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無人船自動航行要成功4
http://www.sailed4seas.com/ 李文愚的個人網站
李文愚的個人網站 235 新北市中和區中山路２段2巷13弄18號4樓
貓一套，狗一套，每個人都有一套 。 這是一個老水手的智慧， 每一種動物都有他身體的特殊構造，配合他基本的直覺，以便在這個世界上生存。 就像貓有爪子與夜間的視力，他的身體有很強的平衡能力，就算從高空墜落，也不會受傷，貓適合在夜間活動，與在樹林間 穿梭。狗只會大聲叫，晚上什麼東西都看不到，也沒辦法爬樹，就算危險來臨的時候 ，也一樣，所以都只能成群結黨 ，以便在地面上求生存。 他沒有退路， 對於這些動物來講，他的身體構造特殊技能， 沒有比較好或是比較壞的 差別，有的只是為了適應環境的不同，所產生的需要。 每個人都有自己的一套，但是 相對於動物來講，就沒有那麼明顯。 想像一下，一條小蛇剛剛破殼而出，就已經有能力去尋找食物求生， 一隻小的海龜 ，剛破殼出來，就需要在沙灘上奮力前行，直到大海， 這樣才有活路。 人類相對於其他動物來講，出生的時候是非常的脆弱，我們是因為有父母親的保護，才能夠學到適當的方法以便 面對生活的挑戰。這些學習的過程與材料，是如此的不同，想像一個在北極圈出生的嬰兒，跟在熱帶雨林裡面生存的小孩，他們要面對如何不同的環境。所以我們人類就會有不同的謀生技能，以及生存的問題。每個人在出生的時候，都是具有相同的反射動作， 保護我們最基本的生存需求。就像嬰兒 臉部如果碰到水，就會自動停止呼吸， 但是這樣的反射動作，經過幾個月以後，就會消失 ，如果我們沒有經過記憶的反覆強化與習慣的養成，這些我們與生俱來的反射動作，就是我們列祖列宗留在我們身上的印記。 選擇性的記憶 我們的記憶是，依照我們的喜好，而具有選擇性的 。那是由四個部分所組成的，第一是感官記憶， 第二是短期記憶 ，第三是長期記憶 ，第四是我們的工作記憶，這四種記憶主導著人類的所有活動，但是我們已經太習慣於他的使用 ，所以已經沒有自覺了，這是從我們孩提時代，就養成的慣性 。如果這些記憶，已經有些失焦變形或模糊 ，我們都沒有辦法，使用自己的力量去修正它。 我們如果能夠充分了解，它的功能與限制，才能夠增進我們各方面的能力。 感官記憶是由我們五種感官，眼耳鼻口與皮膚 得來的， 大部份的世界我們都沒有辦法，用我們的手或者身體去接觸到， 我們舌頭能夠嘗到味道的東西，那就更少。 我們的嗅覺 ，最多只能聞到幾步外的人類氣味 ，而且還要看風是往哪一個方向吹。所以這三個感官觸覺 嗅覺 味覺， 都是需要在我們幼年的時候，由我們的父母親來監督使用， 才不會讓我們受到不必要的傷害，例如碰到太燙的東西，吃喝到有毒的食物跟氣體。 我們的認知過程，大部分是依賴於我們的能力，去找出有用的線索， 然後去發覺什麼東西， 看起來很奇怪， 一旦我們注意到某些事情， 有所不同， 我們就會試著去記憶 ，經由幾分之一秒時間之內，眼睛的觀察， 去記憶它的圖像。 只要短暫的顯示，人們經常會報告，他們看到的東西，遠比他們能夠用嘴巴說出來的東西還要多。 這些他們嘴巴說得出來的，最多五 六樣，是邏輯性的記憶， 會讓他們有更多的注意力，是他的意識。 那些他們嘴巴沒辦法說出口的，事實上是被他的 潛意識所感覺到的 圖像記憶， 可以短暫的儲存一個畫面，儲存的時間，只有0.2秒的長度，至於潛意識能夠儲存的圖像內容有多少，也沒有人能知道，各位可以回想一下，當你第一眼見到你老婆的時候，你還記得多少細節。 我們通過聽力，可以聽到我們的老師/磁帶/ MP3提供的演講，或者通過我們自己的默念，來建構世界的能力。聲音記憶是另一種類型的感官記憶，可以短暫存儲大約2秒鐘的聲音。聲音記憶比圖像記憶，需要更長的時間，是因為人類的言語交流，必須以可識別的語法，逐個地構建他人的意思。一個字或一個聲音，不能正確地表達我們的意圖，就像老話說的“一張照片勝過千言萬語”。只要看一眼，我們可以講2秒以上的故事，因為圖片提供更多的線索，通過適當的培訓，這可以引起我們更多的學習效果。這就是為什麼，新型避碰訓練，需要更多的圖像線索，而不僅僅是邏輯上理解，船長或教師在船橋模擬器中，提供的口頭說明。通過了解這些記憶的限制， 我們才能了解，溝通的困難，而不是把溝通，當作是單向宣導的理所當然。 我們的五種感覺器官，是人理解世界的界面。我們所知道的一切，都是從這些感覺5加5開始的。系統記憶，包括我們在特定時間，所擁有的所有感官記憶（每次5 加減 2個項目），並且累積了無數次5 加/減 2個項目的實例，多年後，在邏輯上合理化我們感覺到的世界。最重要的是，這些邏輯合理化的記憶強度，取決於當時的情緒。不用說，每個人都知道邏輯是有意識的，情緒是潛意識的。我們當時的情緒，提供了在下一次發生同樣事情時，作出反應的速度，情緒越強，反應越快。 如果沒有情緒或感覺發生，我們的訓練或學習，最有可能是被浪費了。 我們在這裡澄清意識和潛意識的原因是，“大多數人為錯誤，是在沒有我們的感覺的情況下引起的"，而當時錯誤鏈，有可能已經蔓延到致命的危險。