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中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng) 工程院院士 李德毅:無(wú)人駕駛的圖靈測(cè)試

2017-06-20 07:00 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:龍為科技 來(lái)源:龍為科技
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李德毅:各位下午好,今天談一談智能駕駛,我講一下智能車做好了怎么測(cè),怎么使得它具有拿到駕照的水平,我報(bào)告的題目是無(wú)人駕駛的圖靈...

  李德毅:各位下午好,今天談一談智能駕駛,我講一下智能車做好了怎么測(cè),怎么使得它具有拿到駕照的水平,我報(bào)告的題目是無(wú)人駕駛的圖靈測(cè)試。
  
  做什么東西,得把評(píng)測(cè)搞清楚,怎么測(cè),我們一直講智能代理,智能代理或者認(rèn)知它的方法是什么。圖靈先生在他年輕的時(shí)候就在想這個(gè)事情,他提出了圖靈測(cè)試,幾十年過(guò)去了,人們已經(jīng)把圖靈測(cè)試研究透了,有人說(shuō)圖靈測(cè)試漏洞太多了,不好測(cè)。有人認(rèn)為圖靈測(cè)試做了很大的貢獻(xiàn),直到今天,人工智能經(jīng)過(guò)兩個(gè)寒冬以后,我們看人工智能帶來(lái)的變化。首先是腦科學(xué),然后是認(rèn)知心理學(xué),接著是神經(jīng)生物學(xué)。這三個(gè)學(xué)科對(duì)于人智能的啟發(fā)更大一點(diǎn),我們把這一塊叫腦認(rèn)知。腦認(rèn)知啟發(fā)的人工智能就是目前研究的對(duì)象,這一塊怎么測(cè),按照?qǐng)D靈的說(shuō)法,拿對(duì)話來(lái)測(cè),用一個(gè)人和一個(gè)機(jī)器人對(duì)話,看看我們能不能知道它是人的聲音還是機(jī)器的聲音。聽起來(lái)很簡(jiǎn)單,但是有多少智商,比如你回答問(wèn)題的時(shí)候是否得體,交談的時(shí)候帶不帶情感,你是沮喪的溝通,還是愉悅的溝通,所以這件事情并不那么簡(jiǎn)單。

  1950年阿蘭圖靈寫了一篇文章,可以看出來(lái),圖靈測(cè)試本質(zhì)上就是交互智能的測(cè)試。一直到2014年,聊天機(jī)器人尤金古斯特曼發(fā)布了。還有做詩(shī),給你一個(gè)上下連對(duì)橫批,分別不出來(lái)是人做的還是機(jī)器人做的,是不是可以說(shuō)這是圖靈測(cè)試。但是有一個(gè)問(wèn)題,你的打油詩(shī)是水平很高的詩(shī),這個(gè)智能是怎么測(cè)試的。今天上午微軟報(bào)告特別強(qiáng)調(diào)了在語(yǔ)音方面的智能處理,麻省計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室做了一個(gè)機(jī)器制作的聲音的實(shí)驗(yàn),把物體碰撞的不同聲音,把一個(gè)特定人的聲音讓機(jī)器人產(chǎn)生,達(dá)到了以假亂真的目的。如果我們用大數(shù)據(jù),用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器人,讓它達(dá)到某個(gè)特定人的說(shuō)話水平,它發(fā)出的聲音就是虛擬組織的聲音,這個(gè)事情我們以前表演過(guò),我記得科大訊飛做過(guò)這樣的演示。

