ChatGPT与自动驾驶能碰撞出什么样的火花？

大家好，我是大凡光学，今天来聊聊ChatGPT应用到自动驾驶上能碰撞出什么样的火花呢？

ChatGPT 的横空出世，在业界掀起了惊涛骇浪。真实自然的人机对话、比拟专家的回答以及一本正经的胡说八道，使它迅速走红，风靡全世界。

比尔盖茨如此盛赞：ChatGPT 的意义不亚于 PC 和互联网诞生。

先来回答 ChatGPT 到底是个啥？它是个基于上千亿超大语料参数组成的 GPT3.0 架构训练出来的一个自然语言处理聊天工具。ChatGPT 的算法采用了 Transformer 神经网络架构，具有很好的时序数据处理能力，说大白话就是能很好处理上下文的语法关系，拥有非常强的文本生成能力。

这么火的 ChatGPT，能否用在自动驾驶技术训练当中？

答案是：可以。

短短时间内，已经有人工智能技术公司展开 ChatGPT 背后的技术的研究，并将ChatGPT 的技术思路引入自动驾驶，如在认知驾驶决策算法的进化上分成了以下三个阶段：

第一个阶段是引入了个别场景的端到端模仿学习，直接拟合人驾行为。

第二个阶段是通过大模型，引入海量正常人驾数据，通过 Prompt 的方式实现认知决策的可控可解释。

第三个阶段就是引入了真实接管数据，在其中尝试使用“人类反馈强化学习”。一般来说，人类司机的每一次接管，都是对自动驾驶策略的一次人为反馈；这个接管数据可以被简单当成一个负样本来使用，就是自动驾驶决策被纠正的一次记录。同时也可以被当作改进认知决策的正样本来学习。

如果 ChatGPT 再继续搜索和学习下去，自动驾驶将实现车端感知架构跨代升级，也就是将过去分散的多个下游任务都集成到一起，形成一个更加端到端架构，包括红绿灯、局部路网、预测等任务，实现跨代升级。

还有就是，目前的自动驾驶还比较“傻”，因为汽车的智能系统与人的交互是比较机械的，比如说，前面有一辆车，按照规则，它有可能会无法正确判断什么时候该绕行。而ChatGPT等人工智能的迭代，未来可能会让机器更接近人的思维模式，学习人的驾驶行为，带领自动驾驶进入“2.0时代”。

好了，今天的话题就到这里。如果您也喜欢机器视觉、自动驾驶的话题，就关注大凡光学吧。