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    無人駕駛還有哪些坎兒

    乘客在上海交通大學校園內(nèi)體驗實驗性運行的無人駕駛小巴。

    現(xiàn)如今,人工智能已經(jīng)在下圍棋方面勝出,可在駕駛汽車時,卻似乎比人類顯得笨拙。今年美國的一輛無人駕駛汽車在城市道路上做實驗時,將一位橫穿馬路的行人撞倒。這起事故,也讓這一備受熱捧的新技術(shù)受到一些爭議。無人駕駛下一步該從哪些技術(shù)角度進行完善,我國的無人駕駛技術(shù)近來有哪些進展?日前,在由中國自動化學會主辦、西安交通大學承辦的2018中國自動化大會上,中國工程院院士鄭南寧對此進行了解讀。

    人類擅長感知預測 計算機擅長邏輯推理

    下圍棋屬于邏輯推理腦力勞動,而駕駛汽車卻是感知、運動等結(jié)合的腦力勞動。人類經(jīng)過駕校訓練,相對容易就可以掌握這個技能,但是用機器實現(xiàn)它卻遇到了艱難挑戰(zhàn)。

    這種情況在人工智能領(lǐng)域被稱為莫拉維克悖論。“它意味著人類覺得簡單的事情,計算機卻難做到,人類覺得難度大的事情,計算機卻完成得很輕松。”鄭南寧說,早在20世紀80年代,人工智能研究者就發(fā)現(xiàn)了這個挑戰(zhàn),對計算機而言實現(xiàn)邏輯推理等人類高級智慧只需要相對很少的計算能力,而實現(xiàn)感知、運動等智慧行為卻需要巨大的計算能力。

    這種情況是由二者的基本特性決定的。如果把人腦和計算機做一個比較,計算機顯然是在邏輯性、可重復性和規(guī)范性方面超過了人類,但是人類的大腦具有動態(tài)性、復雜性,還具有創(chuàng)造性和想象力。“人類思維是在記憶經(jīng)驗和知識的基礎(chǔ)上進行預測、模式分類以及學習的。特別要注意這個預測能力,每個人的大腦中都有預測的模型,所以說從本質(zhì)上來講,大腦就是一個預測的機器,而對于駕駛行為而言,預測能力非常重要。”鄭南寧說:“但計算機要實現(xiàn)這種預測則非常困難。”

    無人駕駛沒那么快進入生活

    從對錯誤的容忍度來說,人工智能系統(tǒng)可以分成兩大類:一類犯了錯誤可以重來,另一類在統(tǒng)計意義上不能夠犯錯誤,無人駕駛屬于后者。

    從這一現(xiàn)實來看,鄭南寧認為當前的無人駕駛技術(shù)主要面臨對環(huán)境的可靠感知、預行為理解、應對意外等方面的難題。

    “對環(huán)境的可靠感知,也就是說無論在任何路況和天氣狀況下,無人駕駛汽車都能準確而周密地感知周圍環(huán)境。”鄭南寧說,而預行為理解即對對方可能產(chǎn)生的行為進行準確的預估和判斷,另外還有就是對意外遭遇的處理,包括如何對交警的手勢作出反應,如何應對突然從路邊闖進一個小孩等意外情況。“這樣的突發(fā)異常情況是無人駕駛必須要解決的,但目前還無法事先為這類場景編碼,也無法用簡單的基于規(guī)則的模型來應對。”

    鄭南寧表示,針對這些難題所開展的嘗試,需要把深度學習網(wǎng)絡、長短期記憶、選擇性注意機制以及提取知覺物體等技術(shù),整合在基于認知計算引擎的自主駕駛系統(tǒng)中,這是無人駕駛研究領(lǐng)域值得研究的方向。

    他介紹說,在11月份由國家自然科學基金委員會組織的2018中國智能車未來挑戰(zhàn)賽上,西安交通大學研制的“先鋒號”智能汽車進入高架道路后,平穩(wěn)匯入多輛有人駕駛車輛的自然車流。這輛無人駕駛實驗車還在沒有GPS信號的情況下,在高架橋下的地面道路,由計算機自主駕駛通過了S形的彎道和各種路障。

    盡管取得了這些進展,但鄭南寧認為對無人駕駛?cè)匀粦摫3掷潇o,并沒有那么快就進入生活。“真實的交通環(huán)境復雜多變,實現(xiàn)完全自主的無人駕駛是一個令人興奮卻又望而生畏的艱難挑戰(zhàn)。”

    發(fā)現(xiàn)人工智能的突破點還需更多時間

    那么,最終有沒有可能找到一種終極算法,能使某種智能不僅能完成單一的任務,還能具有非常強大的普遍適應性能力,來解決無人駕駛等任務呢?

    鄭南寧表示,未來需要從腦認知和神經(jīng)科學研究中得到啟發(fā),發(fā)展一種新的學習機器。

    “將神經(jīng)科學和腦認知作為新的機器學習算法和架構(gòu)的靈感來源,使用這些知識來幫助我們思考在人工智能系統(tǒng)中如何實現(xiàn)同樣的功能,是未來人工智能發(fā)展重要的研究方向之一。”鄭南寧說,“我們需要更多時間來發(fā)現(xiàn)受腦認知和神經(jīng)學科啟發(fā)的人工智能突破點在哪里,也需要多學科的實驗科學家和理論科學家的合作。”

    他同時提醒,面對近年來人工智能的熱潮,更應該將基礎(chǔ)研究建立在嚴謹?shù)睦碚摗⒛P徒ㄔ臁嶒烌炞C與分析的基礎(chǔ)上。

    “如果讓社會的期望值過高,又沒有達到預期的目標,它就有可能給學科發(fā)展帶來低潮,甚至是災難性影響,使最初期望的目標成為‘皇帝的新衣’。”鄭南寧說:“面對人工智能的研究與其在無人駕駛等領(lǐng)域的應用熱潮,我們需要保持冷靜的思考,踏踏實實推進基礎(chǔ)研究和實驗驗證。”

    (新媒體責編:wb001)

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