人工智能即將爆發(fā)，無人駕駛會走向何方？

本文來源：智車科技

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4月17日下午，湛廬特別邀請圣塔菲研究所客座教授、《AI 3．0》一書作者梅拉妮·米歇爾，中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍，馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長兼CEO吳甘沙，清華大學(xué)計算機系副教授、智源青年科學(xué)家劉知遠等國內(nèi)外知名科學(xué)家和創(chuàng)業(yè)者，以及特別嘉賓達闥云端機器人小姜，一起探討AI 3．0時代的新商機和新生態(tài)。

這次全智能場景發(fā)布會第一次采用了演播室和戶外智能場景雙現(xiàn)場形式，在無人駕駛汽車和云端智能機器人的烘托下，全面展示了中國人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新實力和前沿進展。幾位科學(xué)家、企業(yè)家跨界深度交流，共同探討了人工智能發(fā)展現(xiàn)狀，以及透視當(dāng)下AI發(fā)展的關(guān)鍵問題，并對產(chǎn)業(yè)布局和政策提出了可供參考的建議，助力未來的想象與開創(chuàng)。

以下為馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長兼CEO吳甘沙的演講精華內(nèi)容

無人駕駛是人工智能頂上的皇冠

在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，人工智能被廣泛應(yīng)用在多個尖端領(lǐng)域，比如無人駕駛、生命科學(xué)探索及醫(yī)藥制造等。除了商業(yè)應(yīng)用，人工智能還創(chuàng)造了打敗排名世界第一的人類棋手柯潔的輝煌戰(zhàn)績。在所有這些任務(wù)中，自動駕駛被譽為人工智能頂上的皇冠，這是為什么呢？在吳甘沙老師看來，無人駕駛獲得這一贊譽的關(guān)鍵在于mission critical AI。

那么什么是mission critical AI呢？通俗來講，就是關(guān)鍵任務(wù)人工智能。它與我們通常所說的人工智能的差別主要在于準(zhǔn)確率。在傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)中，我們說其準(zhǔn)確率為92％或95％，事實上，兩者之間并沒有多大區(qū)別。而在自動駕駛這樣的關(guān)鍵任務(wù)中，我們需要確保其準(zhǔn)確率達到100％，或者說無限接近100％。這就好比我們給出了100萬張不同的試卷，由人工智能來答，它只能有一張試卷上出錯，其他都必須得滿分。

就目前投入應(yīng)用的無人駕駛技術(shù)而言，它所搭載的人工智能實現(xiàn)的是一個非常簡單的閉環(huán)，這個閉環(huán)主要包括五個部分。第一個部分是感知，而這個感知是通過傳感器來實現(xiàn)的。這些傳感器能幫助車輛“眼觀六路、耳聽八方”。第二個部分是認知，用于幫助車輛判斷周圍物體的運動，識別道路標(biāo)志等。第三個部分是車輛導(dǎo)航和定位，導(dǎo)航是知道車輛往哪里去，定位是明確車輛在哪里。而目前無人駕駛采用的定位技術(shù)誤差只有幾厘米。第四個部分是決策和規(guī)劃，主要是車輛的中央處理器根據(jù)車輛周圍的情況確定下一步的動作。第五個部分是控制，就是將中央處理器的指令轉(zhuǎn)變?yōu)榭刂栖囕v底盤的動作。

今天的無人駕駛建立在笨鳥式的人工智能之上

無人駕駛的前景非常吸引人，但就當(dāng)前的發(fā)展情況而言，實現(xiàn)的難度非常大。目前的人工智能，吳甘沙老師稱其為笨鳥式人工智能，因為它是通過大量的數(shù)據(jù)，通過蠻力式的計算，通過歷史的記憶，比如高精地圖，整合形成的。車輛需要將沿路的道路記憶輸入進去，其中還會遇到數(shù)據(jù)不全或算力不足等問題，這種情況下，人們就必須做出取舍，通過設(shè)計大量冗余去彌補單個部件的不可靠性。

就現(xiàn)在汽車安裝的傳感器來說，有基于激光的，有基于攝像頭的，有基于毫米波雷達的，有基于超聲波的。這些傳感器每一種都有其優(yōu)缺點，在應(yīng)用過程中，我們需要對其進行組合。而這種組合跟我們追求的終極的人工智能是有很大差別的。

所謂的笨鳥式人工智能，意味著要在現(xiàn)有基礎(chǔ)上實現(xiàn)非?？煽康臒o人駕駛，需要積累幾十億公里的數(shù)據(jù)。目前，谷歌的無人駕駛汽車積累的數(shù)據(jù)也不過幾千萬公里。而幾十億公里，相當(dāng)于一個人類司機幾百萬年的駕齡。

很多人通常認為無人駕駛?cè)斯ぶ悄芤呀?jīng)得到了大規(guī)模應(yīng)用，而實際情況是我們的科學(xué)家和制造者還在研究開發(fā)的過程中，目前的人工智能和我們理想中的職能還有很大的差距。我們都傾向于稱目前階段的、仍有許多局限的人工智能為專用人工智能或領(lǐng)域人工智能，即AI2．0，與其相對的則是通用人工智能，即AI3．0。AI3．0是人工智能未來發(fā)展的必然趨勢，而這也是梅拉妮·米歇爾在《AI3．0》這本書中重點介紹的。

