自动驾驶会很快实现？未来很多年里，还是得自己动手开车……

不笔日报|188

每天说一件小事

公众对自动驾驶汽车这个话题

好像已经欢呼了很多年

百度、特斯拉、苹果、谷歌等等

都宣称了自动驾驶技术

我甚至认为十年后满大街都会是自动驾驶汽车

但认识到下面写的这些东西之后

才发现我可能太乐观了

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之前看到过不少无人驾驶的案例，例如百度的阿波罗载着李彦宏在北京五环路上飘，美国加州的无人驾驶出租等，让我一度认为，考了个没用的驾照。

但最近和一位朋友聊天，才发现驾校市场依然需求满满，该去学车的还是去了，无人驾驶的技术进步似乎对此毫无影响。

这是为什么呢？

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/ 自动驾驶技术分级 /

于是去查了一下国际汽车工程师学会，对自动驾驶汽车技术的分级标准，一共有五个级别：

零级，代表完全没有自动化，就是人开车。

一级，是指计算机在某些时候、某种程度上可以给人提供一些辅助性的帮助。这个级别已经实现了，特别是一些高端汽车，像自动刹车、保持车道、停靠辅助系统等，现在很流行。卖广告的说一下：“小鹏泊车黑科技。”

二级，是有的时候可以自己开，但是要求人一直盯着，随时接管。再卖个广告，特斯拉已经做到了这个级别，在空旷的高速公路上你可以暂时让车自己开一会儿。但是值得一提，现在有很多人违反规定，不盯着车，干脆放手不管了，结果出了事儿都算是人的责任，而不是特斯拉的责任。

三级，是说人可以不盯着了，就让车自己开。但是如果车向你发出信号，你要随时接管驾驶。

四级，是指在某些环境和条件下，实现自动驾驶，人去睡觉都没问题。

五级，是完全的自动驾驶，不论什么天气和路况人都不用管车。

但现在，任何一家公司的自动驾驶技术都没有超过二级。

甚至有人认为，五级自动驾驶是一个永远都达不到的目标，因为人工智能存在一个无法攻克的局限……

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/ AI真的很智能吗？ /

其实你开车的时候，并不是简单的把着方向盘控制油门和刹车，你还要看交通信号，你要看各种路边的标志物，你要判断路上有什么东西。

如果前面路上有一只狗慢悠悠的走着，你得刹车；但是如果是一只鸟，你可以想象车开过去它就会飞走，你就不用减速。如果路上有个塑料袋，你可以直接碾过去；但如果那是个石头，你就必须得绕着走。

你非常有智能，你对路面状况有深刻的理解，这种理解和你的生活阅历、平时的积累经验有关，我们看到视觉图像之后能迅速知道，哦那是塑料袋，且知道塑料袋是什么，哦那是石头是什么，而AI，很可能并不能知道。

因为AI现在搞的都是机器学习的路线，它们处理不了真实世界的意外。

目前的AI驾驶技术，是让计算机把路上的所有物体，包括建筑物、其他的车、行人等都当成是三维模型，不再试图理解这些物体，因为车在行驶过程中面对的路面知识无穷无尽，你根本没办法把每个知识都告诉计算机，且它自己根本没有思考能力，只有计算能力。

因此现在的计算机，只关心三维模型的物体的移动趋势，估算每个物体的速度，预测它的路线，看看跟车的路线会不会发生冲突，如果有冲突就刹车或者绕开。

但真实的路面上会有各种意外，计算机只要不能知道和理解所有情况，那就永远都做不到100%的准确度 —— 但开车，尤其是无人驾驶汽车，只要有0.000001%的误判都可能是一条人命。

那是一条被AI取走的人命。

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/ 三级因果思维 /

咱们先不管AI，看看人类的思维到了什么程度。

第一级思维叫“观察”，是通过数据分析做出预测。

现在所有实用AI技术都是基于这个第一级思维。AlphaGo下围棋，并不是它理解这步棋有什么用，它只不过知道走这步棋赢的概率会更大。

所有的动物都有观察思维的能力，观察思维已经能解决很多问题，但是远远不够，对开车来说就很不够。

第二级思维叫“干预”，是预判一个行动的结果。

既然是预判，那就不是以往的数据所能告诉你结果的。想知道结果，最好的办法是做实验，例如互联网公司一直都在做的“A/B Test”，看看哪个标题能吸引更多的点击，什么颜色的网页能让用户停留时间更长，都是用分组测试的方法。测试是主动的干预。

其实生活中我们一直都在做干预动作，例如新电影的票房不太好，到底该花钱做个电视广告呢，还是让明星爆个料炸一炸？以往的经验可以给你一些提示，但干预动作的结果到底会怎样，就需要更高级的判断 —— 预判。

第三级思维叫“想象”，是对以前发生的事儿的反思。

第三级思维问的问题是，如果我当时是那么做的话，现在会怎样？你问的是一个从来没发生过的事情，这叫反事实分析。这些事情历史上并没有发生，例如泰坦尼克号没有沉没会怎样？唐皇朝没有灭亡延续至今会怎样？这些问题，积累的大数据都用不上啊，需要想象。

真实因为我们会假设，我们能想象不一样的可能性，我们才是高级动物。

想象是智人的超能力。

开车的时候我们看到倒下的、甚至压扁的雪糕筒，我们能想象到它没被“干预”之前的样子，且知道这个东西的意思是，这里不让过。

但AI，你让它识别出来这个，有点为难。它不具备想象，即使把所有被“干预”的雪糕筒形状都学会了，有人恶作剧再增加一点不同，就有可能失效。至于模糊识别？你敢让那车模糊识别高速行驶时的前方物体吗？

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/ 该出手时就出手 /

况且现在的图形识别技术，很难。数据最大的Google也曾经把奥巴马夫人米歇尔给识别成一只猩猩……

而且特斯拉曾经出过事故，起因是一个司机开车违反规定，把车完全交给自动驾驶，结果因为汽车没有识别出来前面的一辆白色卡车，可能以为是天上的云或者其他，导致车毁人亡。

而且自动驾驶汽车，识别路边物体都是靠把激光打到各种东西上再反射回来。可如果在下雨或者下雪，激光可能打到雨上或者雪花上反射，汽车就可能对周围物体有重大误判。

所以未来一段时间里，该学车的还是学车啊。即使现在开的是可以自动驾驶汽车，也要提醒自己，该出手时就出手啊。

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现在有了太多提高效率的东西了

但人们的时间貌似并没有增多

反而觉得时间越来越不够用了

为什么？

以上是今天的全部内容

-晚安-

-End-

题图来自unsplash.com

参考书籍

朱迪亚·珀尔《为什么：因果关系的新科学》

梅瑞狄斯·布鲁萨德《人工不智能：计算机如何误解世界》

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