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    資本退潮 自動(dòng)駕駛走入低谷?

    2021-09-28 07:09:30孟華
    中國(guó)汽車(chē)界 2021年9期
    關(guān)鍵詞:人工智能人類(lèi)能力

    文 / 孟華

    最近一兩年,似乎是自動(dòng)駕駛技術(shù)的低谷。

    特斯拉被輿論吊打;Waymo放慢了試運(yùn)營(yíng),順便CEO被“裸辭”;優(yōu)步和Lyft把自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)賣(mài)了;Cruise和Argo AI喊得仍然很兇,但擴(kuò)張變慢了;百度的Apollo則從“賦能”平臺(tái)轉(zhuǎn)向自己造硬件平臺(tái);新勢(shì)力們對(duì)“智能輔助駕駛”功能的宣傳調(diào)門(mén),也下降了很多。

    技術(shù)停滯不前

    公眾的直觀感受,在國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛技術(shù)專(zhuān)利申請(qǐng)上得到驗(yàn)證。2019年是巔峰(10463件),終結(jié)了2015年以來(lái)的爆發(fā)式增長(zhǎng)勢(shì)頭;2020年9750件,看似只是略降;今年截至6月底,只有813件。

    專(zhuān)利申請(qǐng)不等于授權(quán),但已經(jīng)透露出技術(shù)開(kāi)發(fā)投資已經(jīng)越過(guò)山巔,走向新低谷。這背后是對(duì)技術(shù)中長(zhǎng)期前景的悲觀預(yù)期。相關(guān)資本的退潮,更是提前到兩三年前。

    自動(dòng)駕駛產(chǎn)生了幾條不同的路線(xiàn),壁壘都很高。無(wú)論是特斯拉、大疆的純視覺(jué),華為的“激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+攝像頭+超聲波雷達(dá)”融合,百度的“Robotaxi”路線(xiàn),還有更小眾的V2X車(chē)路協(xié)同路線(xiàn),都需要強(qiáng)大的軟硬件結(jié)合能力。目前進(jìn)展比預(yù)期緩慢得多。

    從商業(yè)模式上,自動(dòng)駕駛的終極目標(biāo)是替代人。目前,前者的成本還沒(méi)到低點(diǎn),而人工成本還在上漲。但是即便到了交叉點(diǎn),因?yàn)榍罢叩哪芰Σ恍校矡o(wú)法形成替代。

    在商業(yè)應(yīng)用層面,大家都不約而同地停留在L2這個(gè)級(jí)別上。不管如何修飾(諸如L2+、L2.5、L2.99等),哪怕是亟須與眾不同標(biāo)簽的新勢(shì)力,也不會(huì)貿(mào)然將L3落地,盡管它們聲稱(chēng)在硬件上早已準(zhǔn)備好了。特斯拉吃過(guò)幾回擦邊球的虧,現(xiàn)在言辭謹(jǐn)慎了很多。

    那么,到底是什么原因,使得自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程,大大落后于5年前的預(yù)期。我們當(dāng)初忽視了什么要素?

    經(jīng)驗(yàn)遞推不可取

    智能技術(shù)的未來(lái)如何預(yù)期,似乎是一個(gè)難題。即便人類(lèi)作為一個(gè)整體,對(duì)科技發(fā)展時(shí)間尺度的判斷,也非常地糾結(jié)。

    從大的尺度上來(lái)看,歷史當(dāng)然是加速的。一個(gè)來(lái)自200年前的人(清道光元年),穿越到今天,一定會(huì)一直處于震驚狀態(tài)無(wú)法自拔,眼前的一切都無(wú)法理解。而400年前的人(明天啟元年)穿越到200年前,他可能會(huì)覺(jué)得新鮮,但不會(huì)嚇尿。

    原因在于,一個(gè)更加發(fā)達(dá)的社會(huì),能夠繼續(xù)發(fā)展的能力更強(qiáng),發(fā)展的速度也因此更快。

    但是近期的歷史可能產(chǎn)生誤導(dǎo)。即便我們處于技術(shù)的強(qiáng)烈上升期,只要截取的時(shí)間足夠短,譬如最近兩三年,仍然覺(jué)得技術(shù)發(fā)展在龜爬。2019年的自動(dòng)駕駛水平,和今天的看上去沒(méi)有太大區(qū)別。

    即便指數(shù)增長(zhǎng),也常常遵循S型發(fā)展路線(xiàn),有慢速期、快速期和平緩期。

    說(shuō)實(shí)話(huà),我們相當(dāng)不篤定,眼下到底身處哪個(gè)時(shí)期。這讓我們對(duì)未來(lái)智能技術(shù)的預(yù)測(cè),產(chǎn)生巨大的分歧。

    但無(wú)論如何,使用個(gè)人經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè),是不可取的。想象力往往植根于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)中,當(dāng)預(yù)測(cè)偏離經(jīng)驗(yàn),我們本能地覺(jué)得預(yù)測(cè)錯(cuò)了。

    “強(qiáng)化學(xué)習(xí)”有多強(qiáng)

    認(rèn)錯(cuò)的結(jié)果,是我們對(duì)10年內(nèi)的智能技術(shù)發(fā)展,看法趨于悲觀。

    歷史不會(huì)停滯,只不過(guò)以我們無(wú)法察覺(jué)的方式行進(jìn)。

    事實(shí)上,我們已經(jīng)身處智能車(chē)時(shí)代了。發(fā)明“人工智能(AI)”這個(gè)詞的約翰·麥卡錫也承認(rèn),“一旦一樣?xùn)|西用人工智能實(shí)現(xiàn)了,人們就不再叫它人工智能了”。對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō),AI是未來(lái)的神秘存在,而不是身邊的現(xiàn)實(shí)。

