特斯拉汽车AI算法,完胜人类,还有很远路要走

subtitle 娱乐先行者 09-14 06:32 跟贴 1 条
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面对人工智能时代的到来,许多人开始了展开无限想象。特斯拉电动汽车的出现,给了马斯克一个想象空间,可以发挥人工智能的潜力,实现对产品的推广。

马斯克接手特斯拉之后,不再将电池、发动机等传统的特征,作为自己发展的终点。与此相反,马斯克开始注重特斯拉电动汽车的代码,特别是自动驾驶部分的内容,并不惜与离职员工对簿公堂。

近些年,人工智能已经成为炙手可热的概念,无论是股票市场,还是手机、汽车、媒体等领域皆有其身影。但是,真正做人工智能的人,很少有人承认自己在做相关研究,因为它与“智能”两个字并不匹配。

在马斯克一直骄傲的自动驾驶,其中有一个分支项目防撞碰。当有人在路边活动之时,传感器会提供数据,给训练好的模型提供判断依据,识别前方物体。如果发现危险物体,将会进行避让,反之继续前行。对电动汽车行驶过程中的事物识别,往往无法应对复杂的环境,比如可能人与石像之间,图像识别模型无法区分两者之间的数据特征。

真正的人工智能,并不是像特斯拉电动汽车一样,训练大数据判断事物,而是根据最简单的数据,寻找两者之间的内在因果关系。实际上,大数据训练的人工智能模型,往往需要数百万,甚至几亿个数据参与其中,最终得到庞大的参数需要预处理。由此导致的结果,将一个简单的事物识别复杂化,又将复杂的图像事物识别进行简单化。

可以说,特斯拉电动汽车,使用AI算法,并没有在基础科学上解决自动驾驶的问题,更多是一种统计数据特征的算法。坐在电动汽车里面,最重要的是安全,是零事故率的发生。然而,再好的人工智能,也无法100%预测未来事件发生,越是距离现在越远的事件,人工智能预测出错率越大。这就使得安全与人工智能之间,有着很难调和的矛盾。人类只有解决了,人工智能的最简化问题,使预测的AI模型事故率,低于百万级别的事故发生率,才能够真正超越人类驾驶,而这些在现有的AI算法中,只会不断消耗算力,却无法用简单的手段,做到低于人驾驶电动汽车的事故率发生。

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