  還有一個(gè)很重要的事情,像中小學(xué)生寫作文,有一個(gè)批改網(wǎng),一萬(wàn)人,一百萬(wàn)人同時(shí)寫一個(gè)文章,看看哪個(gè)文章拿冠軍,這時(shí)候有機(jī)器人閱卷,跟人的閱卷有什么差別,怎么樣實(shí)時(shí)的交互,批改這個(gè)作文,怎么樣打分,還要形成評(píng)語(yǔ),都能達(dá)到以假亂真的程度。所以圖靈測(cè)試又被提上了話題,尤其重要的是,最近全世界都在做智能駕駛,無(wú)人駕駛,駕駛驅(qū)動(dòng)的圖靈測(cè)試怎么測(cè)。如果我們?cè)诼飞峡吹揭慌_(tái)汽車,你是否分辨不出是機(jī)器人開的還是人開的?你是否分辨一個(gè)新手或者是老司機(jī)?是A駕照還是C駕照?圖靈測(cè)試在后圖靈時(shí)代已經(jīng)進(jìn)入了我們的生活。

  谷歌公司是無(wú)人駕駛的領(lǐng)頭羊,2015年就聲稱跑了100萬(wàn)英里,達(dá)到人類75年的駕齡了,但遇到一個(gè)最基本的問(wèn)題,無(wú)人車上路怎么樣獲得駕照,駕駛認(rèn)知度量已經(jīng)成為交管部門當(dāng)務(wù)之急的問(wèn)題,對(duì)我們科技工作者來(lái)說(shuō),腦認(rèn)知如何度量,這是一個(gè)非常重要的科學(xué)問(wèn)題。假如我們把圖靈測(cè)試的這個(gè)人變成一個(gè)自動(dòng)駕駛儀,你區(qū)別不出是智能駕駛的汽車還是無(wú)人駕駛,那能不能叫圖靈測(cè)試,如果測(cè)試者坐在直升飛機(jī)上,看交通流,車子往前走,你區(qū)別不出哪一輛車是人開的,哪一輛車是機(jī)器人開的,可不可以說(shuō)就達(dá)到了人的水平呢。圖靈測(cè)試進(jìn)入日常生活,進(jìn)入尋常老百姓家已經(jīng)不奇怪了,這里列出了一大堆需要我們識(shí)別的測(cè)試,比如網(wǎng)上聊天機(jī)器人,你用語(yǔ)句搜索,它把答案變成語(yǔ)音還給你,因?yàn)閱?wèn)出現(xiàn)了搜索引擎和語(yǔ)音智能的發(fā)展,使我們隨時(shí)可以聽到聲音,這到底是人跟我們聊天,還是機(jī)器人跟我們聊天,是機(jī)器人跟我說(shuō)話還是人在說(shuō)話,是機(jī)器人在翻譯還是人在翻譯,所以這就涉及到圖靈測(cè)試的問(wèn)題。遠(yuǎn)程醫(yī)療把我們可穿戴的傳感設(shè)備,把你的物理參數(shù)送上去以后,它給你開的藥方,怎么知道是專家開的還是機(jī)器人開的。你在家里的時(shí)候,孩子在網(wǎng)上做輔導(dǎo)或者咨詢,你怎么知道這個(gè)輔導(dǎo)老師是人還是機(jī)器人等等。所以圖靈測(cè)試進(jìn)入日常生活,人類已經(jīng)進(jìn)入后圖靈的圖靈測(cè)試。無(wú)論是機(jī)器對(duì)話,機(jī)器寫詩(shī)還是自動(dòng)駕駛,有一點(diǎn)必須堅(jiān)持,那就是允許測(cè)試者現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督和交互,測(cè)試者可以現(xiàn)場(chǎng)改變紅綠燈,看看車能不能停下來(lái),可以制造一個(gè)干擾的汽車障礙,看看能不能避障。所以現(xiàn)場(chǎng)介入的交互是必須的,我們拿駕照的時(shí)候,當(dāng)你路考的時(shí)候,同樣兩個(gè)人,水平差不多,一個(gè)人拿到駕照了,一個(gè)人沒(méi)有拿到駕照,考官說(shuō)你不行,你剛才超車的時(shí)候頭沒(méi)有往后看,我們規(guī)定頭要往后看的,所以下次再考,但是你態(tài)度好一點(diǎn),你記住了,這一次過(guò)了就可以了,所以我們認(rèn)為圖靈測(cè)試本質(zhì)上盡管存在客觀性,但是必然帶有主觀性,如果一個(gè)駕駛員老不合格,這就會(huì)受到質(zhì)疑,何況駕照還可以收回,所以對(duì)圖靈測(cè)試應(yīng)該用這樣的觀點(diǎn)來(lái)看。

