美媒:無(wú)論馬斯克怎樣鼓吹,普及無(wú)人駕駛都還要等幾十年

極客網(wǎng)·極客觀察6月16日 什么時(shí)候才能買到?jīng)]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(xué)術(shù)專家卻認(rèn)為真正的無(wú)人駕駛汽車還有點(diǎn)遙遠(yuǎn),可能要很多年,甚至幾十年。悲觀者認(rèn)為,無(wú)人駕駛投資已經(jīng)達(dá)到800億美元,雖然很多,但它可能永遠(yuǎn)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。如果AI技術(shù)沒有突破,無(wú)人駕駛極可能不會(huì)很快出現(xiàn)。

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馬斯克是最樂觀的人之一,他之前曾說(shuō)特斯拉機(jī)器人的士2020年就會(huì)推出,現(xiàn)在看來(lái)他的牛吹得有點(diǎn)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(yīng)該怎樣做?大家還很困惑。

最近,學(xué)術(shù)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(wú)人駕駛面臨的困難。在文章中,圣塔菲研究所(Santa Fe Institute)計(jì)算機(jī)專家、教授Melanie Mitchell指出,無(wú)人駕駛的最后期限已經(jīng)推遲,業(yè)內(nèi)人士重新定義了這個(gè)術(shù)語(yǔ)。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(yuǎn)程監(jiān)控),汽車制造商及無(wú)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(yù)測(cè)也沒有變成現(xiàn)實(shí)。

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(lái)有些讓人困惑。Waymo汽車還曾被建筑區(qū)域的錐形交通路標(biāo)弄糊涂。Waymo團(tuán)隊(duì)軟件工程師Nathaniel Fairfield說(shuō):“系統(tǒng)對(duì)被撞或者追尾的感知并不比人類司機(jī)強(qiáng)?!盬aymo汽車已經(jīng)調(diào)整過(guò),程序偏向謹(jǐn)慎。

無(wú)人駕駛卡車創(chuàng)業(yè)公司Aurora的主管Chris Urmson則說(shuō):“在未來(lái)幾年里,我們將會(huì)看到無(wú)人駕駛汽車開上公路,做一些有用的事,但想普及還需要時(shí)間?!?/p>

最開始時(shí),Aurora汽車只會(huì)在已經(jīng)繪制高清3D地圖的高速公路、干道上自動(dòng)行駛。什么時(shí)候才能沖出高速和干道呢?Urmson不愿給出具體時(shí)間表。

早先一些CEO和工程師認(rèn)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(yuǎn)的距離,自動(dòng)駕駛技術(shù)就會(huì)越來(lái)越先進(jìn)?,F(xiàn)在他們的觀點(diǎn)有些變化,全球所有的測(cè)試數(shù)據(jù)也無(wú)法彌補(bǔ)AI的本質(zhì)缺陷。

杜克大學(xué)人類與自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室(Humans and Autonomy Lab)主任、計(jì)算機(jī)教授Mary Cummings認(rèn)為,在過(guò)去幾十年里AI不斷進(jìn)步,演化出深度學(xué)習(xí),但即使如此,它所帶來(lái)的智力也是很粗糙的。

為了評(píng)估今天的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),她將AI的復(fù)雜程度分成4級(jí)。最簡(jiǎn)單的就是“由下向上”推理。在公路上,汽車可以在車道線內(nèi)行駛,這點(diǎn)做得很好。下一步就是“基于規(guī)則的學(xué)習(xí)和推理”,比如在停車標(biāo)志前應(yīng)該做什么。然后是第三級(jí),也就是“基于知識(shí)的推理”,如果停車標(biāo)志的一半被樹枝遮擋,汽車還會(huì)停下嗎?然后是最頂級(jí)推理:如同人類一樣,將汽車放進(jìn)完全新奇的環(huán)境,系統(tǒng)要根據(jù)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、技能做出回應(yīng),這就是所謂的“專家式推理”。

到了第三級(jí)時(shí),無(wú)人駕駛的問(wèn)題真正凸顯起來(lái)。Cummings博士說(shuō),今天的深度學(xué)習(xí)算法無(wú)法基于知識(shí)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(bǔ)傳感器數(shù)據(jù)的不足,而且因?yàn)橄到y(tǒng)更新速度不夠快,也就無(wú)法在各種環(huán)境中引導(dǎo)汽車。

深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)擅長(zhǎng)于模式匹配,但在推斷方面(將學(xué)到的知識(shí)從一個(gè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)到另一個(gè)領(lǐng)域)表現(xiàn)不好。

Cummings說(shuō):“當(dāng)你還是孩子,大人就會(huì)告訴你說(shuō)爐子是熱的?!比绻茿I,它很難將一個(gè)爐子的知識(shí)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)爐子。她說(shuō):“你必須將現(xiàn)有爐子一個(gè)一個(gè)拿來(lái)教它?!?/p>

MIT的研究人員為了解決這些問(wèn)題,試圖回到基本點(diǎn),他們想知道孩子是怎樣學(xué)習(xí)的。

Cummings說(shuō):“大家向無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)投入大筆資金,但得到的結(jié)果不如預(yù)期?!北M管如此,并不意味著我們無(wú)人駕駛最終不能實(shí)現(xiàn),只是它不會(huì)像每個(gè)人承諾的一樣。Cummings進(jìn)一步說(shuō),在地圖精準(zhǔn)的區(qū)域,最開始會(huì)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(jìn),將不確定性降到監(jiān)管者公眾能接受的水平。

Waymo行為團(tuán)隊(duì)主管、軟件工程師Nathaniel Fairfield認(rèn)為,開發(fā)無(wú)人駕駛機(jī)器人的士服務(wù),在基本技術(shù)上并無(wú)障礙。

越來(lái)越多的專家認(rèn)為,通往完全自主的道路主要可能還不是靠AI。將問(wèn)題分成小塊,讓聰明的人類不斷打磨系統(tǒng),解決各部分問(wèn)題,這是一個(gè)好選擇,工程師用這種方法解決了許多復(fù)雜問(wèn)題??▋?nèi)基梅隆大學(xué)工程學(xué)教授Raj Rajkumar對(duì)上述道路比較樂觀,他說(shuō):“事情不會(huì)在一夜之間發(fā)生,但我們能在隧道盡頭看到光。”Fairfield說(shuō),Waymo的做法是讓無(wú)人駕駛汽車在路上行駛,最終:“我們不覺得需要完全的AI來(lái)解決駕駛問(wèn)題?!?/p>

Aurora的Urmson指出,他們將AI與其它技術(shù)結(jié)合,開發(fā)出系統(tǒng),然后將通用規(guī)則應(yīng)用于新環(huán)境,就像人一樣。

Mitchell博士則說(shuō),用較老的方式開發(fā)無(wú)人駕駛汽車,結(jié)合可靠的系統(tǒng)工程,意味著要花很多錢在公路上安裝轉(zhuǎn)發(fā)器、傳感器,從而引導(dǎo)、糾正機(jī)器人汽車。她補(bǔ)充說(shuō),用這種方法開發(fā)無(wú)人駕駛汽車,在特定區(qū)域、特定天氣條件下會(huì)受到限制,此時(shí)人類遠(yuǎn)程操作員隨時(shí)待命,防止意外。

總之,無(wú)人駕駛之路注定坎坷,就看誰(shuí)能征服了。(小刀)

極客網(wǎng)企業(yè)會(huì)員

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2021-06-16
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