    定速巡航、自適應(yīng)巡航、多場(chǎng)景輔助駕駛、多場(chǎng)景自主駕駛……顯示了人工智能處于成長(zhǎng)中,我們只是對(duì)進(jìn)度不滿(mǎn)。

    如今我們已經(jīng)擁有超算,可以使用暴力解算,但“車(chē)載算力”受限于能源供應(yīng)和散熱條件,不可能擁有過(guò)于奢侈的并行處理能力。

    因此,數(shù)據(jù)需要壓縮,而且要提前融合,不要指望車(chē)載算力能處理每秒上G的傳感器數(shù)據(jù)。如今基于圖形編輯器的模型多如牛毛,但算力核心只能被填喂變形之后的數(shù)據(jù)。目前就這個(gè)水平。

    人類(lèi)的大腦,毫無(wú)疑問(wèn)有訓(xùn)練機(jī)制。只不過(guò),和人工智能不同,人類(lèi)不依靠龐大的數(shù)據(jù)處理能力。事實(shí)上,人類(lèi)接收的信息相當(dāng)有限(事先經(jīng)過(guò)濾除)。人類(lèi)不需要大數(shù)據(jù),就能辨識(shí)。

    小孩子被教育認(rèn)識(shí)了紅蘋(píng)果,再看到青蘋(píng)果,一下子就意識(shí)到后者也是蘋(píng)果。視覺(jué)某種預(yù)訓(xùn)練信息,已經(jīng)編碼到DNA里面了。我們不清楚它的機(jī)制,但它肯定存在。

    模仿人類(lèi)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方向,仍是AI領(lǐng)域最具希望、最前沿的子領(lǐng)域。AlphaGo的“深度學(xué)習(xí)”,也是類(lèi)似的能力,只不過(guò)施展的范圍限于下圍棋。

    “模擬演化”是希望?

    自動(dòng)駕駛能力也是如此。在道路行駛中,我們教會(huì)AI辨識(shí)路邊行人和垃圾桶的區(qū)別,但AI可能將雪人視為人類(lèi),并未意識(shí)到它是非生命體。目前的人工智能,在“舉一反三”這種幾乎不需要思考的領(lǐng)域,只相當(dāng)于3歲的孩子。

    我們教3歲孩子不要碰炭火爐,但下一次遇到燃?xì)庠?,他仍然躍躍欲試。人工智能當(dāng)前也是如此,這一點(diǎn)讓我們相當(dāng)崩潰。爐子和蘋(píng)果的區(qū)別就在于,蘋(píng)果這類(lèi)“自然物體”的辨識(shí),早已“預(yù)置”為本能。

    我們知道孩童早晚會(huì)長(zhǎng)大,能辨識(shí)出危險(xiǎn)而趨避;但是對(duì)人工智能的成長(zhǎng),就不那么有把握。

    如果拋開(kāi)一味強(qiáng)化運(yùn)算能力這種死結(jié),似乎可以用模擬演化的方式建造“強(qiáng)人工智能”。記住,不是模擬大腦運(yùn)行的過(guò)程,而是模擬大腦“誕生”的過(guò)程。

    具體而言,就是建立一個(gè)表現(xiàn)-評(píng)估的過(guò)程。成功的部分將會(huì)增殖,然后程序融合,產(chǎn)生新的程序;不成功的自動(dòng)“沉降”。如此反復(fù)后,就獲得越來(lái)越強(qiáng)大的算法。目前的人工智能演化(類(lèi)腦計(jì)算機(jī)),正處于從線(xiàn)蟲(chóng)(200個(gè)神經(jīng)元)向老鼠(1億個(gè)神經(jīng)元)過(guò)渡的階段,距離人類(lèi)那種超級(jí)大腦,還遠(yuǎn)得很。

    因?yàn)殡y點(diǎn)在于融合過(guò)程,而非建立評(píng)價(jià)體系。一旦融合實(shí)現(xiàn),就意味著程序能夠自我進(jìn)化。生物演化花了十幾億年,我們的期望,則是幾年。因此,沒(méi)有方向的自然演化,是不可接受的。必須特化、強(qiáng)化環(huán)境要素,使模擬演化更快、更有方向性。

    目前,我們不知道這種策略是否可行,但值得一試。

    一旦實(shí)現(xiàn),那么就產(chǎn)生了自我進(jìn)化的算法。強(qiáng)人工智能就此誕生。這就是蓋茨、馬斯克、霍金等人不斷警告的“奇點(diǎn)時(shí)刻”。

    這種演化和自我訓(xùn)練,開(kāi)始如蝸牛一樣慢,后來(lái)可能加速到令人瞠目的速度。很多科學(xué)家擔(dān)心此后的故事,是否變得極為恐怖,但我們?nèi)缃窀傩?,?dāng)前路徑是否可行。

    經(jīng)過(guò)5-6年的高速發(fā)展,現(xiàn)在自動(dòng)駕駛投資熱情被抑制。商業(yè)邏輯的目光,不會(huì)超過(guò)數(shù)年的尺度。太長(zhǎng)時(shí)間兌現(xiàn)的商業(yè)回報(bào),沒(méi)有太大意義。

    但是技術(shù)不止和商業(yè)有關(guān),更與人類(lèi)思考的深度、基礎(chǔ)學(xué)科的導(dǎo)引有關(guān)。人類(lèi)對(duì)自身認(rèn)識(shí)的膚淺,拖慢了自動(dòng)駕駛技術(shù)替代人的進(jìn)程。超越商業(yè)考慮向遠(yuǎn)處眺望,我們就只會(huì)專(zhuān)注于目標(biāo),而忽略路有多長(zhǎng)。

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