  駕駛圖靈測(cè)試的現(xiàn)實(shí)意義非常重要,隨著機(jī)器換人時(shí)代的到來(lái),有這樣一個(gè)問(wèn)題,相比較而言,汽車自動(dòng)化程度比較高,一個(gè)駕駛員怎么樣通過(guò)方向盤油門的動(dòng)作改變習(xí)慣的,常年的考駕照的測(cè)試,已經(jīng)積累了豐富的經(jīng)驗(yàn),駕駛圖靈測(cè)試可以成為圖靈測(cè)試的起始點(diǎn)。汽車工程師學(xué)會(huì)有一個(gè)非常自動(dòng)駕駛的等級(jí)區(qū)分,分成L0到L5。上面兩個(gè)是人駕駛,下面三個(gè)是機(jī)器人駕駛,有的廠家宣稱我要做L4的自動(dòng)駕駛,有人說(shuō)我只能做L3,我覺(jué)得輔助駕駛挺好,所以有一個(gè)問(wèn)題,就是圖靈測(cè)試的問(wèn)題。自動(dòng)駕駛的等級(jí)轉(zhuǎn)換點(diǎn)如何度量,掌握權(quán)交界點(diǎn)如何度量,5級(jí)分類可操作點(diǎn)在哪里,要規(guī)定100個(gè)駕駛窗口還是1000個(gè)駕駛窗口,這還真是一個(gè)問(wèn)題。我們?cè)诒本┛梢钥吹胶芏嗵厮估能?,有的賣80萬(wàn),有的賣120萬(wàn),你問(wèn)駕駛員你自動(dòng)駕駛了嗎,基本上沒(méi)有,因?yàn)樘厮估暦Q是L2等級(jí),需要駕駛員的手放在方向盤上,保持注意力,如果不這樣干,出了事還是駕駛員的。蘋果公司在加州測(cè)試是1000英里,0.2次干預(yù),也就是北京到深圳來(lái)回一趟只干兩次,所以圖靈測(cè)試的問(wèn)題是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。

