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强化学习应用于自动驾驶汽车：Oliver Chang 访谈
在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。我们采访了 Oliver Chang，他的研究兴趣涵盖深度强化学习、自动驾驶汽车和可解释的人工智能。我们详细了解了他迄今为止所从事的一些项目，以及是什么吸引了他 [...]
来源:ΑΙhub在本访谈系列中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士联盟的一些参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。我们采访了 Oliver Chang，他的研究兴趣涵盖深度强化学习、自动驾驶汽车和可解释的人工智能。我们更多地了解了他迄今为止所从事的一些项目、是什么吸引他进入这个领域，以及他对未来的人工智能方向感到兴奋。
您能给我们简单介绍一下您是谁、您在哪里学习以及您的研究主题吗？
我是加州大学圣克鲁斯分校四年级计算机科学博士生。我专注于应用于自动驾驶汽车和无人机的强化学习。我正处于这样的阶段，一是对我的论文工作感到兴奋，二是通过对抗代理真正增强自动驾驶汽车的状态。
您能告诉我们您最近的一个项目吗？
因此，我将重点介绍我的旗舰论文，该论文是关于使用对抗性强化学习代理来查找网络物理系统中的漏洞。您基本上可以将网络物理系统 (CPS) 视为与物理硬件交互的计算机系统。所以我的研究涉及开发对抗性代理。
有没有一个项目或一件作品让你特别自豪？
这张图片展示了 Oliver 的一项实验，他用 RL 训练对手转向和刹车，以便其后面的任何车辆发生碰撞。黑色车辆通过带有变道协议（MOBIL）的自适应巡航控制系统进行控制。
自从您开始攻读博士学位以来，人工智能领域已经发生了很大变化。这对您的研究领域有何影响？
您对人工智能分支的未来有何期待？
是什么激发您研究人工智能？
您对考虑在该领域攻读博士学位的人有什么建议吗？
对于我们的最后一个问题，您能告诉我们一个关于您的有趣的（非人工智能相关的）事实吗？
关于奥利弗
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