自動駕駛的較量實(shí)質(zhì)是人工智能模型的競爭
最近自動駕駛的技術(shù)競爭越演越烈,又一次成為世人的關(guān)注焦點(diǎn)。本來人們一開始就斷言自動駕駛的較量實(shí)質(zhì)是人工智能的競爭,在深度學(xué)習(xí)普遍被神化的時(shí)期,沒有人親身感受過這樣的論斷的價(jià)值。
本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202106/426276.htm在自動駕駛的領(lǐng)域目前所處在的實(shí)際情況,卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是人們斷言的那樣。在包括谷歌,特斯拉的所有的自動駕駛的開發(fā)者,除了千篇一律的在圖像識別上用了深度學(xué)習(xí),其他在控制上,在決策上幾乎都是用的非常傳統(tǒng)的方法。因?yàn)槿斯ぶ悄苣壳八幍碾A段能夠拿出來應(yīng)用的模型只有深度學(xué)習(xí)。
從2020年6月份開始,特斯拉旗下的modelX,modelS以及model3都配齊了自動駕駛功能??墒嵌潭滩坏揭荒甑臅r(shí)間,特斯拉自動駕駛屢屢出現(xiàn)惡性事故,這些事故幾乎都是與自動駕駛的識別錯誤有關(guān),2020年6月在中國臺灣的高速公路上特斯拉車撞向了白色的卡車,其理由是由于深度學(xué)習(xí)只能識別二維圖像,把白色的卡車當(dāng)成白云。就在最近2021年5月7日在廣東韶關(guān)的一次不明原因的撞車事故,很可能是深度學(xué)習(xí)的黑箱問題造成的,類似這樣的事故舉不勝舉。血的教訓(xùn)讓人們清醒,目前的人工智能還處在初級階段,筆者認(rèn)為真正的自動駕駛一定要淘汰目前所有的自動駕駛技術(shù),引進(jìn)新一代的人工智能才可以成功。谷歌用了十年以上的時(shí)間開發(fā)自動駕駛,路側(cè)也可以繞地球1圈半,可是仍然沒有征服自動駕駛,兩年前連左拐還出事故,特斯拉在自動駕駛上也屢屢出事,這些都告訴我們自動駕駛不能只在路測距離上比高低。
自動駕駛領(lǐng)域的專家們,誰也沒想到自動駕駛的決策居然是一個用傳統(tǒng)的規(guī)則堆積的方法所不可能解的類似NP-hard問題,因?yàn)榧僭O(shè)自動駕駛周圍可以有前后左右8輛同行車,自動駕駛在判斷是否要變道時(shí),至少要考慮與每一輛同行車的間隔,位置,速度,加速度以及自動駕駛本身的各種速度,才可以得出是否要變道的決定?這就是5*8=40個要素的組合,在組合理論中公認(rèn)超過40個要素的組合問題就是圖靈機(jī)不可解的NP-hard問題,況且每一個組合結(jié)果是要人在通過程序來解決就不可想象了。在控制上也有類似的問題就不再多敘述了。
面對自動駕駛存在著上述不可解的問題,靠大的資金砸下,靠龐大的隊(duì)伍,靠漫長的時(shí)間的路側(cè)都是徒勞的。淘汰當(dāng)今的自動駕駛技術(shù),尋求新一代人工智能模型,讓自動駕駛從感知,控制以及決策上都導(dǎo)入新一代的人工智能,創(chuàng)造出具備超越人的駕駛IQ的新型自動駕駛則是唯一的出路。
在我國的人工智能領(lǐng)域有一大批人崇拜深度學(xué)習(xí),并不知道在我國還有可以在性能上接近甚至超過深度學(xué)習(xí)的能力,是小數(shù)據(jù)的,小模型的,特別是沒有黑箱問題的自律機(jī)器學(xué)習(xí)「SDL(Self-Discipline Learning)模型」,可以在無需訓(xùn)練,無需進(jìn)行圖像的特征抽出,就可對三維圖像像人眼一樣直接抓取,這種不受背景圖像干擾的識別方法,可以挽救目前特斯拉的絕大多數(shù)自動駕駛的撞車事故。
汽車本來是按照人的駕駛特點(diǎn)設(shè)計(jì)的機(jī)器,今天讓機(jī)器脫離人的駕駛,一定要把人的智慧讓機(jī)器深度理解,機(jī)器才能達(dá)到人的駕駛水平。因此,今后的自動駕駛系統(tǒng)的所有的算法都是出自于人是如何駕駛汽車的,人的眼在駕駛過程中獲取了什么信息?通過機(jī)器意識模型把人的駕駛技巧以及駕駛的智慧教給機(jī)器,這將可以尋求出高IQ的自動駕駛的最佳算法。
SDL模型與機(jī)器意識模型的融合,在自動駕駛的感知系統(tǒng)中具有突破性,可以如同人的眼那樣無需高精度地圖,自動的辨別行車方向,這在我國的高精度地圖全都被國際大公司壟斷的今天,具有特殊的意義,自動駕駛可以在任意的道路自由自在的行駛,這樣才是人們渴望的具有智慧的自動駕駛。
自動駕駛的研究提出了超越時(shí)代的課題,又激發(fā)我們探索未來的人工智能模型,這極大的促進(jìn)了人工智能的跨越式的發(fā)展,不要再被目前的人工智能的現(xiàn)狀所束縛,未來的人工智能的技術(shù)不是靠等待誰來給我們,而要通過自己的奮起努力為解決眼前的難題而由自己的努力來獲得,期待著上述的理念能帶來新一代的自動駕駛的誕生!
作者為南開大學(xué)特聘教授、天津市阿波羅信息技術(shù)有限公司總裁
評論