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L5的野望

說來也巧，也在最近，特斯拉CEO埃隆·馬斯克表示：“全自動駕駛技術”有望在今年年底前推出。事實上，馬斯克曾在世界人工智能大會開幕式上就表示，特斯拉已“非常接近”L5級自動駕駛技術，有信心在今年開發出這項技術的基本功能。

所謂L5級自動駕駛，你可以簡單理解為：無人駕駛系統能夠在任何條件下駕駛車輛。

與其他科技領域一樣，馬斯克在自動駕駛身上表現出極度的樂觀，但卻仍有反對者對“完全自動駕駛的交通系統”表示悲觀，甚至最極端的說法是：L5或許是一個夢。

原因很簡單，AI處理不了意外。

數十年前，AI概念誕生初期，當時的研究者心高氣傲，并不滿足于將機器僅用于計算，他們試圖讓AI完整拷貝人腦的思考過程，讓機器“知其然，也知其所以然”。

但眾所周知，多年以來，人類意識之謎沒有任何實質進展，研究者開始收縮野心，重回對“計算”的追尋。如今的機器學習就是一條試圖彎道超車的捷徑，將現實世界以數據作為顆粒度呈現，再通過神經網絡消化數據，更好地認清這個世界。

以自動駕駛為例，它最基礎的原理就是將人類司機目力所及的一切物體，路人，建筑，其他車……都構建成三維模型，關心它們之間的移動趨勢，估算速度，預測路線，有沖突就剎車或繞路。

但從邏輯上，這也幾乎意味著，無人車做不到所謂“絕對”的準確性，因為真實的交通是一個復雜生態系統，隨機分布著各種意外。

據說谷歌自動駕駛就曾遇到過不少“意外”：比如，幾個小孩在高速路上玩青蛙；一個殘疾人坐著電動輪椅，在路上追一只鴨子，鴨子繞圈跑，他也繞圈追……面對如此荒誕場景，你很難苛求機器能百分百預測這些人的軌跡。畢竟近些年人工智能領域的一切進步，都可歸為相似的框架：“輸入數據，生成回應”——換句話說，由過去推導未來，機器沒法預測完全不在它經驗范圍內的意外。

命運自有時間表

自動駕駛或許處理不了“意外”，但自動駕駛將駛向未來這件事本身，應該沒有意外。

原因有很多，比如在單純的概率層面，機器犯錯更少。譬如特斯拉剛剛發布202年第二季度車輛安全報告顯示，在有Autopilot自動輔助駕駛參與下的駕駛過程中，平均每453萬英里的行駛里程會出現一起交通事故；在沒有Autopilot自動輔助駕駛參與但有主動安全功能的駕駛過程中，平均每227萬英里的行駛里程會發生一起交通事故；在沒有Autopilot自動輔助駕駛和主動安全功能參與的駕駛過程中，平均每156萬英里的行駛里程會出現一起交通事故。

這一觀點老生常談，因此我想談談另一個原因，那就是：追溯人類技術演變史，一旦新事物破繭而出，往往就沒有了回頭路，你只能去迭代它，不能消滅它。

其實就像香煙，大約公元400多年，人類開始使用煙草，而一旦香煙誕生，你覺得它還會從世界上徹底消失嗎？永遠不會。哪怕進入現代，人類若想減少香煙帶給整個社會的負外部性，也只能通過技術而非禁止，比如發明電子煙。

事實上，攤開科技史你會發現，解決技術帶來的問題的方式永遠都是通過更好的技術，忘了是哪位技術思想家說過：“即使新的科技發明帶來的49％是問題，但它同時也帶來了51％的好處，差別就在于這2％，2％很少，但人類需要這2％，通過一年年積累產生強大影響力。所以，即便新發明帶來的好處只比問題多一點，這一點就是人類進步的動力。”

自動駕駛就是如此。

雖然大多數人離它真正普及還很遠，但如開篇所述，命運自有時間表。

一百多年前，人類一旦發明汽車，馬車所代表的田園牧歌，就只能成為一曲挽歌；一百多年后亦是如此，從汽車與信息文明相遇的那一瞬間，一切悲喜就已不可避免。