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无人驾驶:待到AI遍地时,谁坐车中笑?

时间:2019-08-13 16:12来源:中国历史
5月9日晚,谷歌召开一年一度的GoogleI/O大会,会上展示了谷歌新研发的人工智能软件谷歌助手(GoogleAssistant)的神奇力量。一位用户想剪头发,谷歌助手直接帮用户电话预约理发店,在

5月9日晚,谷歌召开一年一度的Google I/O大会,会上展示了谷歌新研发的人工智能软件谷歌助手(Google Assistant)的神奇力量。一位用户想剪头发,谷歌助手直接帮用户电话预约理发店,在全程与理发店的真人对话中,谷歌助手丝毫没有出现任何滞后和逻辑错误,理发店那头丝毫没有察觉到自己是在和AI对话。谷歌助手还可以帮人预订餐馆、影院、旅行社,通过学习还能像一个发小/闺蜜/老友那样陪人聊天,同时实现多线处理。

5月9日晚,谷歌召开一年一度的Google I/O大会,会上展示了谷歌新研发的人工智能软件谷歌助手(Google Assistant)的神奇力量。一位用户想剪头发,谷歌助手直接帮用户电话预约理发店,在全程与理发店的真人对话中,谷歌助手丝毫没有出现任何滞后和逻辑错误,理发店那头丝毫没有察觉到自己是在和AI对话。谷歌助手还可以帮人预订餐馆、影院、旅行社,通过学习还能像一个发小/闺蜜/老友那样陪人聊天,同时实现多线处理。 谷歌助手展现的功能意味着人工智能的进一步升级,而且具有里程碑意义。如果让理发店的职员都意识不到是在与AI对话,证明谷歌助手通过了图灵测试,拥有了与真人相同或类似的智能或智力。 即便这样,也并非是AI的逆天或将会颠覆人类,因为这只是人工智能在言语、逻辑上的进一步突破,还无法完全拥有与人一样的智慧或智能,如人的最根本的综合分析和思维能力,以及此后的行动,如设计、制造和创造等方面的能力。 美国Uber自动驾驶汽车发生车祸就说明了AI的低能。3月18日晚10点,Uber的一辆无人驾驶汽车在亚利桑那州撞死了47岁的行人伊莱恩赫茨伯格(Elaine Herzberg)。现在初步的调查结果表明,出事前Uber自动驾驶汽车已经探测到了行人,但Uber自动驾驶软件并没有作出反应。部分原因是,该技术被调整为忽视那些被认定为误报的物体,如道路上的塑料袋等。 也就是说,自动驾驶AI尽管发现了行人,但把行人误当成塑料袋等物体,没有理会和处置,继续前行,酿成大祸。这就是AI与人的智能的重大差异,是AI的深度学习能力与人的综合智能的天壤之别。 人的感知和认知是根据外界事物的全面特征并加以综合分析后迅速得出结论并采取措施,有的时候就是所谓的直觉,然而这种知觉是建立在综合感知和综合分析之上的。对于活着的物体,人的认知不仅要靠相貌、体形,还要通过动态、立体、气味、方向等来判断,就连方向也能分辨为上下、相向、同向和横向等。 发生事故时,赫茨伯格是在推着自行车行进,这个运动特征与人的特征加在一起,可以让人迅速判断出前方是人,必须刹车或转向。遗憾的是,即便有这些识别特征或要素(最重要的就是正在行走的人),AI驾驶软件也没有辨认出是人,误以为是无生命的物体。 升级的谷歌助手和Uber自动驾驶汽车事故,再次提出了人工智能的一个根本问题:人工智能是纯粹的仿生智慧,还是独立或有别于人的智慧。有人认为人工智能不是仿生学,另有人认为人工智能就是仿效人的大脑的功能,即便不是完全的仿生,也是模仿人的大脑的综合智能。严格说来,从人工智能的术语以及综合智慧看,人工智能就是在仿效人的大脑。 人工智能的另一个进展更说明问题。创造出围棋人工智能Alpha Go的Deep Mind团队设计了一个大型的人工神经网络结构,放置于虚拟现实的游戏环境中。经历强化学习后,这个人工智能在游戏迷宫中向目的地前进的导航能力超越了一般人,达到了职业游戏玩家水平它能像哺乳动物一样,寻找新路线和抄近路。 这个原理就是模仿人的大脑细胞中不同的辨识方向的神经细胞研发的,大脑辨识方向有三种细胞,分别是位置细胞、方向细胞和网格细胞。人工智能学会了人的辨认方向的能力,如果应用到自动驾驶当然可以更省时间、少跑弯路和节约汽油。但是,能否避免事故的发生却不是拥有所有方向细胞的功能就能胜任的,而是要结合大脑的其他功能,如需要结合感知物体运动和空间距离,以及识别外貌外形的能力。 在很多单项智能方面,人工智能早就大大超过了人的能力。如德勤公司去年开发的财务机器人,可以顶替15个人工财务的工作,机器人可以把36万小时的人力工作在几秒钟就完成。未来包括财务、计算、统计、低端技术、体力工作在内的70%的工作,都可能被人工智能替代或颠覆,但人工智能不可能替代人脑的综合智能,更不可能全面接盘涉及生命和健康的行业。 当然,从逻辑上说,未来也存在人工智能颠覆人类的可能,但那是建立在全面模仿和超越人脑的综合智能的基础之上。来源:北京青年报