  人的智商到底是怎么樣表現(xiàn)的,生物學(xué)家告訴我們,在微觀,宏觀維度上有不同的表現(xiàn)。比如說(shuō)當(dāng)我們看臺(tái)子上寫的人工智能,你腦子里的興奮區(qū)也許在這個(gè)地方。當(dāng)你耳朵里聽到人工智能這個(gè)詞興奮度在這個(gè)地方,什么也沒(méi)有聽說(shuō),你自己想,興奮區(qū)就更多了,所以告訴大家,記憶很重要,一個(gè)駕駛員頭腦里記錄了多少場(chǎng)景,能夠應(yīng)付多少事件,怎么學(xué)習(xí)的,這點(diǎn)很重要。再一個(gè),當(dāng)你看周圍場(chǎng)景的時(shí)候,駕駛員是有選擇性注意的,同樣一個(gè)場(chǎng)景,小孩子和一個(gè)經(jīng)驗(yàn)駕駛員看,注意點(diǎn)是不一樣的。我們很多人都做機(jī)器視覺(jué),有人說(shuō)是計(jì)算機(jī)視覺(jué),確切說(shuō)是圖像的處理和理解,我們叫做先視后覺(jué),它無(wú)特定的任務(wù)驅(qū)動(dòng),所以我們進(jìn)行分類,聚類,進(jìn)行一些識(shí)別,形成一個(gè)全局的認(rèn)知,現(xiàn)在很火。但是人類認(rèn)知難道都是這樣的嗎?不是的,因?yàn)槲覀冊(cè)谧鰺o(wú)人駕駛的時(shí)候,有一條堅(jiān)定的信念,叫做傳感器不完美,是我們確定的一條原則,不要想著哪個(gè)傳感器是完美無(wú)缺的,分布在車體各部位都認(rèn)為看到了全局。生物視覺(jué)和機(jī)器視覺(jué)的差別,觀而不覺(jué),無(wú)視后覺(jué),邊視邊覺(jué),先覺(jué)后視。生物視覺(jué)選擇性注意當(dāng)中,我們經(jīng)常聽到,大范圍優(yōu)先,或者大尺度有限,當(dāng)你看一幅圖的時(shí)候,大圖很重要,細(xì)微的地方并不重視,這是優(yōu)先點(diǎn)不重要。還有,當(dāng)你看到一個(gè)圖像的時(shí)候,掉下來(lái)的部分你很注意,這是一個(gè)圓的,方的長(zhǎng)的,還有一種差異優(yōu)先。我們的問(wèn)題是,在選擇注意力的時(shí)候,這幾個(gè)問(wèn)題碰到一起到底誰(shuí)優(yōu)先,我們研究的結(jié)果認(rèn)為,真正的是記憶優(yōu)先,你頭腦里記憶的東西對(duì)當(dāng)前情景會(huì)發(fā)生很大的注意,上午很多人研究感知的智能,沒(méi)有人研究認(rèn)知的智能,對(duì)不起,我們就在研究認(rèn)知的智能。腦認(rèn)知的主要外面表示在如何聽說(shuō)和如何看,腦認(rèn)知的內(nèi)涵是想,想的時(shí)候有三種認(rèn)知,記憶認(rèn)知,計(jì)算認(rèn)知和交互認(rèn)知,我在一個(gè)場(chǎng)合說(shuō)了一點(diǎn)計(jì)算機(jī)負(fù)面的話,我們?nèi)祟悓?duì)計(jì)算機(jī)的追求有一點(diǎn)貪得無(wú)厭,現(xiàn)在這么快,我們還要更快,但是我們沒(méi)有用精力研究記憶和交互,這是一個(gè)遺憾。我們?cè)谘芯坑?jì)算的同時(shí),應(yīng)該花更多的精力研究記憶和交互,這才是受腦認(rèn)知啟發(fā)的人工智能。

  我們認(rèn)為人類認(rèn)知沒(méi)有你想想的那么復(fù)雜,用一句話,一件事情反復(fù)的裝進(jìn)你的頭腦里,你就形成了自己的認(rèn)知,記憶是腦認(rèn)知的核心,遺忘是人類智能的顯著表現(xiàn),沒(méi)有遺忘腦子將不堪重負(fù)。神經(jīng)生物學(xué)家告訴我們,人類記憶是分區(qū)的,瞬間記憶,工作記憶,場(chǎng)景記憶,有不同的劃分的區(qū)域和方法。遺忘是對(duì)記憶的不能再認(rèn)和回憶,因此我們應(yīng)該研究遺忘、記憶、存儲(chǔ),認(rèn)知過(guò)程可用卷積表征體現(xiàn)出來(lái)。我個(gè)人定義了一個(gè)很重要的公式,記憶是認(rèn)知函數(shù)和遺忘記憶的卷積。我提出用認(rèn)知學(xué)的物理方法研究人的遺忘,一個(gè)圖片怎么實(shí)現(xiàn)遺忘的,在你的記憶里怎么恢復(fù)的,這件事情應(yīng)該下決心研究清楚。感覺(jué)記憶是非常豐富的,但是也是瞬間的,工作記憶是在海馬體里面,它和學(xué)習(xí)有很大的關(guān)聯(lián)。大腦的皮層的記憶已經(jīng)被抽象化了,所以人工智能的學(xué)者不能簡(jiǎn)單研究計(jì)算,還要研究記憶,不但要研究學(xué)習(xí)和遺忘,還要研究三個(gè)不同記憶區(qū)的劃分方法。要研究工作記憶和場(chǎng)景記憶,怎么樣幫助當(dāng)前的瞬間感知。人腦的計(jì)算沒(méi)有什么復(fù)雜的變化,就是一種相似計(jì)算,是我們復(fù)雜化了。交互是腦認(rèn)知的重要形態(tài),交互的力度不一樣,各有各的不同,怎么樣實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換。人在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互的同時(shí),還有與外面世界的交互,獲得心得感知,所以交互只有二重性。對(duì)于無(wú)人駕駛來(lái)說(shuō),你要從人的駕駛認(rèn)知必須回答的問(wèn)題,人腦是如何定位的。大家都知道,做無(wú)人駕駛最難的技術(shù),就是實(shí)時(shí)定位,我們把大的坐標(biāo)系叫做上帝坐標(biāo)系,每個(gè)人看的都一樣,我們的智能體是以它為基礎(chǔ)的認(rèn)知,因此我們提出對(duì)周邊環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)定位,以及影射,這樣才能知道我這輛車當(dāng)前應(yīng)該在什么地方采取什么動(dòng)作。語(yǔ)言我們認(rèn)為是圖像認(rèn)知在不同抽象中的語(yǔ)義標(biāo)注。要構(gòu)造不同尺度連接組的,三位一體的多個(gè)多層的卷積網(wǎng)絡(luò)。

