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人工智能迎来寒冬,自动驾驶汽车发展受阻 【图

2018-08-19 21:31编辑:310309.com人气:


现在可能还为时过早。Marcus说:“无人驾驶汽车就像一个我们不知道答案的科学实验。”我们从未实现过这个级别的自动驾驶,所以我们不知道它是什么类型的任务。在某种程度上,它需要识别熟悉的对象,遵守规则,现有的技术应该可以胜任。但是Marcus担心,事故多发情况下的驾驶可能比业界承认的还要复杂。“新情况的出现,对深度学习来说并不是一件好事。”

我们的实验数据来自公共事故报告,每个报告都提供了一些不寻常的难题。2016年特斯拉的那场车祸中,ModelS汽车由于受到拖车的高度和太阳光反射的影响,全速撞上了一辆白色半挂车的尾部,今年3月,Uber的一辆自动驾驶汽车车祸撞死了一名推着自行车横穿马路(违反交通规则)的女士。根据美国国家运输安全委员会的报告,Uber的软件在做其预测时,首先将这位女士误认为不明物体,继而错认为一辆自行车,最后确认为一辆自行车。特斯拉在加利福尼亚州的一次车祸中,ModelX在撞击发生之前突然转向障碍物并提速,原因至今不清楚。

每次事故看似都是一个极端的例子,工程师无法对这类的事情提前作出预测。但是几乎每次车祸都涉及某种无法预测的情况,如果没有通用化的能力,那么自动驾驶车辆不得不在每次遇到这些情形的时候,当作第一次来处理。结果将是一连串的意外事故,且随着时间的发展,这些事故次数不会减少,危险系数也不会降低。对于持怀疑态度的人来说, 北京赛车pk10开奖直播pk10,《无手动操作报告》的转变表明这种情况还将继续,且将维持一定的稳定水平。

Drive.AI创始人AndrewNg是前百度的高管,也是该行业最著名的推动者之一,他认为问题不在于建立完美的驾驶系统,而在于培训旁观者预测自动驾驶车辆的行为。换句话说,我们可以为汽车提供安全的道路。作为一个不可预测案例的例子,我问他是否认为现代系统可以处理行人玩弹跳杆的行人,即使它们以前从未见过。Ng跟我说:“我认为很多自动驾驶车辆团队可以处理在人行横道上玩弹跳杆的行人。话虽如此,在高速公路上玩弹跳杆是非常危险的。”

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(来源:晟讯智能科技)

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