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为什么说特斯拉可以依靠现在的技术路径实现L5级别的全自动驾驶

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L5级全自动驾驶是指车辆在完全没有人工干预的情况下,实现任意路况的自动驾驶。在很多自动化专家的强力怀疑声中,马斯克放出豪言,特斯拉的现有路径,即,依赖光学摄像头和部分雷达辅助,可以在2021年底之前实现L5级别的全自动驾驶,其理论依据本质上来源于第一性原理:人类可以依赖视觉和大脑能做到的驾驶水平,AI也可以做到。

然而马斯克的言论受到众多专家的挑战。对特斯拉全自动驾驶(FSD)技术路径的怀疑的基本点在于,当前的人工智能技术还在粗浅水准,完全无法跟真正的人的只能相比。举个例子,小孩看过一个或几个小狗之后,就可以准确识别其他的狗,但是现在的人工智能技术必须依赖超大数据训练,完全无法跟人的学习能力相提并论。其次,人工智能缺乏创造性,过度依赖于数据学习经验,而无法灵活处理数据中不存在的一些情况,所谓未知变量的长尾问题。第三,人工智能的技术基础,神经网络,只能模仿智能生物神经系统的最底层的功能,还有很多高级功能人类还没有研究清楚。从医学角度,人类目前对大脑的了解程度,差不多也就1%,如同水面下的冰山,更多的是未知,因此,缺乏深入的基础研究支持,基于仿生的人工智能还在一个很初级的阶段。

但是马斯克认为,实现L5自动驾驶,现在根本不存在技术层面的挑战,只是细节问题。作为一个从业多年的人工智能和生物医学科学研究工作者,我个人赞同马斯克的观点。

我们先从围棋开始理解,为什么现在的AI技术可以战胜最顶级的专业棋手。早在AlphaGo挑战李世石之前,围棋业界普遍对AlphaGo表示不屑,即使是AI届专家,也普遍并不看好AlphaGo,一个重要原因是,跟国际象棋和中国象棋相比,围棋的变化是几近于无穷的,单靠计算力无法战胜具有抽象策略思维的人类(之前的围棋软件跟人类比,就好比小孩跟壮汉比力气)。AlphaGo为什么最后能4:1胜出,并且升级后的AlphaZero的棋力已经是人类无法企及,成为了专业棋手的老师?它依靠的是两个网络相互辅助,一个是策略网络(SL policy network),另一个是落子网络(Rollout Policy network)。简单讲,AlphaGo依靠策略网络模仿人类的抽象思维(类似于大局观?)做类似的抽象化策略判定,补足了自身缺陷,然后在落子网络依靠人类无法比拟的超强计算力最终胜出。这里出现有一个问题,围棋虽然变化复杂,但是规则清楚,并不存在未知数据的长尾问题,这跟全自动驾驶要面临的复杂情况是不一样的。

虽然自动驾驶肯定会面临很多无法穷尽的未知情况,但是它要做出的反应其实只是有限的几种,并且可以归类的,比如:刹车,闪避,减速,增速等等。在什么样类型的情况下,要做出什么样的反应,这是智能驾驶系统真正要面对和处理的。老司机都知道,在很多情况下, 司机做出的反应都是下意识的,而不是逻辑判断,就是因为这些反应都可以大致归类成有限的几种,而无需很详尽的分析和细节推演。在这个层面讲,全自动驾驶系统的要求比围棋AI还更要简单一些。通过分析不同已知或者未知数据做出有限类别反应判断的算法,有点类似于AlphaGo的策略网络,现在的技术当然是可以实现的。在能做出正确反应动作的前提下,剩下的就是反应的细节,比如减速,应该减速到多少才足够安全,这些显然机器要比人类优秀很多,至少机器不会受到情绪困扰。

这种策略网络甚至可以用于危险预判和防范,比如,经过大车的时候,稍做减速以给可能面临的危险留出足够的反应时间,我很惊讶地在一个tesla FSD beta版测试视频中发现,现有版本已经实现了这样的防范措施。如果观看更多的FSD beta版测试视频,就可以得出一个基本结论,现在的FSD系统已经在应付复杂环境方面取得了长足进步,甚至可以说,在绝大部分场景中,安全性已经胜过人类自己驾驶了。最大的不足仍然来自于一些极端场景处理,也正如马斯克所讲,他现在需要解决的就是一个个不同的场景的细节。

综上所述,汽车L5全自动驾驶系统并不遥远,现有技术是完全有可能实现的。特斯拉在数据和策略方面已经遥遥领先,是最有可能第一个研发成功的公司。马斯克过去吹过的牛,除了时间尺度晚一些,还没有不能实现的。L5 全自动驾驶系统也将是一样的,2020年见不到,2021年等着。

当L5 自动驾驶系统真正问世(自动化驾驶领域有没有类似于AI图灵测试的测试系统?),我相信各个国家的法律法规都不是问题,最先拥抱这一最先进系统的,很有可能就是中国。 

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