阳光洒满肩, 仿佛自由人.

我看Google自动驾驶技术

Google自动驾驶

这段时间,Google的自动驾驶车,Tesla的autopilot,经常出现在新闻头条。人们热烈的讨论自动驾驶技术,对这“科幻般”的技术充满了憧憬甚至恐惧,所以我今天想谈谈我对这些“自动车”的看法。

从我的另一篇文章,你应该已经看到,Tesla的autopilot其实根本不算是“自动驾驶技术”,它完全不能和Google的自动车相比。Tesla把这种不成熟的软件推送到用户的车里,为的只是跟Google抢风头,塑造自己的高大形象。看,我们先出了自动车!可是呢,Tesla根本不算“自动驾驶”,顶多算一个“adaptive cruise control”。这东西相当的不安全,不可靠。可惜的是,Tesla为了自己的名声,拿用户的性命当儿戏,还有些人为它叫好。

然而就算是Google的自动车,离能够真正投入使用,其实还差得很远。我这里说的“很远”,不是像某些人预测的10年,20年,而是至少100年,1000年…… 甚至永远无法实现。这是为什么呢?Google不是声称,每天都要让它的自动车“学习”上百万mile的行驶记录吗?难道学习了如此的“大数据”,不能让这车子变得跟人一样聪明吗?如果你这么想,那你可能根本不了解人工智能(AI)的内部实现。其实所谓的“机器学习”,跟人类的“学习”,完全是两回事。现在的电脑即使有智商,那么它的级别就像一个蠕虫,甚至蠕虫都不如。学习能力不一样,所以就算它再用功,“学习”再多的数据,都是白费劲。

很多人听说“人工智能”(AI),或者“机器学习”(machine learning),“深度学习”(deep learning)这类很酷的名词,就想起科幻小说里的智能机器人,就以为科幻就要变成现实。等你真的进入“机器学习”这领域,才发现一堆堆莫名其妙,稀里糊涂的做法,最后其实不怎么管用。这些大口号,包括所谓“深度学习”,其实跟人的思维方式,几乎完全不搭边。所谓“机器学习”,不过是一些普通的统计方法,拟合一些函数参数。吹得神乎其神,倒让统计专业的人士笑话。

人工智能在80年代出现过一次热潮。当时人们乐观的相信,电脑在不久就会拥有人类的智能。日本还号称要动员全国的力量,制造所谓“第五代计算机”。结果最后呢?信誓旦旦的许诺没能实现,AI领域进入了冬天。最近因为“大数据”,“自动车”和“Internet of Things”等热门话题的出现,这种“AI热”又死灰复燃。然而当今的AI,其实并没有比80年代的进步很多。人们对于自己的脑子以及感官的工作原理,仍然所知甚少,却信誓旦旦的认为那些从统计学偷来的概念,改名换姓叫“机器学习”,就能造出跟自己的头脑媲美的机器。

一个很简单的现象就可以说明问题。一个人要学会开车,需要开多少里程?普通人从完全不会,到能安全上路,一般只需要12节课,每节课1小时。就算这一个小时你都在高速公路上开,也就80 miles的样子。12个小时就960 miles。也就是说,普通人只需要小于1000 mile的驾驶,就能成为比较可靠的司机。

对比一下Google的自动车,它们每天“分析”和“学习”一百万mile的“虚拟里程”,而且经常在外面采集数据,每天累计成千上万的mile。然而这些自动车,仍然只能在白天,天气好的时候,在道路环境非常简单的Mountain View市区行驶。我从未在时速超过50mph的公路上见到过Google的自动车。而且据最近的报道,Google的自动车在过去一年时间里,发生了超过272起需要“人工干预”的错误情况。如果人不及时抢过控制权,不少情况会出现车祸。这说明Google的自动驾驶车,离能够投入真正的,安全的使用,差距还非常远。

自动车跟人类差距到底有多远呢?天壤之别。普通人只需要开1000 mile就能学会开车,而这些自动车学习了几百万,几千万,几亿mile,仍然门都没有摸到。这说明自动车跟人类的运动神经,有着根本的区别。人在运动的时候看见一个物体,他的头脑里会立即闪现与之相应的“概念”,然后很快浮现出这种东西的运动特点,以及相应的对策。相比之下,自动车看到物体,它并不能准确的判断它是什么东西:它是一个车,一个人,一棵树,路上的大坑,还是前面的车掉下来的床垫呢?所以自动车就像一个智障儿童,学了这么久连什么是什么都不知道,却指望在十年之内能开车穿越美国。

我的预测是:直到人类能够完全的理解自己的脑子如何工作,才有可能制造出能够超越人类驾驶员的自动车。现在人们对于自动车技术的关注,热情,盲目乐观和浮夸,简直跟文化大革命或者“大跃进”年代的思维方式有的一拼。

原文作者:正义的花生(http://www.jianshu.com/p/01d1b2542036)

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