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[導讀]什么時候才能買到沒有方向盤的汽車呢?現(xiàn)在是2021年,專家仍然不確定。投資者與科技汽車公司的CEO可能有些樂觀,但學術專家卻認為真正的無人駕駛汽車還有點遙遠,可能要很多年,甚至幾十年。悲觀者認為,無人駕駛投資已經達到800億美元,雖然很多,但它可能永遠無法實現(xiàn)。如果AI技術沒有突...

什么時候才能買到沒有方向盤的汽車呢?現(xiàn)在是2021年,專家仍然不確定。投資者與科技汽車公司的CEO可能有些樂觀,但學術專家卻認為真正的無人駕駛汽車還有點遙遠,可能要很多年,甚至幾十年。悲觀者認為,無人駕駛投資已經達到800億美元,雖然很多,但它可能永遠無法實現(xiàn)。如果AI技術沒有突破,無人駕駛極可能不會很快出現(xiàn)。

馬斯克是最樂觀的人之一,他之前曾說特斯拉機器人的士2020年就會推出,現(xiàn)在看來他的牛吹得有點大。如果想讓汽車像人一樣駕駛,必須創(chuàng)造可以與人媲美的AI。到底應該怎樣做?大家還很困惑。

最近,學術雜志刊發(fā)一篇名為“Why AI is Harder Than We Think”的文章,談到了目前無人駕駛面臨的困難。在文章中,圣塔菲研究所(Santa Fe Institute)計算機專家、教授Melanie Mitchell指出,無人駕駛的最后期限已經推遲,業(yè)內人士重新定義了這個術語。汽車需要一些條件,比如地理受到限制的區(qū)域、理想的天氣條件(還需要安全駕駛員,如果沒有,至少也要遠程監(jiān)控),汽車制造商及無人駕駛支持者將這些因素納入自主駕駛的范疇。Mitchell在文章中寫道,即使加入這些條件,預測也沒有變成現(xiàn)實。

不久前,Waymo汽車卷入追尾事故,為什么?可能是Waymo汽車的行為在人類看來有些讓人困惑。Waymo汽車還曾被建筑區(qū)域的錐形交通路標弄糊涂。Waymo團隊軟件工程師Nathaniel Fairfield說:“系統(tǒng)對被撞或者追尾的感知并不比人類司機強?!盬aymo汽車已經調整過,程序偏向謹慎。

無人駕駛卡車創(chuàng)業(yè)公司Aurora的主管Chris Urmson則說:“在未來幾年里,我們將會看到無人駕駛汽車開上公路,做一些有用的事,但想普及還需要時間?!?/p>最開始時,Aurora汽車只會在已經繪制高清3D地圖的高速公路、干道上自動行駛。什么時候才能沖出高速和干道呢?Urmson不愿給出具體時間表。

早先一些CEO和工程師認為,如果系統(tǒng)在公路上獲取足夠多的數(shù)據(jù),行駛足夠遠的距離,自動駕駛技術就會越來越先進?,F(xiàn)在他們的觀點有些變化,全球所有的測試數(shù)據(jù)也無法彌補AI的本質缺陷。

杜克大學人類與自動化實驗室(Humans and Autonomy Lab)主任、計算機教授Mary Cummings認為,在過去幾十年里AI不斷進步,演化出深度學習,但即使如此,它所帶來的智力也是很粗糙的。

為了評估今天的機器學習系統(tǒng),她將AI的復雜程度分成4級。最簡單的就是“由下向上”推理。在公路上,汽車可以在車道線內行駛,這點做得很好。下一步就是“基于規(guī)則的學習和推理”,比如在停車標志前應該做什么。然后是第三級,也就是“基于知識的推理”,如果停車標志的一半被樹枝遮擋,汽車還會停下嗎?然后是最頂級推理:如同人類一樣,將汽車放進完全新奇的環(huán)境,系統(tǒng)要根據(jù)知識、經驗、技能做出回應,這就是所謂的“專家式推理”。

到了第三級時,無人駕駛的問題真正凸顯起來。Cummings博士說,今天的深度學習算法無法基于知識展示世界。工程師正在努力,用各種方法解決缺陷,比如繪制超清晰地圖,這樣就能彌補傳感器數(shù)據(jù)的不足,而且因為系統(tǒng)更新速度不夠快,也就無法在各種環(huán)境中引導汽車。

深度學習系統(tǒng)擅長于模式匹配,但在推斷方面(將學到的知識從一個領域轉到另一個領域)表現(xiàn)不好。

Cummings說:“當你還是孩子,大人就會告訴你說爐子是熱的?!比绻茿I,它很難將一個爐子的知識轉移到另一個爐子。她說:“你必須將現(xiàn)有爐子一個一個拿來教它。”

MIT的研究人員為了解決這些問題,試圖回到基本點,他們想知道孩子是怎樣學習的。

Cummings說:“大家向無人駕駛產業(yè)投入大筆資金,但得到的結果不如預期。”盡管如此,并不意味著我們無人駕駛最終不能實現(xiàn),只是它不會像每個人承諾的一樣。Cummings進一步說,在地圖精準的區(qū)域,最開始會有一些小型低速班車,它們裝有傳感器,這些汽車不斷行駛,工程師持續(xù)改進,將不確定性降到監(jiān)管者公眾能接受的水平。

Waymo行為團隊主管、軟件工程師Nathaniel Fairfield認為,開發(fā)無人駕駛機器人的士服務,在基本技術上并無障礙。

越來越多的專家認為,通往完全自主的道路主要可能還不是靠AI。將問題分成小塊,讓聰明的人類不斷打磨系統(tǒng),解決各部分問題,這是一個好選擇,工程師用這種方法解決了許多復雜問題??▋然仿〈髮W工程學教授Raj Rajkumar對上述道路比較樂觀,他說:“事情不會在一夜之間發(fā)生,但我們能在隧道盡頭看到光?!盕airfield說,Waymo的做法是讓無人駕駛汽車在路上行駛,最終:“我們不覺得需要完全的AI來解決駕駛問題?!?/p>Aurora的Urmson指出,他們將AI與其它技術結合,開發(fā)出系統(tǒng),然后將通用規(guī)則應用于新環(huán)境,就像人一樣。

Mitchell博士則說,用較老的方式開發(fā)無人駕駛汽車,結合可靠的系統(tǒng)工程,意味著要花很多錢在公路上安裝轉發(fā)器、傳感器,從而引導、糾正機器人汽車。她補充說,用這種方法開發(fā)無人駕駛汽車,在特定區(qū)域、特定天氣條件下會受到限制,此時人類遠程操作員隨時待命,防止意外。

總之,無人駕駛之路注定坎坷,就看誰能征服了。(小刀)

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