棋类运动是最简单的适合机器学习的问题
自动驾驶的视觉处理，就最简单的物体切分就很难。
最简单的例子就是巨幅马路照片和实际马路在视觉处理是很难区分的
还有半遮挡的红绿灯、标志牌等，都不太好识别
还有特斯拉吹的全视觉处理，没有雷达的话，晚上一个全身黑衣服的人站马路上就绝对识别不出来，雷达反而很轻松可以搞定
【 在 litra 的大作中提到: 】
: 以前关注过围棋的阿尔法go，通过输入大量的职业棋谱进行训练，最后超越职业棋手水平
: 阿尔法zero，完全抛弃人类棋谱，靠自对弈逐渐进化，最终超越阿尔法go
: 特斯拉的也是每天采集大量人类的驾驶数据进行训练，有些特殊场景可能还是需要自己模拟来训练，最终达到超越人类驾驶技术的水平
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