美媒:无论马斯克怎样鼓吹,普及无人驾驶都还要等几十年

极客网·极客观察6月16日 什么时候才能买到没有方向盘的汽车呢?现在是2021年,专家仍然不确定。投资者与科技汽车公司的CEO可能有些乐观,但学术专家却认为真正的无人驾驶汽车还有点遥远,可能要很多年,甚至几十年。悲观者认为,无人驾驶投资已经达到800亿美元,虽然很多,但它可能永远无法实现。如果AI技术没有突破,无人驾驶极可能不会很快出现。

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马斯克是最乐观的人之一,他之前曾说特斯拉机器人的士2020年就会推出,现在看来他的牛吹得有点大。如果想让汽车像人一样驾驶,必须创造可以与人媲美的AI。到底应该怎样做?大家还很困惑。

最近,学术杂志刊发一篇名为“Why AI is Harder Than We Think”的文章,谈到了目前无人驾驶面临的困难。在文章中,圣塔菲研究所(Santa Fe Institute)计算机专家、教授Melanie Mitchell指出,无人驾驶的最后期限已经推迟,业内人士重新定义了这个术语。汽车需要一些条件,比如地理受到限制的区域、理想的天气条件(还需要安全驾驶员,如果没有,至少也要远程监控),汽车制造商及无人驾驶支持者将这些因素纳入自主驾驶的范畴。Mitchell在文章中写道,即使加入这些条件,预测也没有变成现实。

不久前,Waymo汽车卷入追尾事故,为什么?可能是Waymo汽车的行为在人类看来有些让人困惑。Waymo汽车还曾被建筑区域的锥形交通路标弄糊涂。Waymo团队软件工程师Nathaniel Fairfield说:“系统对被撞或者追尾的感知并不比人类司机强。”Waymo汽车已经调整过,程序偏向谨慎。

无人驾驶卡车创业公司Aurora的主管Chris Urmson则说:“在未来几年里,我们将会看到无人驾驶汽车开上公路,做一些有用的事,但想普及还需要时间。”

最开始时,Aurora汽车只会在已经绘制高清3D地图的高速公路、干道上自动行驶。什么时候才能冲出高速和干道呢?Urmson不愿给出具体时间表。

早先一些CEO和工程师认为,如果系统在公路上获取足够多的数据,行驶足够远的距离,自动驾驶技术就会越来越先进。现在他们的观点有些变化,全球所有的测试数据也无法弥补AI的本质缺陷。

杜克大学人类与自动化实验室(Humans and Autonomy Lab)主任、计算机教授Mary Cummings认为,在过去几十年里AI不断进步,演化出深度学习,但即使如此,它所带来的智力也是很粗糙的。

为了评估今天的机器学习系统,她将AI的复杂程度分成4级。最简单的就是“由下向上”推理。在公路上,汽车可以在车道线内行驶,这点做得很好。下一步就是“基于规则的学习和推理”,比如在停车标志前应该做什么。然后是第三级,也就是“基于知识的推理”,如果停车标志的一半被树枝遮挡,汽车还会停下吗?然后是最顶级推理:如同人类一样,将汽车放进完全新奇的环境,系统要根据知识、经验、技能做出回应,这就是所谓的“专家式推理”。

到了第三级时,无人驾驶的问题真正凸显起来。Cummings博士说,今天的深度学习算法无法基于知识展示世界。工程师正在努力,用各种方法解决缺陷,比如绘制超清晰地图,这样就能弥补传感器数据的不足,而且因为系统更新速度不够快,也就无法在各种环境中引导汽车。

深度学习系统擅长于模式匹配,但在推断方面(将学到的知识从一个领域转到另一个领域)表现不好。

Cummings说:“当你还是孩子,大人就会告诉你说炉子是热的。”如果是AI,它很难将一个炉子的知识转移到另一个炉子。她说:“你必须将现有炉子一个一个拿来教它。”

MIT的研究人员为了解决这些问题,试图回到基本点,他们想知道孩子是怎样学习的。

Cummings说:“大家向无人驾驶产业投入大笔资金,但得到的结果不如预期。”尽管如此,并不意味着我们无人驾驶最终不能实现,只是它不会像每个人承诺的一样。Cummings进一步说,在地图精准的区域,最开始会有一些小型低速班车,它们装有传感器,这些汽车不断行驶,工程师持续改进,将不确定性降到监管者公众能接受的水平。

Waymo行为团队主管、软件工程师Nathaniel Fairfield认为,开发无人驾驶机器人的士服务,在基本技术上并无障碍。

越来越多的专家认为,通往完全自主的道路主要可能还不是靠AI。将问题分成小块,让聪明的人类不断打磨系统,解决各部分问题,这是一个好选择,工程师用这种方法解决了许多复杂问题。卡内基梅隆大学工程学教授Raj Rajkumar对上述道路比较乐观,他说:“事情不会在一夜之间发生,但我们能在隧道尽头看到光。”Fairfield说,Waymo的做法是让无人驾驶汽车在路上行驶,最终:“我们不觉得需要完全的AI来解决驾驶问题。”

Aurora的Urmson指出,他们将AI与其它技术结合,开发出系统,然后将通用规则应用于新环境,就像人一样。

Mitchell博士则说,用较老的方式开发无人驾驶汽车,结合可靠的系统工程,意味着要花很多钱在公路上安装转发器、传感器,从而引导、纠正机器人汽车。她补充说,用这种方法开发无人驾驶汽车,在特定区域、特定天气条件下会受到限制,此时人类远程操作员随时待命,防止意外。

总之,无人驾驶之路注定坎坷,就看谁能征服了。(小刀)

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