自动驾驶汽车功能真的不如宣传的那么强大？.doc

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1、自动驾驶汽车功能真的不如宣传的那么强大？　　怀疑论者表示，完全自动驾驶可能比想象的更遥不可及，只是业界不愿承认罢了。　　如果你真相信首席执行官们说的话，完全自动驾驶的汽车可能再过几个月就会问世。2015年，埃隆•马斯克预测到2018年完全自动驾驶的特斯拉会面市；谷歌也是如此。Delphi和MobileEye的L4系统目前定于2019年推出，同年Nutonomy计划在新加坡的街道上部署数千辆无人驾驶的出租车。通用汽车（GM）将在2019年量产完全自动驾驶的汽车，没有方向盘，驾驶员也无法干预。这些预测背后都有真金实银在支撑，豪赌软件能

2、够不辱使命，功能像宣传的那么强大。　　自动驾驶汽车功能真的不如宣传的那么强大？　　怀疑论者表示，完全自动驾驶可能比想象的更遥不可及，只是业界不愿承认罢了。　　如果你真相信首席执行官们说的话，完全自动驾驶的汽车可能再过几个月就会问世。2015年，埃隆•马斯克预测到2018年完全自动驾驶的特斯拉会面市；谷歌也是如此。Delphi和MobileEye的L4系统目前定于2019年推出，同年Nutonomy计划在新加坡的街道上部署数千辆无人驾驶的出租车。通用汽车（GM）将在2019年量产完全自动驾驶的汽车，没有方向盘，驾驶员也无法干预。这些

3、预测背后都有真金实银在支撑，豪赌软件能够不辱使命，功能像宣传的那么强大。　　自动驾驶汽车功能真的不如宣传的那么强大？　　怀疑论者表示，完全自动驾驶可能比想象的更遥不可及，只是业界不愿承认罢了。　　如果你真相信首席执行官们说的话，完全自动驾驶的汽车可能再过几个月就会问世。2015年，埃隆•马斯克预测到2018年完全自动驾驶的特斯拉会面市；谷歌也是如此。Delphi和MobileEye的L4系统目前定于2019年推出，同年Nutonomy计划在新加坡的街道上部署数千辆无人驾驶的出租车。通用汽车（GM）将在2019年量产完全自动驾驶的汽

4、车，没有方向盘，驾驶员也无法干预。这些预测背后都有真金实银在支撑，豪赌软件能够不辱使命，功能像宣传的那么强大。　　　　乍一看，完全自动驾驶似乎比以往任何时候都更触手可及。Waymo已经在亚利桑那州一些有限但公开的道路上测试汽车。特斯拉及其他众多模仿者已经在出售功能有限的自动驾驶系统（Autopilot），一旦发生任何意外情况，依赖驾驶员干预。已发生过几起事故（有些还是致命的）；但业界普遍认为，只要系统不断改进，我们离根本不必有人干预不会太远。　　但是完全自动驾驶汽车这个梦想可能比我们想象的更遥不可及。AI专家们越来越担心，自动驾驶

5、系统能可靠地避免事故至少还要再过几年，甚至再过几十年。由于自我训练的系统很难应对现实世界的混乱局面，像纽约大学的加里•马库斯（GaryMarcus）这些专家准备好了对预期进行一番痛苦的重新调整，这番纠正有时被称为“AI寒冬”。这种延迟可能给依赖自动驾驶技术的公司带来灾难性后果，让整整一代人体验不到完全自动驾驶。　　不难理解为什么汽车公司对自动驾驶持态度乐观。在过去的十年间，深度学习已经在AI和技术行业带来了几乎无法想象的进展；深度学习这种方法使用层次化的机器学习算法，从海量数据集中提取结构化信息。深度学习支持谷歌搜索、Facebo

6、ok新闻源（NewsFeed）、对话式语音/文本转换算法以及会下围棋的系统。在互联网之外，我们使用深度学习来检测地震、预测心脏病并标记拍摄镜头中的可疑行为，还有另外无数原本不可能实现的创新。　　但深度学习需要大量的训练数据才能发挥作用，包含算法会遇到的几乎每一个场景。比如说，GoogleImages等系统擅长识别动物，只要有训练数据给它们展示每种动物长的样子。马库斯将这种任务称之为“内插”（interpolation），对所有标记为“豹猫”的图像进行调查，从而确定新图片是否属于豹猫这一类。　　工程师们可能在数据来自何处以及如何组织

7、数据方面另辟蹊径，但这对某种算法能覆盖多广的范围施加了严格的限制。同样的算法无法识别豹猫，除非它见过成千上万张豹猫的照片――即使它见过家猫和美洲虎的照片，并且知道豹猫介于这两种动物之间。这个过程名为“泛化”（generalizaTIon），需要一套不同的技能。　　长期以来，研究人员认为自己可以借助合适的算法改进泛化技能，但最近的研究表明，传统深度学习在泛化方面比我们想象的还要糟糕。一项研究发现，传统深度学习系统面对一段视频的不同帧时，甚至难以泛化，只要视频背景出现小小的变化，就会将同一只北极熊标记为狒狒、猫鼬或黄鼠狼。由于每个分类

8、基于总共几百个因素，照片哪怕小小的变化也可能完全改变系统的判断，其他研究人员已在对抗数据集中利用了这一点。　　马库斯提到聊天机器人热潮就是炒作遭遇泛化问题的最新例子。他说：“2015年有厂商向我们承诺推出聊天机器人，但它们没有任何好处，因为这不仅仅