【创科广场】AWS推出AI学习工具 玩转自动驾驶音乐创作

全球开发人工智能（AI），学习机会不断增加；AI利用深度学习建立模型，最简单是监督式学习（Supervised Learning），利用大量标记数据，透过算法训练AI模型，不过一般人对AI比较抽象，亲手实作AI玩具，就更容易明白。

增强学习自行产生数据

为了推广AI，AWS推出了多项学习工具，最初推出视觉运算摄影机DeepLens，训练视觉运算。去年，AWS推出了DeepRacer，以「增强学习」（Reinforcement Learning）训练赛车。

「增强学习」是建立AI模型的一种方法，一般以监督式学习（Supervised Learning），必须有大量数据训练模型，「增强学习」则是自我产生数据，再训练AI模型。简而言之，「增强学习」就是从错误中学习（Trial and error），最著名例子是AlphaGo Zero，输入围棋规则和策略，电脑开始对弈，电脑可日以继夜下棋，人类旷古未有的棋局也想出来，终于一举击败了棋王。

「增强学习」适合没有固定执行方式的任务，例如训练机械人或者无人驾驶。无人驾驶可以先在虚拟环境下试驾，自行产生大量数据训练模型，然后才到公路上验证，节省大量训练时间。

训练「增强学习」以软件的代理人（Agent），安装到虚拟环境学习，设定执行策略和方针，就目标设定赏罚，然后反馈不断修正AI模型。Agent和环境互动产生大量数据，训练了AI模型，就可在现实世界执行作业。

AWS开发了于Sagemaker工具建立、训练和部署机器学习模型，又利用ROS开发可以在虚拟环境训练机械人的RoboMaker，两者结合推出了DeepRacer。

DeepRacer具备视像镜头，开发人员可训练DeepRacer在虚拟环境中，训练在赛道上，根据不同指令，例如从镜头传回路况，然后设定转向和车速，以及学习时的赏罚标准，不同学习参数等，先以Agent在虚拟环境训练AI模型。然后，AI模型下载到DeepRacer实体车试跑。

AI第一手经验

Mike Miller是AWS的AI设备总监，曾为Amazon开发Fire TV之类Amazon消费电子终端，如今则开发AI设备，以引起开发AI的兴趣，开发人员有第一手经验开发AI，而首项视觉运算就非常成功。

去年，AWS推出了DeepRacer，也举办全球比赛。第一代DeepRacer只能独自在赛道上完成赛事，再计算完成的时间决定胜负。

「DeepRacer是鼓励更多开发人员学习增强学习，除了AWS举办赛事，不少企业内部也举办赛事，推动内部学习AI气氛。」

第一代DeepRacer只有一部镜头，没有距离感，也不可能避障。AWS推出新一代DeepRacer模型车，镜头从一部增加至两部，获得立体的视觉效果，模仿人眼作深度检测；并且加上了光达（Lidar）装置，全名为Light Detection And Ranging，中文称光达或雷射雷达，以利用激光量测目标物距离，类似自动汽车辅助驾驶。

「DeepRacer人类具有两只眼睛，可看到深度景物和附近的障碍物，是否有车辆在前方，并训练出更复杂AI模型避障，多部车亦可能在同一车道比赛，避免碰撞或超车，DeepRacer也会举办新赛事，鼓励大家训练自动驾驶的AI模型。」

不过，DeepRacer的Lidar只是二维，并且向前倾斜，以探测前方物件。不少工业用的机械人须利用「增强学习」训练，开发人员可测试不同参数和算法的优劣，掌握计算的原理。DeepRacer也具备HDMI介面，并且利用Ubuntu的Linux作业系统，一般人亦可登入，甚至加入新应感器。

从玩乐中学习增AI乐趣

AWS为了增加学习AI的乐趣，又推出了DeepComposer，以Generative AI方式，透过大量学习相同的音乐风格，DeepComposer透过简单的键盘创作出4种不同风格音乐，包括有摇滚、流行、爵士、古典音乐，透过Generational Adversarial Neural Network（GANN）神经网络进行训练。Generative AI原理是透过机器学习内容，例如文字、绘画风格、音乐的例子，再创作出新的内容。

例如以某一画家风格训练的机器学习模型，可按照同一风格创作。DeepComposer可按照开发人员在音乐键盘弹奏的音乐，演变出新乐章。DeepComposer的GANN包含了两个AI模型，一个称之为Generator，另一则是Discriminator。

「前者根据用户输入的MIDI音效，创作出音乐的段落和音符，而Discriminator则会促使乐章切合某一种音乐风格。打个比喻，Generator有如乐团，Discriminator则有如指挥。」

Miller说，DeepRacer具备了全球的赛车，AWS也考虑举办全球的音乐比赛，以推广DeepComposer。「AWS发现开发人员喜欢从玩乐学习，竞赛也可以刺激起大家对于AI的兴趣。」