□文/姜姝姝
無人車之父的“光榮與夢想”
□文/姜姝姝
姜姝姝
本刊副總編輯
We wanted flying cars,instead we got 140 characters.(我們需要能飛的汽車,但結(jié)果卻得到了140個字符——指技術(shù)含量不高的Twitter)當(dāng)彼得·蒂爾闖入硅谷投資界時,曾對投資者、創(chuàng)業(yè)者提出了這樣的批評。
時過境遷,隨著大數(shù)據(jù)、計算能力和算法的進步,人工智能讓比特層面(互聯(lián)網(wǎng))的變革成了過去時。前幾天,預(yù)示著汽車未來的特斯拉公司市值已經(jīng)超過了老牌汽車公司福特,而不僅僅是特斯拉,其他公司在“原子層面”(尖端科技)的創(chuàng)新越來越多,能飛的汽車前身——無人駕駛汽車在全球火爆,但究竟顛覆性的變革何時會出現(xiàn),未來的交通會變成怎樣?留下不少疑問。
Sebastian Thrun,現(xiàn)在的Title是Udacity(優(yōu)達學(xué)城)創(chuàng)始人和 CEO,但在2015年9月底之前他還是Google高級副總裁、Google X部門的創(chuàng)始人負責(zé)人,主導(dǎo)了諸如無人駕駛汽車、Google Glass等高大上堪比登月(Moonshoot)的項目開發(fā),他也因此而獲得了“無人車之父”的稱號。
而在Google工作之前,他是斯坦福大學(xué)的全職教授,當(dāng)然至今他也是斯坦福大學(xué)和佐治亞理工大學(xué)的兼職教授。算起來,Sebastian Thrun堪稱人工智能界的“老司機”,早在1993年就寫了一篇關(guān)于機器學(xué)習(xí)和機器人學(xué)的碩士論文。自從那時開始,他就為一個問題深深地著迷:機器到底能不能用和人類同樣的方式去學(xué)習(xí)?
在人工智能領(lǐng)域探索了很長一段時間之 后,2005年 他 參加了美國政府組織的DARPA 超級挑戰(zhàn)賽,一個無人車駕駛大賽。196個隊伍參與角逐100萬美元的大獎,而他當(dāng)時在斯坦福大學(xué)的團隊贏得了勝利。Thrun當(dāng)時是斯坦福人工智能實驗室的總監(jiān),在Google的人工智能項目中也擔(dān)任了同樣的角色。
在參加DARPA挑戰(zhàn)賽時,Thrun工作的核心,就是運用了機器學(xué)習(xí),參賽的Stanley是一輛會學(xué)習(xí)的機器人車。它能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),有時它會從自己的經(jīng)歷和錯誤中學(xué)習(xí),更多時候,它會學(xué)習(xí)人類司機的行為,使得它自己能夠像人類那樣去駕駛。最終,Stanley的學(xué)習(xí)模塊,讓它從196個隊伍中脫穎而出。
與Stanley相似,Google的無人駕駛車也會學(xué)習(xí),但Thrun所在的Google X部門也遇到了同樣的問題:駕駛過程中,有太多的意外的、小概率的情況需要去考慮,而無人車需要能夠處理好其中的任何一種情況。所以,Google無人駕駛車最終在公路上駕駛了幾百萬公里來訓(xùn)練軟件如何駕駛。
人類和電腦的一個區(qū)別在于,學(xué)習(xí)的速度大不相同。舉例來說,如果人類駕駛員犯了一個錯誤,他會從中吸取教訓(xùn),也許下次可以不再犯錯。但是其他人并不會因為同類、同行的錯誤和教訓(xùn),而擁有同樣的收獲。如果是一輛無人駕駛車出現(xiàn)了錯誤,不但它自己會從中吸取教訓(xùn),所有其他的無人駕駛車甚至是所有未來的無人駕駛車,也將從中獲得新的經(jīng)驗。這意味著,一個錯誤就能訓(xùn)練世界上所有的無人駕駛車,無人駕駛車的學(xué)習(xí)速度遠遠超過了人類。
從原理上來說,無人車駕駛將比人類駕駛要安全多得多,這也是無數(shù)初創(chuàng)公司、團隊涉足無人駕駛車領(lǐng)域的初衷。
無人駕駛車,終將改變世界。
Udacity的創(chuàng)辦曾被媒體形容為“任性”,但從現(xiàn)在的時間點再回看,會發(fā)現(xiàn)“只有對未來精確地規(guī)劃,才可以改變世界”。
吸引Sebastian Thrun創(chuàng)辦Udacity的其實是被稱為美國數(shù)學(xué)教父的Sal Khan。
Sal Khan也是另外一個“神話”,原本做對沖基金分析師的他,因為自家侄女Nadia剛好讀7年級,但一直數(shù)學(xué)不太好,找上門來請求支援。數(shù)學(xué)是強項的Khan就通過網(wǎng)絡(luò)跟小侄女交流,幾次淺顯易懂的解釋,就讓Nadia的數(shù)學(xué)成績蹭蹭蹭往上漲。后來,親朋好友們都知道了,紛紛拉著自家熊孩子來拜師學(xué)藝。但是大家分散在各個城市,甚至還有不同時區(qū)的,他就干脆在YouTube上錄視頻,慢慢的他在YouTube上制作了上千個教學(xué)視頻,供數(shù)千萬人免費觀看的事跡讓Sebastian感覺,自己有必要做點事情。
隨后,在Sebastian辭去斯坦福的教職成為Google的全職員工,擔(dān)任高級副總裁的同時,他開始推進自己的在線教育項目,也就是Udacity。在線教育是不是聽起來有點熟悉,對了,另一位斯坦福教授、Google大腦的創(chuàng)始人、百度前首席科學(xué)家吳恩達也創(chuàng)辦過一家在線教育公司——Coursera。
