现在不能立刻给新闻下结论,因为反转来的太快。
前两天出了这么一件事,某奔驰车主半夜开车上高速,定速巡航功能失控,刹车失灵,速度无法降低,以每小时120km/h的速度狂奔了一个小时。最后由奔驰人员从后台发出命令,才远程控制着汽车缓缓降速停车。
这惊心动魄的新闻传的沸沸扬扬,吃瓜群众把注意力集中在汽车商的后台控制漏洞,和车辆本身的定速巡航功能失控上,前者讨论的是,汽车制造商是否掌握了一辆车的后门,毕竟远程能让一辆车停下来,自然也可以自由让它驾驶,如果后门被黑客掌握,危险无疑更为严重。
定速巡航则是汽车的重要智能辅助功能,是由电脑控制油门继而控制车速,想想看,连近日去世的伟大科学家霍金生前都警告说小心AI……
雪上加霜的是,比定速巡航更受关注的车联网智能技术——优步无人驾驶汽车在美国一段路途的测试中,因为忽略行人导致一名横穿马路的妇女死亡。
如果说定速巡航只不过是一个辅助功能,无人驾驶某种意义上已经接近机器人领域的应用。
跟一般的互联网或AI产品测试有很大区别的是,无人驾驶最大的难度不在于单项算法(技术)的突破,而是一旦将四个模块的所有环节集成为一个复杂系统,其评测难度和火箭系统比也不遑多让。而且火箭发射失败损失的只是钱,智能终端的自动驾驶汽车,每一次意外损失的可能是命。
也有好消息。此次出现事故的优步在无人驾驶领域,只能算第三梯队,第一梯队的Google car在前些日子宣布,无人车实际路测里程达到了800万公里——相当于绕地球地道跑了200圈,而且没有发生撞人致死的事故。而Google car最初的领导者Sebastian Thrun早期做了很多移动机器人的研究。
Google采取的方式,是将深度学习用在无人驾驶项目中,由Google car自己找出和决策相关的传感器信息。与传统的机器人相比,如果Google car能够做到实用,会是第一个在复杂环境中替代人类劳动的机器人,也预示着服务型机器人将会大量的出现在我们生活中。
人类长于抽象思维,机器长于逻辑思维,只有机器人自己具有了抽象能力,才可能获取我们意想不到的智能。对于移动机器人来说,最难的部分便是实时的对周围环境建模并分析,做出一个有认知能力的智能系统,但机器人如何像人类一样,拥有自身对环境的感知和表达?
能达到人类程度的智能系统,可以通过简单条件反射积累经验,一直积累传感器输入,提取抽象信息,不断的做预测,决策,反馈,拥有惊人的记忆能力。继而直到掌握逻辑,遵守规则,甚至对这个世界这个社会了解到可以适应各种明文的规则,还可以利用规则……虽然这一天真的到来还不知道要多久。Google car已经往这个方向迈出了一步。
在无人驾驶真正上路之前,我们只能关注下已成型的智能技术,关于奔驰定速巡航又发生了反转,继几位专业赛车手和汽车专家从技术角度提出质疑后,奔驰公司也发布公告,称并没有在后台系统留下任何可控制汽车的后门,请求奔驰车主允许检查车辆……前沿技术或许必将出现,但人类的行为难以预知。