這個世界上，有最複雜精密感覺的是大象，每個人都知道大象是智慧的。 但是，最大的動物生活在土地上，有比地球上所有的動物，都敏感的感覺記憶，大象有世界上最長的鼻子和最大的耳朵，為什麼最大的動物，需要能注意到最輕微的危險信號？這意味著 我們應該知道什麼嗎？沒有感覺，就沒有學習的能力。 短期記憶 ，容許我們找回持續數秒到一分鐘前的感官記憶，無需回想。 令我們驚奇的是，短期記憶存儲容量是非常有限的：實驗表明，短期記憶存儲量是7±2項（“喬治·米勒（1956）神奇數字7±2”）。 現代研究的估計，短期記憶的容量甚至更低，通常為4-5項; 然而，可以通過稱為區塊化的過程，來增加其內容量。 例如，在回憶10位數字的電話號碼時，人們可以將數字分成三組：第一組，區號（例如123），然後是三位數的區塊（456），最後一個四位數的區塊7890）。 這種記住電話號碼的方法，比嘗試記住10位數字的數字串更有效; 我們可以將信息，分成有意義不同區塊的這種能力，在我們的認知過程中，是非常重要的，我們將在以後的章節中講解。 感官記憶和短期記憶的存儲 ，通常具有嚴格的容量和持續時間，這意味著信息不會被無限期地保留（如果我們不馬上忘記外面的世界，我們的大腦很快就會被噪聲淹沒）。相比之下，長期記憶可以存儲大量的信息，持續在無限時間內（有時是一輩子這麼長）。它的容量是無法估量的。例如，給一個隨機的七位數字，我們可能會記住，只有幾秒鐘，然後忘記，這表明它是存儲在我們的短期記憶中。另一方面，我們可以通過重複幾次，多年後，仍能記住這組特定的電話號碼;這種信息，就是存儲在長期記憶中。重複次數決定了，我們大腦記住它的傾向。除了數據的重複次數，存儲在我們大腦中資料的持續時間，對於建立長期記憶也很重要。科學家已經證明，長期記憶，只能在兩個月後，才能形成。通過用電擊參與者，以測試他們大腦中的長期記憶，需要多久時間，能剩下多少。電擊，可能會導致他們，忘記兩個月內學習的任何事情(短期記憶)，但是他們在電擊前兩個月的知識和技能(長期記憶)，仍然是完整的。了解這些長期記憶的限制，在我們自學與教學的時候，可以有更正確的做法。 Long term memory consist of two part : Procedural Memory, like fasten shoes string or get up from bed. We knew exactly how to do it but cannot tell where, when and why we can do it. These procedural memory is what we can do unconsciously but not knowing why. For those long term memories of what, who, where had happened we called it Episodic Memory or Context memory, like the memory of our wedding ceremony. These are memories we can rationalize it and present it in verbal consciously. Anything in conscious is slow like speech and anything in unconscious caqn be fast like running. Most of the time, we are doing things in unconscious, including our mistake, human error. 長期記憶由兩部分組成：程序記憶，如綁鞋帶，拿筷子或從床上起床。 我們知道如何做，但不知道我們在哪裡，何時學會，以及為什麼會做。 這些程序記憶我們會無意識地的做，經常也不知道為什麼這麼做。 對於那些長期的回憶，可以說得出誰，哪裡，發生了什麼事，我們稱之為“劇情記憶”或“情境記憶”，就像我們婚禮的記憶。 這些都是我們可以合理化的回憶，並且在言語上，有意識地呈現出來。 任何有意識的事情，都是緩慢的，就像演講，任何無意識的事情，才能夠很快，就像跑步。 大多數時候，我們都在無意識地做事情，包括我們的錯誤，人為錯誤。而我們的適職能力，需要的是我們無意識的程序記憶。 https://youtu.be/sqtEdu2UOGU http://www.sailed4seas.com/hot_409143.html 貓一套 狗一套 2023-11-16 2024-11-16
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無人船視覺系統只能辨識目標。連目視瞭望的能力都沒有，註定失敗的命運，連避碰的基本原理都不懂，就推出IBM, 甚麼智慧學習系統，都是學者教授騙錢的東西。
自動航行要成功，只有一個要件，無人船專用航道，沒有這個東西，絕對不可能成功，這是避碰的基礎。

