來源 | AI前線
作者 | Tristan Greene
譯者 | Sambodhi
美國汽車工程師學(xué)會(huì)(SAE)關(guān)于自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的定義已經(jīng)成為定義自動(dòng)駕駛車輛的全球行業(yè)參照標(biāo)準(zhǔn)，用以評(píng)定自動(dòng)駕駛技術(shù)。其中，L5 級(jí)是完全自動(dòng)化，由無人駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。一些專家認(rèn)為這將需要十年甚至更長(zhǎng)的時(shí)間，而另一些專家則認(rèn)為 L5 級(jí)的自動(dòng)駕駛永遠(yuǎn)不會(huì)實(shí)現(xiàn)。
曾經(jīng)有人告訴我們，到 2018 年，自動(dòng)駕駛汽車將會(huì)在世界范圍內(nèi)大行其道。但這件事并沒有發(fā)生，我們就被告知，這件事將會(huì)在 2020 年底發(fā)生。假如這一切還是都沒發(fā)生，我們會(huì)再次被告知它們就在不遠(yuǎn)處。
如今，專家們似乎正在采取一種更加務(wù)實(shí)的方法。據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》最近的 一篇報(bào)道，許多計(jì)算機(jī)科學(xué)專家認(rèn)為，我們距離完全無人駕駛汽車還有至少十年的路要走，而有些人認(rèn)為，無人駕駛汽車可能永遠(yuǎn)不會(huì)出現(xiàn)。
最大的問題
無人駕駛汽車技術(shù)是一項(xiàng)難以解決的挑戰(zhàn)。
就像伊隆?馬斯克(Elon Musk)所說 的那樣：
要實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界的人工智能，就必須解決一個(gè)關(guān)鍵問題：即如何實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督、廣義的全自動(dòng)駕駛汽車，因?yàn)檎麄€(gè)道路系統(tǒng)都是為帶有光學(xué)成像器的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的。
盡管有這樣的評(píng)價(jià)，但馬斯克仍然堅(jiān)持這一毫無根據(jù)的想法：認(rèn)為特斯拉的全自動(dòng)駕駛功能即將把公司的汽車變成全自動(dòng)汽車。
全自動(dòng)駕駛是一項(xiàng)強(qiáng)大的駕駛輔助功能，但無論我們?nèi)绾谓咏?，都沒有跡象表明特斯拉比其他任何一家公司更接近實(shí)現(xiàn)真正的全自動(dòng)駕駛。
為什么老專家們會(huì)錯(cuò)得這么離譜?
2014 年，在包括 Ian Goodfellow 在內(nèi)的眾多計(jì)算機(jī)科學(xué)家的努力下，深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)了爆炸性的普及。他在開發(fā)和定義生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks，GAN，一種通過充當(dāng)生成器和判別器來幫助人工智能產(chǎn)生輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))方面的工作，使人們覺得，幾乎任何自主性的壯舉，都可以通過算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成。
現(xiàn)代人工智能可以完成的類人壯舉有很多，包括 DeepFake，This Person Does Not Exist(此人不存在)，以及許多其他系統(tǒng)，都是由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的。
現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的興起掀起了人工智能研究領(lǐng)域的一股熱潮，并使谷歌、亞馬遜和微軟幾乎在一夜之間成為人工智能先行的公司。
目前，根據(jù)專家們的說法，到 2028 年，人工智能的價(jià)值預(yù)計(jì)將接 近萬億美元。
但這些成果并沒有轉(zhuǎn)化成 Ray Kurzweil 等專家所預(yù)言的技術(shù)魔法水平。當(dāng)今世界運(yùn)行良好的人工智能幾乎都是非常狹窄的，也就是說，它只是被設(shè)計(jì)成做一件非常特定的事情，而不是做其它的事情。
如果你想象一個(gè)人類駕駛員要做的一切事情——從關(guān)注周圍環(huán)境到導(dǎo)航，再到駕駛汽車本身——那將很快成為一個(gè)問題，要么設(shè)計(jì)出幾十個(gè)(或幾百個(gè))協(xié)同工作的狹義人工智能系統(tǒng)，要么找出創(chuàng)建通用人工智能的方法。
未來會(huì)是怎樣
通用人工智能的發(fā)明和發(fā)展也許是解決無人駕駛汽車的主要催化劑，但精靈許的三個(gè)愿望也是如此。
因?yàn)橥ㄓ萌斯ぶ悄苤皇橇硪环N說法，即“可以完成人類可以完成的任何相關(guān)任務(wù)的人工智能”。此外，迄今為止，通用人工智能的出現(xiàn)仍然是遙遠(yuǎn)的未來技術(shù)。
我們可以期望在不遠(yuǎn)的將來會(huì)發(fā)生更多的事情。駕駛員輔助技術(shù)繼續(xù)以良好的速度發(fā)展，明天的汽車肯定會(huì)比今天更安全、更先進(jìn)。但是，我們沒有理由認(rèn)為它們將很快實(shí)現(xiàn)野外自動(dòng)駕駛。
在未來幾年，我們可能會(huì)看到世界各地的主要城市劃出特定區(qū)域，整條高速公路將被指定用于無人駕駛汽車技術(shù)。但是，這并不意味著無人駕駛汽車時(shí)代已經(jīng)來臨。
沒有任何跡象表明(除了前面提到的 特斯拉的戰(zhàn)略 之外)，任何一家汽車制造商都有望在 5 年內(nèi)開發(fā)出一款能夠?qū)崿F(xiàn)全自動(dòng)駕駛的消費(fèi)型汽車。
從這個(gè)跡象可以看出，我們至少還要再過十年或更長(zhǎng)的時(shí)間，才能看到個(gè)人買家能夠買到的消費(fèi)型汽車，不再需要方向盤和手動(dòng)控制裝置。
無人駕駛汽車并非一定不可能。但是，它們的發(fā)展不僅僅是聰明的算法、暴力計(jì)算和計(jì)算機(jī)視覺。
按照專家們的說法，這一領(lǐng)域的發(fā)展可以歸結(jié)為 不同類型的人工智能、完全不同的方法、大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，或者這三者結(jié)合在一起。
作者介紹：
Tristan Greene，報(bào)道人工智能在以人為本上的進(jìn)展，以及政治等方面。
原文鏈接：
https://thenextweb.com/news/why-truly-driverless-cars-may-never-happen
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