术能够有效协同创造良好的交通生态系统，自动驾驶汽车就可以成为主流。