AI船長即將面世！向船員發起正面挑戰？

原創 海事服務網

IBM聯合Promare開發了新型智能航行系統“AI船長（AI Captain）”，以推動900億美元智能航運市場的發展

IBM Edge，人工智能技術和超過一百萬張航海圖象是船舶在海上進行自主感知，思考和行動的核心

日前，IBM和海洋研究組織ProMare宣佈，最新研發成功的“AI船長”將於本月晚些時候進行海上測試，屆時將幫助“五月花”號自主駕駛船(May flower Autonomous Ship，簡稱“MAS”)完成2020年9月的跨大西洋航行。

該試驗將在英國普利茅斯（Plymouth）海岸附近的一艘載人研究船上進行，實驗將評估“AI船長”如何使用攝像頭、人工智能設備以及邊緣計算技術等進行掌舵和航行，並安全避開航行中其他船舶、浮標以及其他可能遇到的海上障礙物和危害，從而為2020年9月的跨大西洋航行做充分準備。

“五月花”號自主駕駛船航線圖

“五月花”號自主駕駛船（“MAS”）將於今年9月進行的跨大西洋航行將還原第一艘五月花號四百年前的首航路線，從英國普利茅斯航行至美國的馬薩諸塞州普利茅斯，全程無需任何船長或船員，完全自主航行並躲避海上危險。如果航行成功，它將成為有史以來首批跨越大西洋的自主航行的、全尺寸船舶，並將開啟一個自主駕駛研究船舶的新時代，推動商用無人自主駕駛船的發展。

“
到2030年，智能航運市場將從現在的900億美元增長到超過1300億美元，但當今許多自主駕駛穿實際上只是實現了自動化系統，無法動態適應新情況，並嚴重依賴於操作員的控制。
“五月花”號自主駕駛船首席技術官唐·斯科特（Don Scott）表示：“通過採用IBM的Power服務器、AI、雲，以及邊緣計算技術的整合，我們的目標是使Mayflower能夠在海上某些最具挑戰性的情況下獨立航行。”

“AI船長”將接受首次“面試”

“五月花”號自主駕駛船將依靠IBM先進的AI和邊緣計算系統在海上進行感知、思考和決策，即使沒有人工干預也是如此。目前，“五月花”號自主駕駛船舶的船體目前正在波蘭格但斯克(Gdansk)，由Aluship Technology建造和裝配，並且已進入最後階段，今年晚些時候將被運往英國普利茅斯。

“AI船長”的原型將首先在英國海洋實驗室所運營的的“Plymouth Quest”號載人研究船上進行海上測試實驗，實驗將於3月份在Smart Sound Plymouth海域進行，將有助於評估“五月花”號自主駕駛船“AI船長”在現實航行情景中的表現，屆時“Plymouth Quest”號的船員將全程對海上測試進行監視，並提供寶貴的反饋意見以幫助改進船上的機器學習模型。

歷時兩年的研究，收集100萬張航海圖象

歷時長達兩年的研究和實驗，“五月花”號自主駕駛船的團隊通過使用從英國普利茅斯海峽的攝像頭以及開源數據庫收集超過一百萬張航海圖象，來訓練船舶的AI模型。
為了滿足機器學習的處理需求，該團隊使用了由IBM Power9 CPU和NVIDIA V100 Tensor Core GPU推動的IBM Power AC922，這與世界上最智能的AI超級計算機使用的是同一種技術。
現在，通過使用IBM的計算機視覺技術，“五月花”號自主駕駛船的“AI船長”已經能夠獨立發現和識別船舶、浮標及其他障礙物，例如陸地，防波堤和海上碎片等。