原标题:无人驾驶:待到AI遍地时,谁坐车中笑?

谷歌助手展现的功能意味着人工智能的进一步升级,而且具有里程碑意义。如果让理发店的职员都意识不到是在与AI对话,证明谷歌助手通过了图灵测试,拥有了与真人相同或类似的智能或智力。

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即便这样,也并非是AI的逆天或将会颠覆人类,因为这只是人工智能在言语、逻辑上的进一步突破,还无法完全拥有与人一样的智慧或智能,如人的最根本的综合分析和思维能力,以及此后的行动,如设计、制造和创造等方面的能力。

深度学习将帮助汽车逐步走向L5级自动驾驶等级,这是无人驾驶的终极梦想,这也意味着汽车在任何情况下都能实现全自动操作。但智能掌控下的汽车真的能够让人完全信赖吗?

美国Uber自动驾驶汽车发生车祸就说明了AI的低能。3月18日晚10点,Uber的一辆无人驾驶汽车在亚利桑那州撞死了47岁的行人伊莱恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg)。现在初步的调查结果表明,出事前Uber自动驾驶汽车已经探测到了行人,但Uber自动驾驶软件并没有作出反应。部分原因是,该技术被调整为忽视那些被认定为“误报”的物体,如道路上的塑料袋等。

记者|孙柏

也就是说,自动驾驶AI尽管发现了行人,但把行人误当成塑料袋等物体,没有理会和处置,继续前行,酿成大祸。这就是AI与人的智能的重大差异,是AI的深度学习能力与人的综合智能的天壤之别。

为期三天的谷歌 I/O 开发者大会于5月8日在美国开幕。在主题演讲上,CEO Sundar Pichai和各产品线负责人讲解了自家的AI、安卓系统、谷歌助手等产品的进展。其中 AI 作为大会的主题,贯穿谷歌 现有的所有产品线,其中包括 安卓P,谷歌Maps以及无人驾驶汽车 Waymo。

人的感知和认知是根据外界事物的全面特征并加以综合分析后迅速得出结论并采取措施,有的时候就是所谓的直觉,然而这种知觉是建立在综合感知和综合分析之上的。对于活着的物体,人的认知不仅要靠相貌、体形,还要通过动态、立体、气味、方向等来判断,就连方向也能分辨为上下、相向、同向和横向等。

