像自动驾驶汽车一样思考

这段视频,是今年3月在美国发生的,一起自动驾驶测试车辆撞到横穿马路行人致死的监控视频。

对于自动驾驶汽车来说,最重要的就是两个字——预判。通过预判,在事故发生前几秒能够采取制动措施,那宝贵的几秒钟,是自动驾驶走向零事故的关键。

视频上的这台车,它发生致命事故的原因是没有开激光雷达,只有摄像头在运作,而摄像头对于夜晚道路的识别存在很大的盲区,因为看不清,所以无法预判,无法预判就无法采取正确的措施,导致事故发生。

我想,这和我们的人生也很像,做很多事情都需要去做预判。在一个事件节点之前,提前对这件事做一番思考和分析,考虑到可能会有的结果,然后调整自己的行为。

比如,在去参加每一个重要的新闻发布会之前,根据已有的一些信息去判断这次活动到底想要传递的是什么?发布方想要传递的这些信息背后,还有怎样的目的?它想要影响的是什么?股价?用户?还是转移上一件事情的注意力。然后,在采访的时候,有了这些判断,才会比较好沟通。因为你会让对方觉得“嗯,她读懂了我们的意思。”,然后化陌生为熟悉,对你想要关注的问题能够得到比较不那么官方的、更真实的回答。我们领导有一句话我觉得很好:懂你说的,也要懂你没说的。

对于言外之意的揣摩,是需要提前做功课的。

此外,对于凡是以“我到底要不要……”开头的问题,也可以通过预判来帮助自己做选择。

就像自动驾驶汽车雷达扫描到前方有人正在自己的后备箱拿东西,它到底该不该停车?人是一眼就能判断这人是在拿东西,他不会突然冲到马路上、他不会对行驶有影响,但是对于机器,如何判断这一堆数据?

我到底要不要换到那家公司?就像是上面自动驾驶的问题,因为收集到的数据并不能直接去做判断。

自动驾驶怎么解决这个问题的呢?比较初级的自动驾驶汽车扫描到这种情况就会停下来,对于前方只要有活动的人的影像,它就会停止。但是对于“学习”到高阶的自动驾驶汽车来说,它拥有更强的计算能力、更海量的数据管理来帮助它做预判,会变得更“聪明”。

实际上,帮助自动驾驶汽车更“聪明”的算法和数据,对人而言,不就是经验吗?

人类遇到“我到底要不要……”这样问题时,就需要借助经验来说。不需要吃那么多盐也可以变得更有经验,就像这台机器也许第一次遇到行人横穿马路,但其他机器已经遇到过的,就可以写到这台的数据里面,其帮助它做预判。人,也可以通过优化搜索和分析的能力,去让他人的经验为己所用。

对于自动驾驶汽车来说,最核心的两点是人工智能和高精度地图,前者人工智能的关键在于能够不断自学习、不停“进化”,人工智能现阶段最杰出的代表之一是AlphaGo,它就可以和柯洁下一盘棋,就多进化一点。

人类,我想,就更应如此了。像自动驾驶汽车一样不停的从每件事上吸取经验,对每一件即将发生的事件作出预判。

【土豆思】专栏

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