ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಡ್ರೈವಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು?
ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವೆಂದರೆ "ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್" ಸಿಸ್ಟಮ್ ಎನ್ನುವುದು ಕಚ್ಚಾ ಸಂವೇದಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ + ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ CNN ಅನ್ನು "ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್" ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು.
ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, LiDAR, Radar, ಅಥವಾ IMU...) ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಾಹನ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಂಕೇತಗಳು (ಥ್ರೊಟಲ್ ಅಥವಾ ಸ್ಟೀರಿಂಗ್ ವೀಲ್ ಕೋನದಂತಹವು) ನೇರವಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ವಿಭಿನ್ನ ವಾಹನ ಮಾದರಿಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಾಹನದ ಚಾಲನಾ ಪಥಕ್ಕೆ ಸಡಿಲಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಈ ಅಡಿಪಾಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, UniAD ನಂತಹ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಸಹ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ, ಇದು ಅಂತಿಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಂಕೇತಗಳು ಅಥವಾ ವೇ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಧ್ಯಂತರ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ಕಿರಿದಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಿಂದ, ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಮೂಲತತ್ವವು ಸಂವೇದನಾ ಮಾಹಿತಿಯ ನಷ್ಟವಿಲ್ಲದ ಪ್ರಸರಣವಾಗಿರಬೇಕು.
ನಾನ್ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪಿಎನ್‌ಸಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನಾವು ಶ್ವೇತಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು (ಕಾರುಗಳು, ಜನರು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಊಹಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಸ್ಥಿರ ಪರಿಸರದ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರಸ್ತೆ ರಚನೆ, ವೇಗ ಮಿತಿಗಳು, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ದೀಪಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ). ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಇದ್ದರೆ, ನಾವು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಚಾಲನಾ ದೃಶ್ಯಗಳ ಪ್ರದರ್ಶನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ದೃಶ್ಯಗಳಿಗೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಅಮೂರ್ತತೆಯು ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಚಾಲನಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅಥವಾ ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾದ ಕಾರ್ಯಗಳು ತುಂಬಾ ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ PnC ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಷ್ಟವಿಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಭರವಸೆಯೊಂದಿಗೆ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು (ಬಹುಶಃ ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ) ಸಮಗ್ರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ನನ್ನ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ, ಈ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯ ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು.
ಡೈನಾಮಿಕ್ ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಷನ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಕೆಲವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳಂತಹ ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಾನು ನಂಬುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಹಜವಾಗಿ, ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವು ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ತಪ್ಪುಗ್ರಹಿಕೆಗಳು
1. ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೇ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿರಬೇಕು.
ಮೇಲೆ ಚರ್ಚಿಸಿದ ವಿಶಾಲವಾದ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀವು ಒಪ್ಪಿದರೆ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸುಲಭ. ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಕಾರ್ಯದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಮಾಹಿತಿಯ ನಷ್ಟವಿಲ್ಲದ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಬೇಕು. ಕಿರಿದಾದ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ವಿಧಾನವು ಬಹಳಷ್ಟು ಅನಗತ್ಯ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ರಹಸ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
2.ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಶುದ್ಧ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು.
ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ, ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಯ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ಅಗತ್ಯ ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಾಗಿವೆ; ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಚಾಲಿತವಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಶುದ್ಧ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವುದಿಲ್ಲ. ನ.
3.ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ, ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಸಂಕುಚಿತ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ L3 ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ?
ಪ್ರಸ್ತುತ ಶುದ್ಧ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಎಫ್‌ಎಸ್‌ಡಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು L3 ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕರು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರವು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕರು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬಹುದೇ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ. ಶುದ್ಧ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾದಲ್ಲಿ ವೇಮೊ ಮತ್ತು ಕ್ರೂಸ್ ಇಬ್ಬರೂ ಅನೇಕ ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ರೂಸ್‌ನ ಕೊನೆಯ ಅಪಘಾತವು ಎರಡು ಗಾಯಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು, ಆದರೂ ಅಂತಹ ಅಪಘಾತಗಳು ಮಾನವ ಚಾಲಕರಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಅನಿವಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಅಪಘಾತದ ನಂತರ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅಪಘಾತದ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಗಾಯಾಳುಗಳ ಸ್ಥಳವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಿತು ಮತ್ತು ಪುಲ್-ಓವರ್ ಮೋಡ್‌ಗೆ ಡೌನ್‌ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಿತು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಗಾಯಾಳುಗಳನ್ನು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಡವಳಿಕೆಯು ಯಾವುದೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನವ ಚಾಲಕನಿಗೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತುಂಬಾ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಕರೆಯಾಗಿದೆ.
