汽车|自动驾驶正在驶向“封闭”
文|李北辰
技术落地的荆棘路途 , 必须遵循某种客观规律 , 它不以任何利益攸关者的众口铄金为转移 。
比如自动驾驶行业 , 大概5年前 , 从业者普遍预言 , 2020年有望成为自动驾驶的爆发拐点 , 但直至今天 , 大多数人离自动驾驶还很远 。
不久前 , 李彦宏再次预言 , 自动驾驶 5 年后全面商用 , 拥堵大大缓解 , 不再需要限购限行 。
对此我表示悲观 , 任何想让现有社会网络脱胎换骨的新技术 , 都涉及一系列技术之外的未知因素 , 没凑齐就是没凑齐 , 甚至也许根本就凑不齐 。
【汽车|自动驾驶正在驶向“封闭”】但我们该对自动驾驶彻底悲观吗?当然不是 , 只是在一部分人眼中 , 至少在短时间内 , 自动驾驶若想真正规模落地 , 需要某种固定的边界条件 。
核心关键词是:封闭 。
怎么讲?
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“五月花号”
得先从海上讲 。
几个月前 , 科技媒体Venture Beat报道 , IBM和英国一家非营利组织正计划开发一款自动驾驶船 , 与1620年那艘改变历史的船一样 , 它也叫“五月花号” 。
从商业角度 , 海洋自动驾驶有巨大利益可图 。 就在此时此刻 , 海面上有超过9万艘货船在航行 , 海运中与船员有关的费用占总成本约三成 , 自动驾驶可以大幅减掉这些成本 , 还能优化内部空间 , 进一步降低成本 , 且能像自动驾驶车企经常布道的那样“降低事故发生率” 。
更重要的是 , 从技术角度 , 相较于城市交通的复杂环境——以及由此带来的算法麻烦 , 大海几乎是一片广袤的封闭空间 , 对AI的要求相对“不严” , 能让算力负载骤降 , 某种意义上 , 海洋自动驾驶更接近飞机的自动巡航 。
这件事虽然发生在海面 , 却似乎印证了一种在陆地上的观点:至少在可预见的未来 , 自动驾驶汽车唯有行驶在“封闭空间” 。
换句话说 , 自动驾驶的主体不是“车” , 而是“封闭系统” 。 就像经济学者李子旸所言:“自动驾驶要想成功 , 必然成为类似轨道交通那样的封闭系统 , 也就是通过提高道路交通的组织化程度来解决问题 。 目前道路不改变 , 只是在汽车上有一些小打小闹的‘人工智能’ , 是不可能真正自动起来的” 。
道理其实不难理解 。
让单台车做到完全自动驾驶并不难 , 但自动驾驶(至少是科技大佬渲染的那种自动驾驶)的本质 , 是要大规模解决交通组织和系统问题 , 这个系统现阶段只能是封闭的 。
因为现在所谓的人工智能 , 本质上是用统计方法增加预测的准确度 , 是基于对过去经验的总结 , 但真实的交通系统中 , 随机分布着各种意外 。
科学作家万维钢就曾在文章中写道:“你开车的时候并不是简单地把着方向盘控制着油门和刹车 , 你非常有智能 。 你要看交通信号 , 你要看各种路边的标志物 , 你要判断路上有什么东西 。 如果前面路上有一只小鸭子在慢慢走 , 你得踩刹车;但是如果是一只鸟 , 你可以想象车开过去它就会飞走 , 你就不用减速 。 如果路上有个塑料袋 , 你可以直接碾压过去;但如果那是个石头 , 你就必须绕着走 。 你对路面状况有深刻的理解 。 这种理解和你的生活阅历、和你平时积累的经验有关 。 最起码你得知道塑料袋是什么 , 石头是什么——而汽车并不知道 。 ”
“AI版有轨电车”
归根结底 , 机器无法预测完全不在它经验范围内的意外 。
因此在一部分人眼中 , 自动驾驶若想行驶在“开放的道路” , 就得匹配“开放的AI” , 即某种程度上的“通用型AI” 。 但迄今为止 , AI被锁死在固定的知识围拢 , 稍稍横跨领域 , 就瞬间表现得像个婴儿 。
DeepMind创始人哈萨比斯就曾表示 , 深度学习只是解决通用AI的一个组成部分:“大脑是个综合系统 , 但大脑的不同部分负责不同的任务 。 海马体负责情景记忆 , 前额叶皮质负责控制 , 等等 。 你可以把目前的深度学习看作是相当于大脑中的感觉皮层的一样东西:视觉皮质或者听觉皮质 。 但是 , 真正的智能远不止于此 。 你必须把它重新组合成更高层次的思维和符号推理 。 ”
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