自动驾驶车圈|福布斯分析：特斯拉自动驾驶功能可能会在闪避碰撞中变得更激进( 三 )
还有人认为 ， 把这一切交给机器学习或深度学习似乎更好 。 ML / DL的使用是一种计算模式匹配机制 ， 该机制使用过去的数据来尝试查找可以被调用以进行后续决策的模式 。如果能够提供更多闪避操作的实例 ， 模式匹配将尝试计算如何对未来出现此类情况做出反应 。
注意 ， 不要误以为ML / DL解决了问题 ， 实际上用于训练ML / DL的数据和案例的性质可能会造成错误的假象 。 假设大多数或所有此前的情况都是通过刹车行为“解决”的 ， 那么从统计上来说 ， 计算将倾向于在未来的情况下使用刹车 。 自动驾驶不涉及任何常识性的推理 。
总结
如果特斯拉 Autopilot 系统的确在闪避操作上变得越来激进 ， 人们需要了解这是为什么 。
例如：ML/DL的使用是否导致 Autopilot随着时间的推移逐渐从数学地计算出使用转向是最好的判断；Autopilot会在所有情况下还是只在某些情况下执行这样的操作；其设计人员以及人工智能开发人员是否会加强这种激进的操作？
如果是肯定的答案 ， 特斯拉需要经过怎样的测试并如何判断这是一种更安全的驾驶方式？更重要的是 ， 这是否预示着特斯拉正在一点点地揭开他们为实现5级自动驾驶所作的努力？
对于特斯拉和其他2级自动驾驶供应商来说 ， 通常的答案是自动驾驶系统做了什么并不重要 ， 因为人类司机才是做出最终决定的人 ， 他们对汽车的驾驶完全负责 。
虽然从表面上看 ， 这似乎是合理的 ， 但毫无疑问 ， 我们最终会通过法律体系以及涉及2级自动驾驶汽车的伤害和死亡的诉讼 ， 弄清楚这种推卸责任的行为是否可以被社会所接受 。
5级自动驾驶将不再有人类司机的参与 ， 人工智能将会独立做出驾驶决策 。
马斯克在全球人工智能大会上表示 ， “我认为5级自动驾驶不存在根本性挑战 ， 只不过存在许多小问题 。 而我们的挑战就是解决所有这些小问题 ， 将整个系统整合在一起 ， 并解决不断出现的问题 。 ”
有时候 ， 问题就就在细节上 ， 而要达到5级自动驾驶并不仅仅是简单地拼凑出许多关键的特性 ， 还需要一个全面而有凝聚力的团队在一起和谐地工作 。 目前还没有证据表明特斯拉正在接近5级自动驾驶 ， 马斯克给出的时间表同样令人难以置信 。 不过 ， 5个月之后 ， 特斯拉也许会给出答案 。
【自动驾驶车圈|福布斯分析：特斯拉自动驾驶功能可能会在闪避碰撞中变得更激进】
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