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而我们和L5级无人驾驶之间还隔着诗和远方。梦想的距离把人工智能应用到开车这种人命关天的事情上,大家首先关心的当然是技术的可靠性。无人驾驶的核心是“深度学习(DeepLearning)”。自从AlphaGo击败李世石后,这个术语大家已经耳熟能详,但对其机理多半还有些不甚了了。比较通俗地解释,深度学习是通过分析大量场景数据,不断调节类神经网络各个节点间的函数参数,使之能模糊地识别不同模式,并做出相应决策的技术。这个机制的关键问题是:如果一个状况AI从未见过,它就很可能无法给出正确的应对。偏巧在驾驶行为中,不多见的状况和易发事故的状况重合度极高,这导致AI面对真实的危险有更大概率陷入困惑。为了让AI“见多识广”,Google派出上千辆测试车收集交通数据,希望借此辨识更多的“不多见状况”。这项工作从2009年就逐步启动,但目前看来距离完工还遥遥无期。再退一步讲,即便Google得到了美国交通状况的完备数据,训练出来的AI也不可能很快移植到中国来使用。

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