مرحبًا ومرحبًا بكم في البرنامج التعليمي الممتع لهذه الوحدة النمطية الأولى للسيارة ذاتية القيادة.
ستكون ملحمة.
سنختبر أعيننا على البيئة وسنختبرها على أربعة مستويات مختلفة.
أي أننا سنلعب لعبة.
ستتمتع اللعبة بمستويات كاملة من الصعوبة وسيتعين على الذكاء الاصطناعي اجتياز هذه المستويات الأربعة.
إذن ماذا ستكون هذه المستويات الأربعة؟
المستوى الأول ، المستوى الأول سيكون الوصول إلى المطار ثم القيام ببعض الرحلات ذهابًا وإيابًا بين
المطار ووسط المدينة.
وبمجرد أن نرى السيارة تقوم بهذه الرحلات ذهابًا وإيابًا ، حسنًا ، نجتاز المستوى الأول ، ثم المستوى الثاني.
المستوى الثاني هو الاستمرار في القيام بهذه الرحلات ذهابًا وإيابًا ، ولكن على طريق محدد نرسمه بأنفسنا.
لكنه سيكون طريقًا سهلاً لأنه المستوى الثاني وبالطبع سيتعين على السيارة القيادة بنفسها بالبقاء
على هذا الطريق.
لذلك سيكون طريقًا يمتد من المطار إلى وسط المدينة ثم يذهب إلى الاتجاه الآخر.
وبالتالي ، سيتعين على السيارة القيام بهذه الرحلات ذهابًا وإيابًا من خلال البقاء على هذا الطريق.
إذا حدث ذلك ، فسنمر بالمستوى الثاني ، ثم المستوى الثالث.
سيكون المستوى الثالث هو رسم بعض العقبات على الخريطة لمعرفة ما إذا كانت السيارة ستنجح في تجنب العقبات
وما زالت تصل إلى هدفها.
لذلك لا تقلق.
سنرسم بعض العقبات الصعبة التي سيتعين على السيارة تجنبها وسنرى ما إذا كانت قد تمكنت
من الوصول إلى المطار ووسط المدينة.
وأخيرًا ، المستوى الرابع ، سيكون المستوى الأكثر تحديًا للسيارة هو رسم طريق صعب للغاية للوصول
إلى وسط المدينة.
لذلك لا أعرف ، كما تعلمون ، سيكون طريقًا مثل بعض التعرج المتعرج.
أنا لست مهندسًا معماريًا لامعًا ، لكنني سأحاول شق طريق مليء بالتحديات.
لذلك دعونا نأمل أن نجتاز المستوى الأول على الأقل.
ذلك سيكون رائعا.
ثم دعونا نأمل أن نتمكن أيضًا من اجتياز المستوى الثاني والثالث.
وإذا تجاوزنا المستوى الرابع ، فسيكون ذلك رائعًا.
لذلك دعونا نفعل هذا.
لنأخذ التحدي.
حسنًا ، في الواقع ، ستواجه السيارة ذاتية القيادة التحدي ، لكننا العقل الذي يقف وراء ذلك
، لذلك دعونا لا نزال نأمل أن ينجح ذلك.
حسنا.
لذا فإن أول شيء سأفعله هو مجرد تذكيرك سريعًا بالخريطة.
إذن هذه هي الخريطة.
أولاً ، سنلقي نظرة على الخريطة.
سننظر إلى السيارة ذاتية القيادة بدون الذكاء الاصطناعي.
لذلك ستكون مجرد سيارة لديها تلك الإجراءات العشوائية التي رأيتها في بداية هذه الوحدة.
فكيف ننظر إلى ذلك؟
حسنًا ، علينا إلغاء تنشيط الذكاء الاصطناعي وتنشيط الذكاء الاصطناعي ، نحتاج ببساطة إلى وضع درجة حرارة مساوية
للصفر.
تذكر أن المعلمة هنا هي درجة الحرارة وهي الآن تساوي سبعة.
هذه درجة حرارة منخفضة.
سنزيد ذلك بعد ذلك.
لكن إذا كنا لا نريد أن يكون للسيارة عقل ، أي إذا لم نرغب في تنشيط الذكاء الاصطناعي ، فنحن
ببساطة نحتاج إلى ضبط درجة الحرارة على صفر t يساوي صفرًا.
ونفس الشيء هنا.
بالطبع ، هذه هي درجة الحرارة الحقيقية في الكود.
لذا ها نحن ذا.
ثم يجب ألا ننسى الحفظ وإلا فلن يشمل ذلك التغيير.