  這時(shí)候我們看看計(jì)算機(jī)的局限性,計(jì)算機(jī)最主要的是CPU,腦認(rèn)知的單元每層都有記憶智能,計(jì)算智能和交互智能,這樣才能建立起來(lái)。我們的觀點(diǎn)和特斯拉不一樣,和谷歌有區(qū)別,和英特爾也有不同,我們認(rèn)為八個(gè)字,無(wú)人駕駛,難在擬人。無(wú)人駕駛不僅僅是車,不是做自動(dòng)化就可以了,自動(dòng)化遇到了天花板,人工智能來(lái)了。

  我們有一點(diǎn)感嘆,現(xiàn)在的汽車可以做到100馬力甚至更高,但是汽車真的不如馬的認(rèn)知,馬是認(rèn)知主體,老馬識(shí)途,車不如馬,現(xiàn)在無(wú)人駕駛遇到最大的痛點(diǎn)就是最后一公里,回不來(lái),共享單車回不來(lái),將來(lái)共享汽車,最后一公里回不來(lái),共享汽車的商業(yè)化用途就無(wú)解。因此,要想實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛為主的駕駛,最根本的問(wèn)題到底是解決車還是解決人,我們發(fā)出一點(diǎn)不同的聲音,如果做解決車的問(wèn)題,就把車的自動(dòng)化做好,我們做一個(gè)軟件定義的機(jī)器,實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛。如果解決人的問(wèn)題,那就必須具有記憶,決策和行為能力的認(rèn)知主體,進(jìn)行自主駕駛,一字之差,差之毫厘,自動(dòng)化學(xué)者和人工智能學(xué)者是有不同的觀點(diǎn)的。汽車的行為是由駕駛員決定的,無(wú)人駕駛難在擬人,因此我們要研究駕駛員行為學(xué)和駕駛員心理學(xué),當(dāng)在爆胎的時(shí)候,駕駛員的動(dòng)作恰當(dāng)嗎,我們要研究駕駛員的感知、記憶、控制和行為技巧,而不是一味的改良車輛動(dòng)力學(xué)性能,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

