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Nature:无人驾驶?任重道远!


近几年,有个词热的不能再热了,有关它的信息每天都是铺天盖地,这就是——人工智能。而作为人工智能中最热的应用就是无人驾驶(无人驾驶=完全的自动驾驶),作为无人驾驶初级阶段的自动驾驶,目前受到各国政府和企业巨头的关注。

上个月3月18日晚10时许,在美国亚利桑那州坦佩市发生了可能是史上第一起自动驾驶汽车杀死行人事件。当时车内坐有安全驾驶员,但也也无法避免事故发生。Nature:无人驾驶?任重道远!


图1 特斯拉自动驾驶车辆正在一些国家的公路上进行测试。在过去的一年中,新加坡、瑞典、美国等国家通过修改法律使这些自动驾驶汽车上路实验合法。


一、自动驾驶的利弊权衡

多国政府部门看好自动驾驶汽车所拥有优点,比如可以减少交通拥堵,空气污染和交通事故。与之对应的是,随着个人汽车拥有率下降,政府将损失数十亿美元的税收。同时数以百万计的出租车,卡车和公交车司机将失去工作。虽然如此,但自动驾驶汽车所依赖的机器学习算法远远不够成熟,无法准确做出涉及行人或司机的生死判断。


二、自动驾驶的责任和安全问题

一些政府通过法律要求自动驾驶汽车研发公司在实验时驾驶人员必须在车内,车辆要有方向盘,并且具有制动器和后视镜等安全设备,并且要求这些设备可以正常使用。这只是一些简单的规定,还不能达到高安全自动驾驶的目的。目前,也没有法律规定深度学习自动驾驶汽车被视为安全之前需要进行多少培训,也没有规定该培训应该是什么。

政府需要与学术界、制造商密切合作并设计适当的法规。自动驾驶汽车生产商必须承担一定的法律责任,赔偿由于其产品设计、制造缺陷造成的损失。只有这样才能促进制造商不断改进产品,并为用户提供更加安全的服务。


Nature:无人驾驶?任重道远!

各国应对自动驾驶的准备情况(依据评分排序)


三、自动驾驶技术本身问题

就像智能手机一样,自动驾驶汽车也由复杂的技术支撑,这些技术难以向常人解释或被常人理解。一般用户并不了解自动驾驶底层系统如何工作、如何识别问题以及如何解决问题。例如,自动驾驶汽车中的乘客不会知道为什么汽车会选择急转弯或者为什么它不去赶超慢速行驶的汽车。更糟的是,深度学习算法本质上是不可预测的。它们建立在由以往经验所塑造的不透明决策过程之上。每辆车都会受到不同的训练。没有人甚至是算法设计师也无法确切知道自动驾驶汽车在各种情况下的行为表现。

来自不同制造商的汽车在紧急情况下可以采取不同的反应方式,比如在遇到相同情况下,有的可能会绕过障碍物转弯,有的则可能会踩刹车。现在汽车的仪表盘一般会显示关于汽车速度和剩余燃料的信息,若采取自动驾驶的方式,今后则必须展示车辆的“意图”和控制它们的逻辑。例如,自动驾驶系统可能会告诉乘客,由于只有10%的成功可能性,因此车辆不会超车。


四、自动驾驶的人机沟通问题

生活中,用户会经常忽视一些目之所及的信息,即使这些信息性命攸关。例如,虽然飞机上的安全卡记录有有关安全的重要信息,包括如何放置氧气面罩并打开紧急出口,但几乎有70%乘客在航班起飞之前不会去阅读。自动驾驶车辆需要传递更复杂的信息,他们的传感器和算法必须了解行人的行为,区分驾驶风格和适应照明变化。系统不能处理时,用户必须知道怎么去解决。


Nature:无人驾驶?任重道远!

在中国南京一辆自动驾驶的巴士穿梭于东南大学内


五、关于自动驾驶的一些建议

那么,针对自动驾驶的问题,决策者们应该重新考虑他们对自动驾驶汽车进行管理的方法,并在起草立法时考虑以下六点。

  1. 自动驾驶车辆必须有人类驾驶员。监管机构和制造商必须承认,自动化会改变人们从事的工作性质;

  2. 用户需要知晓有关自动驾驶系统如何工作的信息。制造商必须提高涉及安全的设备(包括照相机,激光器和雷达)的可靠性。他们应该以可理解的形式向车辆操作员提供这些设备的数据;

  3. 运营商必须证明驾驶者的驾驶能。需要为自动驾驶汽车用户驾驶能力制定一个标准。是否能使用自动驾驶汽车应由发证机构进行测试,并应补充现有驾驶许可证;

  4. 对用户能力的定期测试应是强制性的。必须确定合适的测试时间间隔,以便随着认知能力的变化和技术的发展,保证其驾驶能力;

  5. 应建立远程监控网络。要为自动驾驶车辆建立监督系统,应规定一位主管可以安全监控的车辆数量;

  6. 应该为远程主管制定工作制度。就如空中交通管制员的工作时间有限一样,远程主管也应该遵守现行的工作时间。


总之,自动驾驶之路,任重而道远!


Nature:无人驾驶?任重道远!

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