حسنًا ، ليس لدينا الآن أي ذكاء اصطناعي.
تم تنشيط الذكاء الاصطناعي.
لذلك دعونا نلقي نظرة على الخريطة لمجرد إعطائنا تجديدًا سريعًا ، وتذكيرًا سريعًا بالشكل الذي تبدو
عليه.
لذلك سأقوم بتحديد كل شيء والضغط على إدخال.
حسنا.
وهناك خريطتنا وسيارتنا.
لذا كما ترى ، فإن السيارة لديها إجراءات عشوائية تمامًا ، كما تعلم ، للذهاب يسارًا ، أو تسير بشكل مستقيم
أو يمينًا.
وبالتالي ، فهو لا يصل إلى المطار ، وهو ما أذكره في أعلى يسار الخريطة ولا
يصل.
حسنًا ، لقد فعلت ذلك للتو.
لكن هذا عشوائي تمامًا.
ترى ، الآن هو في المطار ولا يصل إلى الهدف الآخر ، وهو وسط المدينة في أسفل
يمين الخريطة.
لذلك كنا مثل هنا.
لكن يمكننا الآن أن نرى بوضوح أن الإجراءات عشوائية تمامًا.
إنه لا يذهب إلى أي مكان وبالتأكيد لا يوجد ذكاء اصطناعي.
لكن لا تقلق.
سنقوم بتنشيطه الآن.
سأغلق الخريطة.
وبعد ذلك سأعيد تشغيل النواة ، وأعد تشغيل النواة.
انقر فوق زر هذه الأداة هنا وبعد ذلك.
نعم ، والآن حان وقت العرض.
أخيرًا سنضع هذا العقل الذي صنعناه في السيارة ونقوم بتنشيط الذكاء الاصطناعي.
أنا متحمس للغاية لرؤية ما سيحدث.
سنقوم بتنشيط الذكاء الاصطناعي الآن ولكي نفعل ذلك نحتاج إلى رفع درجة الحرارة.
لتغيير درجة الحرارة ، نحتاج فقط إلى تعويض هذا الصفر جيدًا ، فلنبدأ بسبعة كما فعلنا
من قبل.
لذلك دعونا نحدد سبعة هنا.
حسنا.
دعونا لا ننسى الحفظ.
والآن دعنا نعود إلى خريطتنا.
والآن يمكننا إعادة تنفيذ هذا مرة أخرى لأننا أعدنا تشغيل النواة.
لذلك دعونا ننفذ وها نحن ذا.
لدينا السيارة وماذا تفعل؟
حسنًا ، إنها تحاول أن تجد طريقها.
إنه استكشاف ، إنه يفهم ما يجب عليه فعله.
وهي على وشك الوصول إلى المطار.
وها نحن ذا.
تم تحقيق الهدف الأول.
رائع.
والآن الهدف التالي هو الوصول إلى وسط المدينة.
وهناك وصلت للتو إلى وسط المدينة.
والآن يحاول العثور على المطار مرة أخرى ، والذهاب إلى المطار.
وهناك فعلت مرة أخرى.
رائع.
لذلك هذا يعمل.
لم يستغرق الأمر وقتًا ، في الواقع ، للاستكشاف والتعلم من الخطأ.
كما تعلم ، الخطأ هنا هو الابتعاد عن الهدف.
هذا هو المكان الذي نعاقب فيه السيارة بإعطائها مكافأة سلبية بعض الشيء.
إنها -0. 2.
لذلك تعلمت من هذا الخطأ.
ومن خلال التعلم من هذا الخطأ ، تمكنت من الحصول على مكافآت إيجابية من خلال الاقتراب من الهدف.
والآن فهمت أخيرًا ما يجب عليها فعله.
إنه بالتأكيد يصل إلى المطار ثم يصل إلى وسط المدينة ثم يقوم بهذه الرحلات ذهابًا وإيابًا.
لذلك هذا مثالي.
لدينا سيارة ذاتية القيادة ، لكن لا يسعني إلا أن ألاحظ أنها تبدو وكأنها حشرة.
لا تبدو السيارة واثقة من نفسها ، كما تعلم ، ليس لديها ثقة كبيرة في الحركة.
إنه مثل الذهاب إلى اليسار واليمين.
هذا لا يشبه حركة السيارة.
يبدو وكأنه حشرة.
لذلك سنقوم بإصلاح ذلك.
وكما قد تكون خمنت ، فإن طريقة إصلاح ذلك هي زيادة درجة الحرارة.