  我們看看駕駛員的行為學(xué)和心理學(xué),這張圖是在自動(dòng)駕駛之前,在交通運(yùn)輸里就有的,專門研究駕駛員的行為學(xué)和心理學(xué),分為感知域,認(rèn)知域,行為域,現(xiàn)在把感知智能適應(yīng)以后的結(jié)果演化成駕駛透視圖,通過(guò)深度學(xué)習(xí)或者算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)方向盤和油門的控制,然后我們把駕駛員的駕駛技巧,怎么樣省油,坐著舒服,就是有技巧的駕駛,怎么樣使這個(gè)車子開的平穩(wěn),我們自然科學(xué)基金會(huì)組織全國(guó)八九次的比賽,考慮到裁判指標(biāo),圖靈測(cè)試的指標(biāo),我們檢測(cè)4個(gè)S,靠這4個(gè)S形成圖靈測(cè)試,拿出一個(gè)表,決定誰(shuí)是冠軍,誰(shuí)是亞軍?,F(xiàn)在我們?cè)谧稣J(rèn)知領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí),駕駛認(rèn)知的核心是學(xué)習(xí)還是記憶,生活是記憶,駕駛也是記憶,駕駛員開車的時(shí)候都是在算賬嗎,所以記憶很重要。每次駕駛都會(huì)結(jié)合對(duì)過(guò)去駕駛的記憶,學(xué)習(xí)是什么,學(xué)習(xí)是理解知識(shí),形成記憶的交互過(guò)程,理解是信息的認(rèn)知或已有認(rèn)知的結(jié)果,而記憶彌散在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中,不去研究這樣的問(wèn)題,做出的決策和結(jié)果出路不大。駕駛員的經(jīng)驗(yàn)和臨場(chǎng)處理能力必須由駕駛員自己替代。我們現(xiàn)在開始往記憶和交互上發(fā)展,當(dāng)然計(jì)算也是很重要,有的單位說(shuō)我們做一個(gè)機(jī)器人操作系統(tǒng),用它支撐駕駛員,操作系統(tǒng)ROS固然重要,但是它不能代表駕駛員。如果要說(shuō)駕駛員的注意力,釋放駕駛員的認(rèn)知,必須有一個(gè)物化駕駛員的認(rèn)知,我們把特定的駕駛認(rèn)知叫做駕駛腦,這樣以來(lái)就會(huì)注意力集中,永遠(yuǎn)專注,永不疲勞,原來(lái)駕駛員發(fā)生的事故稱之為人類第一殺手,也就不再存在,這該多好。

  駕駛認(rèn)知,自動(dòng)駕駛是機(jī)器駕駛,它物化了駕駛員的認(rèn)識(shí),實(shí)現(xiàn)了無(wú)人駕駛。我們想一想,自動(dòng)駕駛?cè)绻窃诘罔F比較好,因?yàn)殍F路是它的,還有網(wǎng)絡(luò)調(diào)度,如果是高鐵,也可以做自動(dòng)駕駛,因?yàn)榈缆肥欠忾]的,調(diào)度能力很強(qiáng)。如果是飛機(jī)也可以做自動(dòng)駕駛,唯獨(dú)汽車不行,因?yàn)槠囀悄銈€(gè)人的代步工具,它在開放的不確定性的環(huán)境下,常常會(huì)遇到大雪、大霧、大雨。比如說(shuō)冰雪,還有人為的紅綠燈失效,道路施工,車輛醉駕等等,如果不能處理這些能力,做自動(dòng)駕駛可能難以勝任。有經(jīng)驗(yàn)的駕駛員,標(biāo)桿駕駛員能夠靈活處置,自動(dòng)駕駛車怎么樣學(xué)習(xí)呢,這是我們研究的重點(diǎn)。一個(gè)小孩能夠成功的抓住一只球,這是計(jì)算出來(lái)了嗎,不是,是用了什么算法嗎,也不是。一次又一次的學(xué)習(xí),操練,久而久之,智能成為新的本領(lǐng)。我們認(rèn)為開車和學(xué)英語(yǔ)本質(zhì)上是相同的,熟練的司機(jī)開車,如同自己走路一樣自然,開多了,不是每天都在計(jì)算。經(jīng)驗(yàn)駕駛員,不但要符合駕規(guī),安全行駛,我們還要使車子坐起來(lái)比較舒服,從A點(diǎn)到B點(diǎn)怎么樣舒服省油,這也是駕駛員重要的技巧。因此我們發(fā)明了一個(gè)單詞,Driving Brain,不同的人開車行為習(xí)慣不一樣,我們認(rèn)為自駕車應(yīng)該有個(gè)性,好像我們每個(gè)人開車都有個(gè)性一樣,如果你不強(qiáng)調(diào)開車的水平,我們可以找標(biāo)桿駕駛員開車,這也是可以的。駕駛技能的習(xí)得通常通過(guò)認(rèn)知,關(guān)聯(lián),自主三個(gè)因素決定的。如果像特斯拉一樣,把傳感器放在車?yán)?,讓人工開車,開了兩年以后,拿回來(lái)一學(xué)習(xí),再放回去讓它和你開車一樣。在路上的行為就成了自己的行為,人的感知和車的行為達(dá)到了合一的境界,這是我們追求的目標(biāo)。

