美媒：无论马斯克怎样鼓吹，普及无人驾驶都还要等几十年

·极客观察6月16日 什么时候才能买到没有方向盘的汽车呢？现在是2021年，专家仍然不确定。投资者与科技汽车公司的CEO可能有些乐观，但学术专家却认为真正的无人驾驶汽车还有点遥远，可能要很多年，甚至几十年。悲观者认为，无人驾驶投资已经达到800亿美元，虽然很多，但它可能永远无法实现。如果AI技术没有突破，无人驾驶极可能不会很快出现。

马斯克是最乐观的人之一，他之前曾说特斯拉机器人的士2020年就会推出，现在看来他的牛吹得有点大。如果想让汽车像人一样驾驶，必须创造可以与人媲美的AI。到底应该怎样做？大家还很困惑。

最近，学术杂志刊发一篇名为“Why AI is Harder Than We Think”的文章，谈到了目前无人驾驶面临的困难。在文章中，圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）计算机专家、教授Melanie Mitchell指出，无人驾驶的最后期限已经推迟，业内人士重新定义了这个术语。汽车需要一些条件，比如地理受到限制的区域、理想的天气条件（还需要安全驾驶员，如果没有，至少也要远程监控），汽车制造商及无人驾驶支持者将这些因素纳入自主驾驶的范畴。Mitchell在文章中写道，即使加入这些条件，预测也没有变成现实。

不久前，Waymo汽车卷入追尾事故，为什么？可能是Waymo汽车的行为在人类看来有些让人困惑。Waymo汽车还曾被建筑区域的锥形交通路标弄糊涂。Waymo团队软件工程师Nathaniel Fairfield说：“系统对被撞或者追尾的感知并不比人类司机强。”Waymo汽车已经调整过，程序偏向谨慎。

无人驾驶卡车创业公司Aurora的主管Chris Urmson则说：“在未来几年里，我们将会看到无人驾驶汽车开上公路，做一些有用的事，但想普及还需要时间。”

最开始时，Aurora汽车只会在已经绘制高清3D地图的高速公路、干道上自动行驶。什么时候才能冲出高速和干道呢？Urmson不愿给出具体时间表。

早先一些CEO和工程师认为，如果系统在公路上获取足够多的数据，行驶足够远的距离，自动驾驶技术就会越来越先进。现在他们的观点有些变化，全球所有的测试数据也无法弥补AI的本质缺陷。

杜克大学人类与自动化实验室（Humans and Autonomy Lab）主任、计算机教授Mary Cummings认为，在过去几十年里AI不断进步，演化出 学习，但即使如此，它所带来的智力也是很粗糙的。

为了评估今天的机器学习系统，她将AI的复杂程度分成4级。最简单的就是“由下向上”推理。在公路上，汽车可以在车道线内行驶，这点做得很好。下一步就是“基于规则的学习和推理”，比如在停车标志前应该做什么。然后是第三级，也就是“基于知识的推理”，如果停车标志的一半被树枝遮挡，汽车还会停下吗？然后是最顶级推理：如同人类一样，将汽车放进完全新奇的环境，系统要根据知识、经验、技能做出回应，这就是所谓的“专家式推理”。

到了第三级时，无人驾驶的问题真正凸显起来。Cummings博士说，今天的 学习算法无法基于知识展示世界。工程师正在努力，用各种方法解决缺陷，比如绘制超清晰地图，这样就能弥补传感器数据的不足，而且因为系统更新速度不够快，也就无法在各种环境中引导汽车。

学习系统擅长于模式匹配，但在推断方面（将学到的知识从一个领域转到另一个领域）表现不好。

Cummings说：“当你还是孩子，大人就会告诉你说炉子是热的。”如果是AI，它很难将一个炉子的知识转移到另一个炉子。她说：“你必须将现有炉子一个一个拿来教它。”

MIT的研究人员为了解决这些问题，试图回到基本点，他们想知道孩子是怎样学习的。

Cummings说：“大家向无人驾驶产业投入大笔资金，但得到的结果不如预期。”尽管如此，并不意味着我们无人驾驶最终不能实现，只是它不会像每个人承诺的一样。Cummings进一步说，在地图精准的区域，最开始会有一些小型低速班车，它们装有传感器，这些汽车不断行驶，工程师持续改进，将不确定性降到监管者公众能接受的水平。

Waymo行为团队主管、软件工程师Nathaniel Fairfield认为，开发无人驾驶机器人的士服务，在基本技术上并无障碍。

越来越多的专家认为，通往完全自主的道路主要可能还不是靠AI。将问题分成小块，让聪明的人类不断打磨系统，解决各部分问题，这是一个好选择，工程师用这种方法解决了许多复杂问题。卡内基梅隆大学工程学教授Raj Rajkumar对上述道路比较乐观，他说：“事情不会在一夜之间发生，但我们能在隧道尽头看到光。”Fairfield说，Waymo的做法是让无人驾驶汽车在路上行驶，最终：“我们不觉得需要完全的AI来解决驾驶问题。”

Aurora的Urmson指出，他们将AI与其它技术结合，开发出系统，然后将通用规则应用于新环境，就像人一样。

Mitchell博士则说，用较老的方式开发无人驾驶汽车，结合可靠的系统工程，意味着要花很多钱在公路上安装转发器、传感器，从而引导、纠正机器人汽车。她补充说，用这种方法开发无人驾驶汽车，在特定区域、特定天气条件下会受到限制，此时人类远程操作员随时待命，防止意外。

总之，无人驾驶之路注定坎坷，就看谁能征服了。（小刀）

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