4.ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಾಮೂಹಿಕ-ಉತ್ಪಾದಿತ ಸಹಾಯಕ ಡ್ರೈವಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳು ಯಾವುವು?
ನನ್ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಡ್ರೈವಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಪಥವನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಅದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ಯೋಜಕರು ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪಥದ ಯೋಜನಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಹು ಪಥಗಳನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಒಂದು ಆಯ್ಕೆಯ ಮೂಲಕ ಒಂದು ಪಥವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಈ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡರೆ ಈ ರೀತಿಯ ರಹಸ್ಯ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಯು ಈ ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಇನ್ನೂ ಶುದ್ಧ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಲಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪಥದಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಯೋಜನಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮರು-ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದನ್ನು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಇದು ಕಲಿಕೆ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪಥಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಈ ಪಥವನ್ನು ಏಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಬಾರದು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಬಾರದು?
ಸಹಜವಾಗಿ, ಅಂತಹ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಥವಾ ಹುಡುಕಾಟದ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಪೀನವಲ್ಲ, ದೊಡ್ಡ ಸ್ಥಿತಿಯ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಇನ್-ವಾಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವೆಂದು ಕೆಲವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಲು ನಾನು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರನ್ನು ಬೇಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ: ಕಳೆದ ಹತ್ತು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪವರ್ ಡಿವಿಡೆಂಡ್ ಅನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ನೂರು ಪಟ್ಟು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ, ಆದರೆ ನಮ್ಮ PnC ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಬಗ್ಗೆ ಏನು?
ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಪ್ರಗತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ನಾವು PnC ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸಿದರೆ, ಈ ತೀರ್ಮಾನವು ಇನ್ನೂ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ? ಈ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ, ಮೊದಲ ತತ್ವಗಳಿಂದ ಯಾವುದು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.
5. ಡೇಟಾ ಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸುವುದು?
ಚೆಸ್ ಆಡುವುದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಗೆ ಹೋಲುವ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ವರ್ಷದ ಫೆಬ್ರವರಿಯಲ್ಲಿ, ಡೀಪ್‌ಮೈಂಡ್ "ಹುಡುಕಾಟವಿಲ್ಲದೆ ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಮಾಸ್ಟರ್-ಲೆವೆಲ್ ಚೆಸ್" ಎಂಬ ಲೇಖನವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿತು, ಆಲ್ಫಾಗೋ ಮತ್ತು ಆಲ್ಫಾಝೀರೋದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮತ್ತು MCTS ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವೇ ಎಂದು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆಯಂತೆಯೇ, ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲು ಕೇವಲ ಒಂದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎಲ್ಲಾ ನಂತರದ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬಳಸದೆಯೇ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಂಜಸವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಲೇಖನವು ತೀರ್ಮಾನಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ. ಕೆಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಎಂಡ್‌ಗೇಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಬಹು-ಹಂತದ ಆಟಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮೂಲೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ, ಈ ಸಾದೃಶ್ಯವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಥವಾ ಹುಡುಕಾಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತ್ಯಜಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. AlphaZero ನಂತಹ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
6.ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನ = ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವೇಳೆ ಬೇರೆ?
ಅನೇಕ ಜನರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ ನಾನು ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ಎಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಅದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತವಾಗಿಲ್ಲವೋ ಅಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಅದು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತವಲ್ಲ ಎಂದು ಅನೇಕ ಜನರು ನಂಬುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚೆಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸೂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಚೆಸ್ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಕಂಠಪಾಠ ಮಾಡುವುದು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಆಲ್ಫಾಗೋ ಮತ್ತು ಆಲ್ಫಾಜೆರೊದಂತೆ, ಇದು ಮಾದರಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟದ ಮೂಲಕ ತರ್ಕಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನಿಯಮಾಧಾರಿತ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ.
ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು CoT ಯಂತಹ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆ-ಚಾಲಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಶುದ್ಧ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಲಾಗದ ಕಾರಣಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ರಿಯೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಚಾಲನಾ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ನಿರ್ಧಾರದ ಪಥವು ವೇರಿಯಬಲ್ ಆಗಬೇಕು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಲವಂತವಾಗಿ ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸುವ ಬದಲು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಗುರಿಗಳ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಹಾರ್ಡ್-ಕೋಡೆಡ್ ವಿಚಿತ್ರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಭರವಸೆಯ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಾರ್ಗವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪೇ ಸರಿಯಾದ ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಇತರರನ್ನು ಮೀರಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನಾವು ಕಷ್ಟಪಟ್ಟು ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು.
ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಏಪ್ರಿಲ್-24-2024