Waymo CEO John Krafcik在介绍谷歌自动驾驶取得的新进展时,专门强调Waymo自动驾驶系统使用TPU后,性能提高了15倍。搭载了谷歌AI技术的Waymo无人车已经具备实时感知物体、判断其他车辆行动的能力,通过机器学习预测行人或车辆在横穿马路、闯红灯等行为,防止在过十字路口时撞到闯红灯的人和车。人工智能的介入使无人驾驶的错误下降了100多倍;同时表示无人驾驶汽车将率先登陆美国的凤凰城。

发生事故时,赫茨伯格是在推着自行车行进,这个运动特征与人的特征加在一起,可以让人迅速判断出前方是人,必须刹车或转向。遗憾的是,即便有这些识别特征或要素(最重要的就是正在行走的人),AI驾驶软件也没有辨认出是人,误以为是无生命的物体。

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升级的谷歌助手和Uber自动驾驶汽车事故,再次提出了人工智能的一个根本问题:人工智能是纯粹的仿生智慧,还是独立或有别于人的智慧。有人认为人工智能不是仿生学,另有人认为人工智能就是仿效人的大脑的功能,即便不是完全的仿生,也是模仿人的大脑的综合智能。严格说来,从人工智能的术语以及综合智慧看,人工智能就是在仿效人的大脑。

谷歌是第一家同时投资无人驾驶和AI领域的公司,在无人驾驶方面,这是Waymo首次登上谷歌I/O大会,并且在大会上阐述如何通过谷歌的机器学习技术来解决无人驾驶当中的问题。Waymo表示,物体感知和行动预测将是无人驾驶技术最关键的两个方面。

人工智能的另一个进展更说明问题。创造出围棋人工智能Alpha Go的Deep Mind团队设计了一个大型的人工神经网络结构,放置于虚拟现实的游戏环境中。经历强化学习后,这个人工智能在游戏迷宫中向目的地前进的导航能力超越了一般人,达到了职业游戏玩家水平——它能像哺乳动物一样,寻找新路线和抄近路。

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这个原理就是模仿人的大脑细胞中不同的辨识方向的神经细胞研发的,大脑辨识方向有三种细胞,分别是位置细胞、方向细胞和网格细胞。人工智能学会了人的辨认方向的能力,如果应用到自动驾驶当然可以更省时间、少跑弯路和节约汽油。但是,能否避免事故的发生却不是拥有所有方向细胞的功能就能胜任的,而是要结合大脑的其他功能,如需要结合感知物体运动和空间距离,以及识别外貌外形的能力。

好车不怕多开,AI不惧多磨

在很多单项智能方面,人工智能早就大大超过了人的能力。如德勤公司去年开发的财务机器人,可以顶替15个人工财务的工作,机器人可以把36万小时的人力工作在几秒钟就完成。未来包括财务、计算、统计、低端技术、体力工作在内的70%的工作,都可能被人工智能替代或颠覆,但人工智能不可能替代人脑的综合智能,更不可能全面接盘涉及生命和健康的行业。

诚然,随着AI技术的不断发展,汽车的自动驾驶也在不断升级。从之前Level 1(以下简称L1,以此类推)的辅助驾驶到现在部分汽车L3的有条件自动化,甚至通过深度学习将来走向L5的完全自动化,可以说这是无人驾驶的终极梦想,也意味着汽车在任何情况下都能实现全自动操作。

当然,从逻辑上说,未来也存在人工智能颠覆人类的可能,但那是建立在全面模仿和超越人脑的综合智能的基础之上。

且不说未来汽车驾驶的L5的完全自动化,仅在L3这一层面上各个车企的发展就困难重重。谷歌作为全球科技行业的领军企业,研究无人驾驶已有8、9年时间。为了让 Waymo 无人驾驶车上路,谷歌在公路上做了超过600万英里的测试,每天都有2.5万辆车在测试;同时在公司开发的仿真系统中已经行驶50亿英里,并且目前团队还在探索无人驾驶在雪天的行驶。

