【烽巢網(wǎng)】

曾經(jīng)我們暢想到2018年，全自動駕駛汽車將主宰全球道路，當(dāng)這一切都沒有發(fā)生時，我們被告知這一切將在2020年底之前實現(xiàn)，現(xiàn)在這一切又被繼續(xù)無限推遲著。

現(xiàn)在看來，各路的專家們正在采取一種更加務(wù)實的方法。據(jù)《華爾街日報》最近的一篇報道，許多計算機(jī)科學(xué)專家認(rèn)為，無人駕駛汽車至少還需要10年的時間，甚至有些專家認(rèn)為無人駕駛汽車可能永遠(yuǎn)不會到來。

最大的問題是：無人駕駛汽車技術(shù)是一個難以解決的挑戰(zhàn)。

正如埃隆·馬斯克所說：真正無監(jiān)督,廣義的完全無人駕駛的人工智能，它的重要組成部分，是由整個道路系統(tǒng)與光學(xué)成像系統(tǒng)組成的專為生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果這個問題無法解決，那么完全無人駕駛汽車很難實現(xiàn)。

盡管提出了這樣的觀點，但馬斯克仍在繼續(xù)推動一個毫無根據(jù)的想法，即把特斯拉的汽車變成全自動駕駛汽車。FSD是一項功能強(qiáng)大的駕駛員輔助功能，但不能說明特斯拉比其他任何制造商更接近實現(xiàn)真正的完全自動駕駛。

2014年，在包括Ian Goodfellow在內(nèi)的眾多計算機(jī)科學(xué)家的努力下，深度學(xué)習(xí)的流行程度出現(xiàn)了爆炸式增長。他開發(fā)和定義通用對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN，一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過充當(dāng)生成器和鑒別器，幫助人工智能產(chǎn)生輸出的工作，使得幾乎任何自主成就都可以通過算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)。

現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的興起掀起了人工智能研究領(lǐng)域的浪潮，幾乎在一夜之間把谷歌、亞馬遜和微軟變成了人工智能優(yōu)先的公司。但這些收益并沒有轉(zhuǎn)化為專家預(yù)測的技術(shù)奇跡水平。在現(xiàn)代世界中運作良好的AI幾乎都是非常狹隘的，這意味著它被設(shè)計成只做非常特定的事情。

當(dāng)你想象駕駛員必須做的所有事情，從關(guān)注周圍環(huán)境導(dǎo)航到實際操作車輛本身，它很快變成了一個設(shè)計問題：需要數(shù)十、乃至數(shù)百互相配合狹窄的AI系統(tǒng)，或弄清楚如何創(chuàng)建一個廣義的通用人工智能。

通用人工智能的發(fā)明和開發(fā)固然是解決無人駕駛汽車問題的一個主要催化劑。但是因為一般AI只是“能夠執(zhí)行人類所能執(zhí)行的任何相關(guān)任務(wù)的AI”。而且，到目前為止，通用人工智能的出現(xiàn)仍是遙遠(yuǎn)的未來的技術(shù)。

未來幾年，我們很可能會看到世界各地的主要城市劃出特定區(qū)域，并為無人駕駛汽車技術(shù)指定整條公路。但這并不預(yù)示著無人駕駛汽車時代的到來。沒有任何跡象表明(除了前述的特斯拉策略外)，任何汽車制造商都有可能在5年內(nèi)開發(fā)出完全自動駕駛的消費量產(chǎn)汽車。

但無人駕駛汽車也不一定不可能，但它們的發(fā)展不僅僅是智能算法、蠻力計算和計算機(jī)視覺。這需要一種不同類型的人工智能，一種完全不同的方法，一個大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，或者需要三種都要來推動該領(lǐng)域的發(fā)展。