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自动驾驶无错,谁有错

2017-01-24 17:05:37 来源:光明网

作者:张田勘

2016年6月,在连续出现因自动驾驶造成的交通事故,并导致驾驶者出现伤亡后,美国国家高速公路交通安全管理局(NHTSA)针对特斯拉Autopilot(自动驾驶)功能展开调查。经过半年的调查后,NHTSA在当地时间1月19日宣布,并未发现特斯拉Autopilot功能存在问题,同时表示不会要求特斯拉对汽车进行召回。

要理解这一问题的本质,需要简单回顾一下事件经过。2016年5月,一位名为约书亚·布朗(Joshua Brown)的驾驶者在驾驶Model S与一辆卡车相撞的事故中丧生。当时布朗驾驶的Model S处于部分自动驾驶状态,这也是全球第一起因自动驾驶而致死的事故。当时,布朗开着他的Model S行驶在一条公路上,自动驾驶功能处于开启模式,此时一辆拖挂车以与其垂直的方向穿越公路。NHTSA的结论是,特斯拉自动驾驶不是完全自动驾驶系统,根本无法应对所有路况,司机不应该依靠它来防止此类事故。然而,这还不是事故的全部原因。根据特斯拉的调查,强烈的日照和挂车的白色车身让Model S对挂车产生了误判,以为挂车不是障碍物,导致Model S与挂车相撞,其前挡风玻璃与挂车底部发生撞击,车主布朗不幸身亡。这才是此次事故的根本原因。

这个原因道出了人工智能的本质。现阶段,尽管深度思维(Deep Mind公司)设计的Master能连续战胜包括棋圣聂卫平在内的60名围棋大师,但总体而言,人工智能目前的水平还是非常低级,有时连婴儿也不如,例如分辨不清前方的挂车是障碍物因为人没有教会自动驾驶汽车正确识别道路上的障碍物和危险情况。但反过来也说明,实际上人工智能还不能像人一样学习并获得符合实际情况的正确知识。

人工智能赖以立身的基础是机器学习(算法)和深度学习。对于前者,或许是人工智能的优势,因为在涉及数据的演算方面,人确实不是计算机的对手。因此当计算机掌握了某一游戏的所有算法、棋谱时,人类当然无法战胜人工智能。但是,在深度学习上,人工智能还处于非常幼稚的阶段,例如对图形和实物的认知、对逻辑推理的学习,以及对所有未知事物的学习和认知上。

一个幼儿园的小孩看过一张猫的图片后,就能马上辨认出另一张图片中的猫;同样地,一个几岁的孩子见过真实的猫之后,就能在后来的生活中辨认出猫这种生物。但是,谷歌图像识别系统(一种应用人工智能)在看过和学习过几千万张猫的照片后,才能从图片中识别出猫,但是准确率大大低于小孩。而且,即便人工智能能在图片中识别出猫,但在现实生活中未必能识别真实的猫。即,人工智能区别实物与图像或虚拟系统事物的能力,完全无法与人类相比。

特斯拉自动驾驶功能不能识别阳光照耀下的白色汽车,说明它学习和识别道路上的障碍物的能力还不及几岁的孩子。原因是,人类没有教会它识别这种情况。但是,即便汲取这次事故教训,教会了特斯拉自动驾驶功能识别阳光照耀下的白色汽车和其他障碍物,但当遇到阳光照耀下的其他颜色的汽车时,特斯拉自动驾驶功能是否都能识别出来?

这实际上涉及到人工智能的算法和深度学习的广度问题。凡是人工智能没有看过、学习过和接触过的东西,它都无法感知、辨认和识别,从而无法理解,因此难以形成正确的决策。

对于人工智能来说,这种学习的广度实在是广袤无边,凡是人类社会的东西和事物,都是其未学习和接触过的。就本质来说,即便人工智能学习了,能感知人类社会的东西,但其感知也与人的不一样。例如,战胜60位大师的Master并不知道它在做什么,只是在按一定的算法和程序在做决定。而对于未学习过的东西,人工智能就会不知所措,不知道逻辑推理,犯错误和出现事故也在所难免。如果人工智能不具有像人一样的识别和辨认现实环境的能力,自动驾驶或无人驾驶就永远是一种理想。既然部分自动驾驶以及完全自动驾驶存在危险,为何还要研发这类产品并推向市场呢?

NHTSA的调查报告给出了一个答案,以特斯拉汽车行驶里程数和安全气囊数据为依据,对特斯拉自动驾驶功能推送Autosteer(方向盘自主转向)功能前后汽车的事故率进行对比。汽车事故率从推送前的1.3次/百万千米下降到推送后的0.8次/百万千米,下降了近40%左右。特斯拉的CEO伊隆马斯克此前也提及,即便退一万步讲,现在特斯拉的部分无人驾驶系统只比人工好1%,那么一年车祸导致的120万人死亡里面,人工智能也能拯救1.2万人。人工智能的探索像其他学科一样,只能“积跬步以至千里,积小流以成江海”。如果把现实生活中路面情况的各种参数设计得更为全面,教会人工智能进行更全面和更深度的学习和分析,也许可以逐步达到与人辨析路况同等水平的人工智能而不会出车祸。

当然,最根本的问题是,即便人工智能的深度学习能力可以与人媲美,人类也不能完全把命运交给人工智能来处理。这才是发展人工智能不可违背的核心原则。(张田勘)

责任编辑:贾东亮
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