作者简介

如果还有哪家科技巨头正在无人驾驶汽车领域挑战谷歌,那百度必定处于其中。尽管百度目前在总测试续航里程和器件技术方面没有谷歌Waymo抢眼,但覆盖范围较广,并不局限于乘用车。百度在2016年就已经在中国芜湖实地测试无人驾驶旅行车和大巴,并计划在用5年时间实地测试百度的无人驾驶汽车系统。无人驾驶是一个循序渐进的过程,好车从来都不会败给时间。

姓名:张田勘 工作单位:

L3的汽车雨后春笋,L4的小巴遍地开花。5月8日,上海交大的无人小巴在校园进行试运行。只要微信扫码就可实时呼叫小巴接站,小程序可直接算出小巴准确抵达时间。这款无人小巴采用L4级自动驾驶系统,车上没有方向盘、油门刹车踏板,系统能自动观察环境,进行转向和加减速控制,也能通过多传感器融合方式实现自动驾驶。

为什么校园无人小巴能实现L4水平的自动驾驶,而乘用车却很难做到?仅从外部环境考虑,大概有几个方面的可能性:首先,现有的无人驾驶汽车过度依赖GPS进行定位,仅从国内大环境来说,一方面是路况复杂,另一方面GPS的发展水平是否符合无人驾驶的要求也很难说。再次,行人的交通安全意识并不完全规范,这也增加了L4自动驾驶的危险性。最后,L4自动驾驶的汽车车速比校园无人小巴要快的多,在不能完全保证躲避行人以及克服各种恶劣环境影响的前提下,低速行驶又无法保证出行效率,那汽车的功能性就会大打折扣。等等。诸多因素叠加在一起,L4自动驾驶必将会经历一个辛苦的蜕变之路。

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是科技问题?还是伦理问题?

事物的发展是前进性与曲折性的统一,无人驾驶在发展的道路上坎坷不断,所谓“一将功成万骨枯”。先不考虑未来AI的自主性以及黑客的侵袭问题,在目前来说积极朝L3水平发展的无人驾驶系统,单单在安全性和可靠度上就令人唏嘘不已。

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且不说李彦宏超酷的“无人驾驶”五环违章实线变道,也暂不提本田小轿车和处于自动驾驶状态的Waymo测试车的乌龙碰撞,相信大家对3月的Uber事件还记忆犹新,正在测试的一辆Uber自动驾驶SUV撞死了一名过马路的女士。调查显示,涉事的Uber无人驾驶车实际上在事故发生前已经成功识别到路上的行人,但是在识别后,决策系统决定予以忽略,不采取车辆躲避措施,而最终酿成了悲剧的发生。这也是全球范围内首例自动驾驶汽车致人死亡的事故。

如果AI有思想,大概一定会被质问为什么草菅人命,可惜它现在还无法自主回答,否则也不会义无反顾地撞过去。讨伐转向Uber,Uber首席执行官达拉·科斯罗萨西在5月10日举行的Uber Elevate 上表示,Uber自动驾驶汽车经过调整后将会在未来几个月内重新回归,并“将尽可能安全。”尽管人们还是会对犯过“错误”的“孩子”心存芥蒂,但纵观AI发展趋势,无论是从无人驾驶的发展历程来说,还是从受众的适应过程来说,这种情况都太正常不过:Uber事件只会加速无人驾驶前进。

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其实众人都道无人驾驶难。但难的并不是把车开起来,而是难在复杂环境下,保证出事故的概率低到一个可以接受的水平。更简单的说,难的不在从0到99%,而是从90%到99.9999%。汽车行业保证极端情况的可靠性占了行业价值链的很大比重。

很多时候这只不是一个科技问题,更像是一个伦理问题。具体来说,开车这件事情,假如人的可靠性是70%,那么自动驾驶的可靠性则高达99.9%;而从伦理学角度看,人类可以接受同类有30%的错误率,但却无法接受机器0.1%的失误率。人可以犯错但机器不行,这也成了无人驾驶发展最为严苛的发展标准。

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