何為自動駕駛？美國前國家運輸安全委員會主席Christopher Hart說：“有太多人將Autopilot（自動駕駛）一詞解釋為’不再需要人類參與’”。 馬斯克也曾經(jīng)在一次采訪中表示，自動駕駛技術(shù)將很快提供“完全的自主權(quán)”，比人類更安全。然而特斯拉公司在公共中卻表示，即使在自動駕駛中，駕駛員仍然有責任注意汽車正在做的事情，并且駕駛員應(yīng)該準備好在軟件出現(xiàn)問題時負責。這讓很多車主覺得不可理解，那還叫自動駕駛嗎？

最初推出自動駕駛概念的是馬斯克，2014年，他就宣稱下一年特斯拉能在90%的路況實現(xiàn)自動駕駛，但什么時候能夠達到消費者心目中的“不需要人類參與”的自動駕駛，也就是突破這10%，當初馬斯克幾乎他都說下一年能實現(xiàn)，可到了今年，當有記者問他當年說的特斯拉從洛杉磯到紐約完全自動駕駛今年能實現(xiàn)嗎？馬斯克回答說是：那是我錯了。他開始醒悟了，馬斯克說：“自動駕駛的難度太大了，你認為你自己已經(jīng)解決了問題，你以為你掌握了問題的關(guān)鍵，然而，并沒有！你只是碰到了天花板”

馬斯克這句話，說明了什么問題？

馬斯克是個科技狂人，很多原來難以想象的技術(shù)都讓他實現(xiàn)了，比如馬斯克當時認為最難的火箭回收技術(shù)，現(xiàn)在已經(jīng)趨于成熟了，而他2014年就開始做的自動駕駛卻沒有突破性的進展。馬斯克認為，自動駕駛已經(jīng)被困在一個最大值里，要向上突破非常困難，他把自動駕駛技術(shù)比作對數(shù)曲線，一開始技術(shù)是高速發(fā)展，幾乎垂直上升，但到了一個位置后開始緩慢上升，最后曲線幾乎是平緩的。要解決這個問題，必須在軟硬件上有突破性的升級，要引入現(xiàn)實世界的人工智能。

什么是現(xiàn)實世界的人工智能？現(xiàn)實世界的人工智能并不是下一盤國家象棋那么簡單，機器人下一盤國際象棋只要把所有的下棋方法步驟輸入電腦就可以了，但現(xiàn)實世界的人工智能復雜的多。在汽車自動駕駛方面，現(xiàn)在的車已經(jīng)能夠辨識路牌紅綠燈了，也能夠辨識人和各種交通工具，但電腦收集到這些圖像數(shù)據(jù)后做出什么反應(yīng)，這種反應(yīng)跟人類的反應(yīng)越接近，才算是現(xiàn)實世界的人工智能。比如，當你開車遇到一只狗和一個人突然沖出馬路而來不及剎車，你是撞狗還是人？還是撞旁邊的樹或護欄？還要考慮后面如果有車跟得太近造成危險。再如你在等紅燈，后面有大貨車剎不住按著喇叭沖過來，你是沖紅燈還是不顧碰撞強行插進旁邊的車道？人類根據(jù)自己生物反應(yīng)對同一個事件的應(yīng)對方式是根據(jù)當時情況而定的，有多種處理方式，每種方式都是經(jīng)過多年人類認知水平的積累做出的反應(yīng)，而現(xiàn)在的人工智能還遠遠沒有達到這種地步。

馬斯克看到人工智能并不是把數(shù)據(jù)和邏輯原理輸入到電腦那么簡單，它是一個不斷的學習的過程?，F(xiàn)實世界的人工智能是要學習人的視覺接收信息后經(jīng)過大腦處理形成人的生物反應(yīng)過程。馬斯克也正這樣做，特斯拉汽車收集信息一直被人詬病，但這些信息對實現(xiàn)自動駕駛是至關(guān)重要的，汽車收集各種路況信息和車主駕駛過程中的駕駛信息，即時傳到中央處理器進行分析，通過這些大數(shù)據(jù)可以還原車主在怎樣的路況下的駕駛習慣以及應(yīng)對突發(fā)事件的方法，這種“學習”讓車的思維慢慢接近人的思維。雖然這是一個漫長的過程，但這是實現(xiàn)真正自動駕駛的必經(jīng)之路。

文：阿東

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