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關(guān)于自動駕駛的7個疑問

疑問4:計算機(jī)算法能否確保安全?

目前,商用飛機(jī)高度依賴自動駕駛儀,而且自動駕駛儀軟件被認(rèn)為是安全的,因為它不依賴機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這種算法很難測試,因為它基于具有不確定性的統(tǒng)計技術(shù)。

但是,在自動駕駛汽車領(lǐng)域,一些工程師提出了質(zhì)疑:如何嚴(yán)格篩選基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動駕駛系統(tǒng)?

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)自動駕駛汽車安全研究員菲爾·庫普曼今年在接受《連線》采訪時說:“大多數(shù)人在談?wù)摪踩珪r,都會說‘盡量不要撞到什么東西’。“在軟件安全領(lǐng)域,這只是基本功能。真正的安全是‘它真的有效嗎?’……安全是關(guān)于軟件可能錯過的一個孩子,而不是99個沒有錯過的孩子。”

目前,在美國,監(jiān)管機(jī)構(gòu)最終將決定Waymo等公司收集到的道路安全操作和模擬情況是否符合相關(guān)的安全門檻,而自動駕駛汽車造成的死亡事故(如Uber在3月的自動駕駛汽車致行人死亡案)會推高這一門檻。

庫普曼認(rèn)為,在自動駕駛汽車真正走上道路之前,我們需要建立起像現(xiàn)有航空行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的全球標(biāo)準(zhǔn),而這也將不可避免地減緩自動駕駛汽車在全球上路的步伐。

疑問5:自動駕駛會來得那么快嗎?

去年,福特宣布斥資10億美元投資自動駕駛初創(chuàng)公司Argo AI。所以當(dāng)Argo的CEO布萊恩·薩利斯基不久后在媒體上發(fā)表關(guān)于自動駕駛汽車的悲觀評論時,有點(diǎn)讓人吃驚。

他寫道:“要把自動駕駛汽車變?yōu)楝F(xiàn)實,我們?nèi)匀惶幱诜浅T缙诘碾A段。……那些認(rèn)為幾個月甚至幾年后完全自動駕駛汽車將會在城市街道上隨處可見的人,沒有很好地聯(lián)系到現(xiàn)有的技術(shù)水平,或沒有致力于安全地使用技術(shù)!

疑問6:大干快上還是小步快跑?

雖然Waymo和少數(shù)其他幾家公司都決心開發(fā)完全自主駕駛的汽車,但大多數(shù)主要汽車制造商,例如通用、戴姆勒、日產(chǎn)、豐田都計劃一步步逐漸提高汽車的自主駕駛水平。

Waymo的領(lǐng)導(dǎo)層,以及原谷歌無人車項目負(fù)責(zé)人、現(xiàn)Aurora公司的創(chuàng)始人克里斯·厄姆森則更加雄心勃勃心。厄姆森表示,一部標(biāo)榜自己是自動駕駛汽車的汽車“絕不應(yīng)該要求坐在駕駛座上的人來開車……如果你想開車,享受開車的樂趣,上帝保佑你,去玩吧。但如果你不想開車,汽車說‘我現(xiàn)在真的需要你這么做’是不對的!

疑問7:真的能緩解交通和碳排放嗎?

即使自動駕駛汽車行得通,但這可能只會像氣候倡導(dǎo)者馬特·劉易斯所說:“解決了‘我住在一個富裕的郊區(qū),但上班路程很糟糕,不想再開車,而且討厭火車和公共汽車’的問題。”

也就是說,在未來,當(dāng)自動駕駛能夠提供非常高的舒適和便利性,許多人可能會把自動駕駛出行當(dāng)成一種享受。在汽車上睡一覺?沒問題;在汽車上辦公?沒問題;在汽車上打麻將?沒問題……但一個可能的結(jié)果是,許多人會選擇這種享受,而不愿意和其他人拼車。

那么,在那個時候,街道上是否會出現(xiàn)更多的汽車,從而對交通和碳排放帶來更大壓力?

加州大學(xué)戴維斯分校的研究人員警告稱,如果人們不使用(電動)自動駕駛汽車服務(wù),而是選擇擁有(汽油)自動駕駛汽車,就會發(fā)生這種情況:“隨著人們在郊區(qū)或農(nóng)村尋找更便宜的住房,這種情況將繼續(xù)擴(kuò)大,因為他們在上下班途中可以在車上工作或睡覺”。反過來,公共交通可能會螺旋式下降。

根據(jù)目前的技術(shù)和市場趨勢,這并不是不可能的。加州大學(xué)戴維斯交通研究所主任丹·斯珀林在2018年出版的《三大革命:將自動化、共享和電動汽車轉(zhuǎn)向更美好的未來》一書中寫道:“任憑市場和個人選擇,結(jié)果很可能是更多的車輛、更多的駕駛以及向電動汽車的緩慢過渡!

回顧人類的技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用歷史,不論是視覺、觸覺、感知、判斷力,我們其實一直在把人類自身的功能轉(zhuǎn)移給工具或機(jī)器,只不過自動駕駛會是一次前所未有的“放權(quán)”。在“放權(quán)”的道路上,也必將有著前所未有的挑戰(zhàn)。在解決眾多挑戰(zhàn)的同時,進(jìn)步將不僅來自自動駕駛本身,而是會促進(jìn)多個領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展。

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聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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