لأن تذكر أن درجة الحرارة هي المعلمة في وظيفة soft mac التي يمكننا زيادتها بحيث
يتم إرجاع الإجراء بمزيد من اليقين.
لذلك من المنطقي أنه إذا قمنا بزيادة درجة الحرارة ، حسنًا ، فقد ينتهي بنا الأمر إلى الحصول على سيارة
أكثر ثقة بنفسها لأن الذكاء الاصطناعي سيكون أكثر ثقة بشأن الإجراء الذي يجب أن تلعبه.
وهذا ، تذكر ، لأنه سيتم لعب الإجراء باحتمالية أعلى.
المشكلة الوحيدة في زيادة درجة الحرارة هي أن تذكر أن الذكاء الاصطناعي أقل استكشافًا للإجراءات
الأخرى لأنه من خلال زيادة درجة الحرارة ، سيكون للإجراءات الأخرى احتمالات منخفضة.
لكن في الوقت الحالي لا يبدو أن هذا يمثل مشكلة لأن السيارة يبدو أنها لا تواجه مشكلة في الوصول إلى
أهدافها في المطار في وسط المدينة.
حتى نتمكن من زيادة درجة الحرارة تمامًا إذا أردنا.
هذا الشيء الذي يشبه حشرة حتى الآن ، يشبه السيارة.
لذلك دعونا نفعل هذا.
سأغلق هذا الآن.
هناك نذهب.
أعد تشغيل النواة مرة أخرى.
و اضغط.
نعم.
والآن سنزيد درجة الحرارة.
لذلك دعونا نفعل هذا.
سأعود إلى ملفي.
ثم استبدل هذا t يساوي سبعة في 100.
هناك نذهب.
ثم ننقذ.
والآن لدينا سيارة ذاتية القيادة.
متأكد من نفسه.
لذلك قد نحصل على نتائج أفضل وقد نحصل على شيء يشبه السيارة إلى حد كبير.
لننقر على الخريطة ثم نعيد تنفيذ ذلك مرة أخرى.
حسنا.
ماذا حدث؟
أوه ، لقد تسبب في نوع من الإرهاق.
لست متأكدًا من السبب ، ولكن على أي حال ، لدينا الآن شيء يشبه السيارة إلى حد كبير.
يمكنك أن ترى أنه يسير بشكل أكثر استقامة.
إنها لا تقوم بهذه الحركات اليمنى واليسرى السريعة.
هذا لأن السيارة الآن أكثر ثقة في الاتجاه الذي يجب أن تسلكه في كل مرة.
إنها تريد أن تأخذ أفضل اتجاه للذهاب إلى المطار ثم إلى وسط المدينة.
من الواضح أنه يمكننا الآن أن نقول إننا نجتاز المستوى الأول.
تقوم السيارة بهذه الرحلات ذهابًا وإيابًا بين المطار ووسط المدينة.
لذلك سنقوم بحفظ ذلك.
هذا سوف أريكم كيفية إنقاذ الدماغ.
نحتاج فقط إلى النقر فوق زر الحفظ هذا.
وإذا كنا.
انظر إلى ما يحدث هنا.
حسنًا ، لدينا منحنى المكافأة في البداية.
يمكننا أن نلاحظ بعض الأخطاء التي ارتكبها.
هذا هو المكان الذي تكون فيه المكافأة سلبية.
ولكن بعد ذلك تعلمت من أخطائها ، وتزايدت المكافأة شيئًا فشيئًا حتى وصلت إلى مكافأة إيجابية ثابتة
تساوي صفرًا. 1.
ولكن هذا هو الحد الأقصى للمكافأة التي حددناها ، وذلك لأنه انتهى به الأمر إلى الاستكشاف.
هذه هي مرحلة الاستكشاف.
وبعد ذلك عرفت فقط ما عليها فعله.
وهذا هو المكان الذي كانت تقوم فيه بهذه الرحلات ذهابًا وإيابًا بين المطارات ووسط المدينة دون أي خطأ.
لذا ها نحن ذا.
لقد اجتزنا المستوى الأول.
تهانينا.
الآن دعونا نجعل الأمور أكثر صعوبة.
لنأخذ الأمور إلى المستوى التالي.
دعنا نحاول تجاوز المستوى الثاني ، والذي أذكر أنه سيكون القيام بهذه الرحلات ذهابًا وإيابًا على طريق محدد
سنرسمه بأنفسنا.
لذلك دعونا نتحقق من ذلك في البرنامج التعليمي التالي.
وحتى ذلك الحين ، استمتع بـ i.