今天的無人駕駛在識別一輛車時，是靠著大量的勞動力對后臺數(shù)據(jù)一一進行標(biāo)注實現(xiàn)的，可以說，沒有人工就沒有智能?！禔I3．0》中描述了一個場景，是一個推著嬰兒車的孕婦牽著一條狗出現(xiàn)在路邊。當(dāng)人類看到這個場景時，我們可能產(chǎn)生無數(shù)種解讀，比如通過孕婦的表情去判斷，她臉上的表情是驚詫還是平靜；比如觀察孕婦周圍有沒有人，這個人有沒有可能對她們采取下一步動作。人類，即使是小孩都可以輕松對這一場景進行準(zhǔn)確、迅速的判斷，但對人工智能來說就很難。

解讀這一場景實際上需要大量的認知技能，比如解讀人與人之間的眼神交流或是博弈關(guān)系。在目前的人工智能中，我們是需要對機器捕捉到的圖片進行標(biāo)注，來告訴人工智能圖片中包含哪些信息的。想要讓機器看到這樣的場景就自動產(chǎn)生正確的解讀，實際是需要下一代更通用的人工智能去解決的問題。

在無人駕駛?cè)斯ぶ悄馨l(fā)展的當(dāng)下，我國的發(fā)展速度與國外尤其是美國相比是不算太晚的。而在算法能力方面，兩者間也不存在代際的差別，相反，我們還具備一些國外沒有的優(yōu)勢。目前應(yīng)用的人工智能2．0，是由應(yīng)用驅(qū)動、需求驅(qū)動和場景驅(qū)動的。在這些方面，我國具有得天獨厚的優(yōu)勢。

梅拉妮在《AI3．0》中講到，無人駕駛?cè)斯ぶ悄艿陌l(fā)展過程可以分為0～5級，共計6個階段。就技術(shù)發(fā)展而言，國內(nèi)的無人駕駛處在4級，嚴格來講，4級的標(biāo)準(zhǔn)是完全脫離司機的操控，但因為相關(guān)法律法規(guī)的限定，我們現(xiàn)在都需要在車上配備安全員。特斯拉的auto pilot（自動駕駛）功能則屬于2級，其本質(zhì)上是一種輔助駕駛，主要功能是幫助司機減負，實際的責(zé)任人還是司機本身。而3級則意味著責(zé)任人由司機轉(zhuǎn)變?yōu)轳{駛系統(tǒng)，這個系統(tǒng)可以在它完整的能力覆蓋范圍內(nèi)自動駕駛，在必要時尋求司機的干預(yù)。再繼續(xù)往上看，就到了5級，當(dāng)前的科學(xué)家普遍認為5級是一個可望而不可及的目標(biāo)，需要借助AI3．0，即通用的人工智能才能實現(xiàn)，它可以實現(xiàn)的場景是“隨叫隨到”。

實現(xiàn)真正的無人駕駛，我們要從AI2．0跨入AI3．0

在無人駕駛領(lǐng)域，除了數(shù)據(jù)積累以外，人們遇到的難題還有很多，其中一些是可解的，比如它的發(fā)展受限于木桶效應(yīng)；另一些則是很難解的，比如“9010原則”。梅拉妮在《AI3．0》中解釋說，“9010原則”是指無人駕駛實際上已經(jīng)走完了90％的道路，但是剩下10％的道路還需要我們花費90％的時間和努力。

想要破解無人駕駛?cè)斯ぶ悄芪磥戆l(fā)展的種種難題，關(guān)鍵在于我們對人的認知及在相關(guān)科學(xué)理論方面能否取得突破。那為什么是對人的認知的突破呢？因為從本質(zhì)上講，我們對人腦的工作機制還不甚了解?；蛟S，我們在腦科學(xué)、認知科學(xué)方面取得的進展，才是促進通用人工智能發(fā)展的密鑰。

在《AI3．0》中，梅拉妮將現(xiàn)在人們關(guān)心的人工智能領(lǐng)域的各個熱門領(lǐng)域進行了清晰的梳理，比如無人駕駛、機器學(xué)習(xí)、視覺識別等，它明確地指出了人工智能目前的發(fā)展階段，還暢想了未來人工智能領(lǐng)域即將發(fā)生的巨變。對于想要了解人工智能行業(yè)的大眾讀者和相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者和管理者而言，《AI3．0》超越了一般圖書，能為他們提供極具權(quán)威性、專業(yè)性、前沿性和啟發(fā)性的知識與見解。

第三波人工智能的爆發(fā)即將來臨，未來世界的潮水會涌向哪里？《AI3．0》，立足前沿，深度思考，超脫技術(shù)，是每一個渴望摸準(zhǔn)時代的脈搏、站立潮頭的現(xiàn)代人都不能錯過的新銳之作。