  我們十多年的自動(dòng)駕駛的生涯告訴我們,這件事情很重要,如果沒(méi)有的話,我們?nèi)匀粫?huì)恐慌、迷茫,今天做的很好的,明天可能就做不好了。感知認(rèn)知和行為有一個(gè)比較好的反饋過(guò)程,從動(dòng)態(tài)感知到態(tài)勢(shì)分解,到自主決策,這個(gè)期間場(chǎng)景記憶,功能記憶都起到很重要的作用。四類傳感器,分別是激光雷達(dá),攝象頭傳感器,還有車姿傳感器,還有GPS傳感器,這代表我們的感知系統(tǒng)。而認(rèn)知系統(tǒng)里,既有駕駛技術(shù),還有各種各樣的記憶棒,我們利用當(dāng)前的駕駛態(tài)勢(shì)和時(shí)間序列表決策當(dāng)前的認(rèn)知,形成認(rèn)知箭頭,控制車的動(dòng)力和行為,這塊叫做小腦,因?yàn)樗呀?jīng)有駕駛技巧了,從感知到認(rèn)知到行動(dòng),再感知到認(rèn)知到行動(dòng)??上壤梦㈦娮蛹夹g(shù),采用GPU+CPU+FPGA+ASIC機(jī)構(gòu),生產(chǎn)專用芯片和板卡,2016年研發(fā)的駕駛腦V1.0。原來(lái)開始開車準(zhǔn)備時(shí)間十幾分鐘,現(xiàn)在我們開車啟動(dòng)時(shí)間只要22秒,我們終于開始我們自己的發(fā)明,就是駕駛腦,它是給你拿駕照的,它是給你積累駕駛技能的,它是買路熟的,它是個(gè)性化駕駛和標(biāo)桿駕駛,這些東西怎么靠自動(dòng)駕駛完成的呢,這就是我們?cè)谌澜绲淖詣?dòng)駕駛的浪潮中發(fā)出了自己微弱的聲音。我們認(rèn)為人工智能的使命是加速汽車向人機(jī)交互的轉(zhuǎn)變。有了駕駛腦,有可能使汽車成為駕駛員自己,這是我們?nèi)祟愖非蠓浅S欣硐?,有意義的科技,我們很多人買聊天機(jī)器人,我們想汽車也應(yīng)該是這樣的。智能駕駛專用實(shí)驗(yàn)與評(píng)估環(huán)境,全國(guó)已經(jīng)批準(zhǔn)了7個(gè)實(shí)驗(yàn)場(chǎng),這很有可能發(fā)展成為賽車手和賽車機(jī)器人的賽車場(chǎng)。

  機(jī)器人換人帶來(lái)一個(gè)新的行業(yè),就是后圖靈時(shí)代,也許是人機(jī)共生,共融,共發(fā)展的時(shí)候了。如果人腦的特定問(wèn)題域的認(rèn)知能力可以先局部地得到解決,比如駕駛問(wèn)題,寫作問(wèn)題,學(xué)英語(yǔ)問(wèn)題等等。如果我們做一個(gè)流動(dòng)大巴車,我們安排一個(gè)駕駛腦,安排一個(gè)聊天腦,不但會(huì)開車還會(huì)導(dǎo)游,這樣下去,千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)特定的機(jī)器人認(rèn)知腦,通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),云計(jì)算和大數(shù)據(jù),是不是可以倒逼變成一個(gè)通用的人工智能呢,或者強(qiáng)人工智能呢,我們一起來(lái)拭目以待,謝謝大家。

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