數據本地化處理

由於“五月花”號自主駕駛船在跨大西洋航行中將無法訪問高頻寬連接，因此它將使用由多個板載NVIDIA Jetson AGX Xavier設備提供支持的完全自主的IBM邊緣計算系統。在海上時，“五月花”號自主駕駛船將在NVIDIA Jetson上本地處理數據，從而提高了決策速度並減少了船上的數據流和存儲量。
邊緣計算技術對於“五月花”號這樣的自主駕駛船舶來說是至關重要的。“AI船長”需要感知其周邊環境，並根據現實狀況做出明智決定，然後在最短的時間內對這些決策採取行動，而數據本地化處理既能保證連接的穩定，同時確保數據不受網絡威脅的侵害。
IBM邊緣計算系統總裁兼首席技術官Rob High介紹說，“IBM的邊緣計算解決方案旨在支持諸如“五月花”號自主駕駛船之類的關鍵任務的工作負載，將雲的功能以及Red Hat Enterprise Linux的安全性和靈活性一直擴展到網絡邊緣，即便船舶處在大洋之中也獨自處理。”

安全有保障

除了達到在最短時間內完成跨大西洋航運的總體任務目標外，“AI船長”還將利用IBM的規則管理系統（ODM）來遵循《國際海上避碰規則》（COLREG）以及《國際海上人命安全公約》（SOLAS）的規定。ODM在金融服務行業廣泛使用，特別適合“五月花”號自主駕駛船項目，因為它提供了決策過程的完全透明記錄，避免了“黑匣子”情況。

由於天氣是影響航行成功的最重要因素之一，因此“AI船長”將使用The Weather Company的預報數據來幫助做出導航決策。此外，還有一個安全管理的系統（在RHEL上運行）將進一步審查“AI船長”的所有決定，以確保這些決定對五月花號及其附近其他船隻而言是安全的。

那麼，現實航行中，
——“AI船長”如何進行感知、思考和行動？

例如，假設“五月花”號自主駕駛船航行在公海中，即將靠近好望角，目前沒有衛星連接。前方的一艘貨船與一艘漁船相撞並灑落了部分貨物。在這種假設的情況下，五月花”號自主駕駛船的“AI船長”將如何獨立評估情況，並決定採取何種行動呢？

首先，感知——評估當前環境並識別危害

•雷達——探測到“MAS航行路線中前方2.5海里的多種危險障礙物

•船載攝像頭向IBM計算機視覺系統——提供視覺輸入，該視覺系統將危害識別為：貨船、漁船和三個漂浮在水中的部分淹沒的集裝箱

•船舶自動識別系統（AIS）——提供有關貨船的類別、重量、速度、貨物等的特定信息。

•GPS導航系統——提供MAS的當前位置、航向、速度和路線

•MAS的海圖服務器——提供有關其選定路線的地理空間信息

•The Weather Company系統——提供天氣數據

•姿態感測器–評估當地的海況

•溫度計——提供水深測量

•船舶管理系統——提供運營數據，例如MAS的電池電量、功耗、通信、科學有效載荷等。

其次，思考——評估決策

•IBM Operational Decision Manager（ODM）評估附近其他船隻的COLREG並生成指示未來“不安全”情況的風險圖

•MAS的“AI船長”接受ODM建議、計算機視覺輸入數據，當前天氣狀況及天氣預報數據，並評估幾種避免危險的方案

最後，採取行動——選擇最佳行動方案並命令船舶採取行動

•在這種假設的情況下，“AI船長”確定MAS的最佳動作是向右轉舵以避免意外的航行危險

•MAS的安全管理系統驗證該決定是否安全

•“AI船長”指示MAS的船舶管理系統更改航向和速度。

由於海洋是一個不斷變化的動態環境，因此“AI船長”將不斷重新評估形勢，並隨著形勢的發展更新號“五月花”的航向。

實驗船：“Plymouth Quest”號

此次3月份“AI船長”的海上試驗將在“Plymouth Quest”號進行大約兩個月，由該船船長和船員參與和指導。在測試的第一階段，“AI船長”的推理引擎以及有關可見性的數據將通過“Plymouth Quest”號的雷達、AIS、GPS和導航系統接收輸入；攝像頭、計算機視覺系統，邊緣計算及自主功能將在4月開始的下一階段測試中進行。

“AI 船長”表現會如何，我們拭目以待吧！

正面挑戰已經到來，船員朋友們該如何應對？

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