无人车通道三年后建成？这是一份Lecun点赞的新技术应用时间表

大数据文摘作品

编译：修竹、吕征达、王梦泽、笪洁琼、yawei

人们往往会低估新技术的概念从被验证到技术真正投入使用所需要的时间。这是预测人工智能未来七宗罪的第七罪。

“人类下一次登陆月球的时候将借助于众多人工智能和机器学习系统。”

这是本文作者（@rodneyabrooks）最近在推特上做出的一个有趣预测。

Rodney是一个理性主义者，他认为很多炒得火热的技术在商业运用上会遇到不小的阻碍，而研发周期无限加长，他在本文对无人汽车、超级高铁和人工智能做了相对保守的预测。但他又是一个乐观的技术信仰者，基于他对科技的深刻理解，他相信很多想法是可以在未来50年内慢慢实现的，他给出了一个实现时间轴。我们来看看关于未来他都说了什么？在文末，作者也给出了他做出预测的理论依据。

很多AI研究领域的大咖，包括YannLeCun，在看完此文后表示基本完全同意，YannLeCun指出，他不太赞同的是，在建模中他更倾向于“监督学习”：

我同意文章中的几乎所有内容，除了我会用“监督学习”来代替每个实例中的“深度学习”。 深度学习（装配参数化的功能模块并通过基于梯度的方法对其进行优化）是否会消失？ 有人可能会说蒸汽机将在20世纪初消失。它们并没有消失，但即使消失，热机的整体概念也不会消失。深度学习就像热机，不会像蒸汽机。

关于未来32年的预测

对于所有新技术的出现都会有人预测这些技术会给人类带来什么好处，或者什么坏处。我观察到的一个主流现象是，人们往往会低估新技术的概念从被验证到技术真正投入使用所需要的时间。我曾指出这是预测人工智能未来七宗罪的第七罪。

在过去几个月，我一直在对当下炒作人工智能（AI）和机器学习（ML）泼冷水。但是我不并认为我是一个技术悲观主义者（techono-pessimist），相反，我自认为是一个技术现实主义者（techno-pessimist）。

新的一年到了，对未来一年将会发生什么有许多的预测。我也想利用这个机会自己来做一些预测，我的预测并不仅仅涉及到来年，而是关于未来的32年。

我用三种不同的方式指定日期：

NIML（日期）：在我的有生之年，也就是直到2050年1月1日。 NET（日期）：不早于这个日期。 BY（日期）： 到这个日期。

有时我会对一个预测同时给一个NET日期和一个BY日期，因为我相信这个事情会在这个时间段内发生。

关于自动驾驶汽车的一些预测

下面表格中的前三项都是关于飞行汽车的。我很确定真正能够驾驶的飞行汽车在行驶过程中基本上是自动驾驶的，因此它们可以被划分为此类。称之为飞行汽车，就是一种交通工具，可以去往任何汽车可以到达的地方。否则的话就不是汽车了。

同时，没有飞行执照，但也许接受过几个小时特殊训练的人，能够身着适合在办公室穿的普通衣物跨越100英里，其中绝大部分旅程是在空中。这并不需要事先安排行程，也不需要特殊的计划，仅需类似于智能手机中的APP的地图应用来获得前往目的地的路线。换句话说，除了一点点的训练以外，就像普通人驾驶汽车一样跨越100英里。

接下来我们来谈谈自动驾驶汽车，或者叫无人驾驶汽车。

对于我来说，无人驾驶汽车和普通汽车的差别并不仅仅是在于没有人类来驾驶。它们是完全不同的东西，有着不同的使用模式和适应世界的方式。

不用马拉的马车并不只是简单的把拉车厢的马替换掉。还要全新的用于铺路的基础设施，全新的所有制模式，不同的使用模式，完全不同的燃料和维修程序，不同的车主死亡率，不同程度的便利，并且最终产生了全新的城市结构。

最普遍的说法是无人驾驶汽车将轻易地取代人类驾驶的汽车。而我认为这根本不会发生。相反，我们可能将会在城市内设置无人驾驶汽车专属车道——限制哪些地方无人驾驶汽车可以去，哪些地方有人驾驶汽车可以去，乘降站灵活性标准的改变，停车规则的改变以及总体上对城市的各种各样的增量式修改。

但是我们先来讨论下无人驾驶汽车的接纳程度。正如我在博文“七宗罪”指出的，1987年ErnstDickmanns和他的慕尼黑联邦国防军大学团队，让他们的自动驾驶汽车以每小时90千米的速度在一条高速公路上行驶了20千米。车中当然有人但是并没有控制方向盘。过去的30年里研究人员一直在提升汽车在公路上行驶的能力，不过更多的是关于驾驶，很少有关于人车交互，人们上、下车，与其它服务或限制的交互以及车中有非驾驶乘客的情况。这些都很重要。

从某个角度来看，尽管研究工作仅局限在问题的一小部分上，但是进展依然十分缓慢。无人驾驶汽车的采用仍然遥遥无期。

传感器的价格还需进一步降低，并且所有关于如何使用汽车以及如何操作提供给乘客的界面还需要制定，更不用说在什么样的实际监管和责任环境下它们才能投入使用。在某些约束下，这些问题终将被解决。但肯定要比预期慢得多。

对于无人驾驶汽车行业生存能力的考验将是在于当它们不仅出现在测试或者示范里，而是无人驾驶出租车的车主或者拼车服务或者无人驾驶汽车停车场真正赚到了钱。这只会在有限的地区和市场里逐渐的发生。下面我的里程碑式的预测不是关于无人驾驶汽车的示例的，而是关于可行并可持续的行业的。没有它们，无人驾驶汽车的部署将永远不会成功。

我认为无人驾驶汽车如何被采用的事实是基于它们的某些活动范围受限于某些限制（比如限制围栏），并且附近没有有人驾驶的汽车。此外，无人驾驶汽车的应用最初应该被限制在特定的城市甚至是城市内的特定区域，还有可能是特定的时段以及特定的天气条件。并且很有可能在很长一段时间内，提供流动服务的无人驾驶汽车（像Uber和Lyft那样的）仅被允许在某些时段使用无人驾驶模式，在其它时段内需要雇佣人类司机。

关于机器人技术、人工智能和机器学习的预测

看过我关于机器人技术和人工智能博文的人会知道，我对现实世界中事物大规模部署的快速程度比许多拉拉队长和恐惧传播者们所相信的还要乐观。我的预测被这种乐观影响了。其中一些预测是关于公众对人工智能的看法（人工智能是近三年在这个领域上有发生变化的最大一件事），还有一些是关于技术的想法以及部署。

这些预测看起来似乎有些杂乱随机，它们确实是。但这就是机器人技术、人工智能和机器学习的进步方式。它不会像一般智力，可以突然完成人类（或猩猩）能做的各种事情。这将花费很长的时间才会出现一些简洁的解决方案。

建立人类水平的智力和物理性能是非常困难的。在过去五年有一些小的突破性的进展，许多人认为工作已经完成了，而实际上在这方面的进展还不到1%，还没有真正的知识理论来指导如何达到5%。我编造了这些百分比也不能证明它们是对的。

关于太空旅行的预测

以下是我对太空旅行的预测，不像我希望的那样乐观，但我认为比较现实。