2015年9月,Sebastian Thrun正式辭去其在Google X的職務(wù),全職投入到Udacity的教育項目中。他的理由是——希望改變世界。從Udacity的課程來看,主要是專注于科技和商業(yè)領(lǐng)域相關(guān)的前沿技術(shù)及其應(yīng)用。
Thrun認為,坐落在硅谷是個天然優(yōu)勢,那里匯集了諸如Google、Facebook、亞馬遜等知名科技公司,這些公司的技術(shù)大牛生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)課程,他們的認證證書在全球都受到廣泛認可。而且Udacity關(guān)注前沿技術(shù),6個月內(nèi)IT和科技領(lǐng)域最新的前沿課程都會在Udacity上線,比如Udacity跟Google一起推出了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)的課程,學(xué)習(xí)AlphaGo團隊的做法。
在課程之外,Udacity很重視服務(wù),MOOC一直被人詬病的一點是完成率低,幾大主流MOOC平臺課程的完成率都在10%以下。這個事實也曾讓Thrun 沮喪。但通過不斷嘗試,Udacity在2015年推出了Nanodegree(納米學(xué)位),扭轉(zhuǎn)了這個局面,關(guān)鍵的因素就是服務(wù)。
對于Thrun的老本行——無人駕駛領(lǐng)域,Udacity也最早安排了課程。為了降低學(xué)習(xí)無人駕駛車開發(fā)的相關(guān)技術(shù),2016年9月 Udacity 發(fā)布了全球首門無人駕駛車工程師納米學(xué)位,并開源了Udacity所有的代碼。2017年2月,Udacity 更是開放了無人駕駛車模擬器的版權(quán),讓所有程序員都能自由學(xué)習(xí)與使用,同時借助社群的力量,提升與優(yōu)化相關(guān)的技術(shù)發(fā)展。
當(dāng)然,開放了學(xué)習(xí)資源,對于有志于學(xué)習(xí)無人駕駛技術(shù)的工程師們是一個好消息。而對無人駕駛車而言,最重要的是能夠理解周圍環(huán)境并做出相應(yīng)決策,保證行車安全。在今年的3月8日,滴滴出行和Udacity在硅谷共同宣布舉辦“無人駕駛”大挑戰(zhàn),激勵工程師們找出通過攝像頭和 LIDAR 數(shù)據(jù)檢測道路障礙物的最好方法。
大賽希望用懸賞十萬美元的方式,尋找全球最優(yōu)工程師,為人類駕駛員和無人駕駛系統(tǒng)都能提供幫助。
近日,Sebastian Thrun來到了中國,在一場關(guān)于人工智能(AI)和未來出行的討論會上,Thrun和滴滴出行高級副總裁、智慧交通項目負責(zé)人章文嵩進行了深入探討。
和滴滴出行合作,一方面是因為它是目前全球訂單量最大的網(wǎng)約車企業(yè),大數(shù)據(jù)的積累意味著在智能交通領(lǐng)域,滴滴有更多的“發(fā)言權(quán)”。滴滴方面透露的信息顯示,目前滴滴在深圳、貴陽、武漢、濟南等城市落地了智慧誘導(dǎo)屏、智慧代駕熱力圖、智慧公交、智慧交通度量報告、“互聯(lián)網(wǎng)+信號燈”等多個智慧交通項目,已經(jīng)取得了一定的成效。另一方面,滴滴正在從事無人駕駛方面的研發(fā),在3月初滴滴宣布在美國硅谷成立滴滴美國研究院,重點發(fā)展大數(shù)據(jù)安全和智能駕駛兩大核心領(lǐng)域。
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在國內(nèi),無人駕駛的熱度有目共睹,近期一系列的創(chuàng)業(yè)項目都與無人駕駛有關(guān)。但在探討中,Sebastian Thrun則對無人駕駛的未來表現(xiàn)比較保守:“無人駕駛還處在初級階段,只有類似的概念產(chǎn)物,產(chǎn)品尚未大規(guī)模商業(yè)化?,F(xiàn)在看來,也只有特斯拉的自動巡航等較為初級的技術(shù)投放了市場?!?Thrun說。
而無人駕駛要到什么時候才能被大多數(shù)人在日常生活中使用?Sebastian Thrun給出的答案是8到10年。他說,在自動駕駛車中,我們從一輛車所犯錯誤上學(xué)到的經(jīng)驗?zāi)軕?yīng)用到所有車輛之上。在這個過程當(dāng)中,預(yù)計每18個月自動駕駛技術(shù)的革新會讓駕駛質(zhì)量提升10倍。
目前是一個轉(zhuǎn)折點,Sebastian Thrun認為接下來一兩年還會有一些無人駕駛汽車出現(xiàn),但不會大規(guī)模普及。
8到10年內(nèi),會出現(xiàn)大多數(shù)人能使用的自動駕駛車輛。但是如何才能使得自動駕駛與人工駕駛的汽車“和諧”相處呢?Sebastian Thrun說有兩個關(guān)鍵點——自動駕駛車輛可以精準(zhǔn)反應(yīng)、自動駕駛車輛行駛中速度較慢,這樣更安全。
你相信,8到10年之后,現(xiàn)在的交通會因此而改變嗎,未來的城市、未來的北京會是什么樣的?