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自动驾驶:人性终会克服技术的不确定性

刘远举 / 2018-3-28 16:10:55

美国时间周日晚上10点左右,Uber的一辆无人驾驶汽车发生交通事故,与一名正在过马路的行人相撞,行人在送往医院后不治身亡,成为史上首例无人驾驶车辆在公开路面撞伤行人致死的案例。

就事故本身而言,这更像人的过错,并不能证明自动驾驶,就注定比人类差。当地警察方对媒体表示:“事实非常清楚的是,根据受害人横穿马路的方式,无论是有人还是无人驾驶模式,要避免这起交通事故是极其困难的。”由此不难判断,在这起事件中,即使依靠人工驾驶,恐怕也无法躲避这次事故。

不过,此次事故还是引来了舆论的诸多忧虑、质疑,进而引发业内人士担忧,担心此次事件会打击自动驾驶技术的发展。

但我认为,这些担心都是杞人忧天。人类对新事物持怀疑态度是人性的常态。这种进化长河中积累下来的本能,帮助人类趋利避害。事实上,就在自动驾驶撞死人这则新闻轰动全球的同一天,世界上有3000多人死于人驾驶的汽车车祸。数据说明,舆论对自动驾驶这样的新事物显然是苛刻的。但苛刻之下,事实被放大,事实背后的真相反而无人关心。

所谓真相就是,自动驾驶技术,是否更安全,需要与人类驾驶做统计对比。只要在统计上安全性高于人,就是对交通安全整体上的提升。一起个案,并不能证明自动驾驶更不安全。

当然,自动驾驶技术本身,也需要技术升级,还面临着更大的挑战。某种程度上,这只是一个开始。在特定领域,人工智能或许能超过人类,但在开放、复杂的道路环境下,汽车的识别技术,仍然存在技术障碍需要解决。

现实路况非常复杂,有飞奔过来的孩子,有矮到人都很难发觉的小猫小狗,或者仅仅是空中飞过来几片树叶或者纸屑。面对这些情况,人类会使用很多外部环境信息来进行判断,比如,人可以根据一辆车的轨迹变化,判断它会不会成为自己的障碍物;再比如,人可以轻易识别一条狗与穿得像狗的人,或者识别有污迹的路牌,但这些对电脑来说,仍然非常困难。

更复杂的是,一个司机很容易判别一个行人的肢体语言,进而判断他的意图,然后选择踩刹车或者加速通过,这种人类模式的驾驶,对电脑来说,就目前来说还非常难。

不过,这些问题,会随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆更多地出现在真实路面时,被逐渐发现。所以,与这一次自动驾驶并无过错相比,更多的真问题还有待发现,更大的挑战还在后面。

目前的神经系统网络、深度学习,可以自行完成物体分类,但这其中包含了复杂的数学计算,这也意味着,人类不能直接把神经网络拆分后,理解决策过程。

简单地说,电脑做出的选择,以及为什么做出这样的选择,已经超过人类的理解范围之外。即便在理论上没有超过人类的理解力,但在现实中,却因为成本巨大,不可实现。比如,阿尔法狗下一盘棋,只需要3个小时,但理解它为什么这么下,可能需要三十年。这就使得自动驾驶系统导致事故后,也是无法解释的。当机器学习被广泛使用后,了解这些系统如何工作也变得异常困难。这种不透明感,以及由不透明感导致的不安全感,或许是人工智能时代,人类必须接受的一种状态。

安全第一,从来只是人类的一种幻觉。可以毫不夸张地说,安全,在人类文明发展过程中的大多数场景中,都不是第一位的。不然,无法解释远比安坐家中风险更高的飞机、汽车能够成为人类生活的日常,也无法解释横穿于马路中的带着孩子的电瓶车,更不能解释战争。

所以,自动驾驶带给人类的利益,大于人类对其风险的主观感知,自动驾驶技术一定会普及。

一方面,随着不断普及,人类主观会从不信任,变为过度信任,甚至低估自动驾驶的风险。就像youtube上那些视频中一些笃信自动驾驶的人一样,他们并不听特斯拉发出的警告,把双手脱离方向盘,以测试、炫耀特斯拉的自动辅助驾驶功能。

另一方面,与风险对应的是,收益。此次车祸之后,有人质疑自动驾驶技术,说“我们真需要那么多时间在方向盘后面发短信吗?”我想,对于很多人来说,答案都应该是:是的。因为渴望更多的休闲、交流、娱乐,是人的本能。

所以,自动驾驶技术,即便不能超越人类,只要在统计上不差于人类,自动驾驶技术带来的好处,终会克服此次事件中体现出现的人类的多疑,进而克服所有的伦理、立法问题。从这个角度,是人性帮助技术克服自身的缺陷。

这让我想起一个笑话,是懒人发明了诸多机器,让这个世界更美好。

刊于《经济观察报》 | 2018-03-26

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