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allbet开户(www.allbetgame.us):不管马斯克怎么吹 自动驾驶汽车成真可能还需要几十年

admin2021-06-0619

Waymo的自动驾驶出租车

腾讯科技讯 6月5日新闻,岂论埃隆・马斯克(Elon Musk)等科技界高管怎么吹嘘,但行业专家们并不确定什么时刻自动驾驶汽车能够成为现实,在无需人们辅助的情形下行驶到任何地方。这一切能够发生的条件是人工智能需要变得加倍伶俐。

2015年,特斯拉首席执行官埃隆・马斯克(Elon Musk)曾示意,可以在“任何地方”实现自动行驶的无人驾驶汽车将在两到三年内泛起。

2016年,叫车服务公司Lyft首席执行官约翰・齐默(John Zimmer)曾展望,到2025年自动驾驶汽车将让人们的汽车所有权“险些完全成为历史”。

2018年,Waymo首席执行官约翰・科拉菲克(John Krafcik)忠告称,自动驾驶汽车商业化需要的时间比普遍预计得更长。

2021年,一些行内专家仍不确定消费者何时能购置到实现真正自动驾驶的无偏向盘汽车。

与投资者和科技公司首席执行官们差异,研究人工智能、系统工程和自动驾驶手艺的学者耐久以来一直以为,研发出一辆能实现完全自动驾驶的汽车需要几年甚至几十年的时间。现在有些专家更进一步说,虽然相关投资已经跨越800亿美元,然则只要人工智能方面没有重大突破,或者现有都会没有经由重新设计,可能所谓的自动驾驶汽车永远不会成为现实。

现在,纵然是那些对这项手艺放肆炒作和吹嘘的人也最先向这种态度倾斜。马斯克在2019年曾加倍推许之前展望,称特斯拉的自动驾驶出租车将在2020年前亮相。现在其也最先公然认可,专家们的否认态度可能有一定原理。

马斯克自己最近在小我私人社交媒体上写道:“必须解决掉现实天下人工智能的主要问题之后,无人监视的全自动驾驶才会奏效。”换句话说,为了让汽车能像有人驾驶一样上路行驶,研究职员必须缔造出与人类一样的人工智能。但人工智能领域的研究职员和学者会告诉民众,这依旧是人类不知道若何去做的事情。另一方面,马斯克似乎以为这正是特斯拉将要实现的目的。他一直放肆宣传公司新一代“全自动驾驶”手艺现在正处于测试阶段,但现实上这只是一个名字有误导性的辅助驾驶系统。

圣达菲研究所盘算机科学家兼庞大性科学教授梅勒妮・米切尔(Melanie Mitchell)在《为什么人工智能比我们想象的要难》一文中指出,随着真正自动驾驶汽车问世的最后限期不停推迟,业内人士正在重新界说自动驾驶汽车这个术语。这些汽车现在行驶不仅需要平安驾驶员或者远程监控装备,而且需要一个在地理条件方面受限制的测试区域和理想的天气条件,而自动驾驶汽车制造商和支持者已经将所有这些注重事项纳入了他们对自动驾驶的界说当中。

问题在于,米切尔写道,纵然有这么多带引号的注重事项,“相关展望仍没有成为现实。”

在现在现实上可以买到的汽车当中,自动驾驶功效主要是自顺应巡航,好比通用汽车的Super Cruise或特斯拉Autopilot都是云云。通用汽车子公司Cruise正在旧金山测试无人驾驶汽车,虽然车内没有司机,但仍有一小我私人在后排监控汽车运行状态。在美国,只有一家完全没有人类司机的机械人出租车服务公司投入了商业化运营,就是Alphabet子公司Waymo在凤凰城低密度区域开展的小规模运营。

即便云云,Waymo汽车照样发生过一些小碰小擦,人们以为这些汽车令人疑心的行为是事故发生的可能缘故原由。最近,一辆Waymo汽车被修建工地随意摆放的交通锥弄得晕头转向。

Waymo公司软件工程师、行为团队认真人纳撒尼尔・费尔菲尔德(Nathaniel Fairfield说):“我并不以为我们发生碰擦的情形比人类司机更严重。”Waymo公司的自动驾驶汽车设计得相当郑重――“与传统的冒失驾驶者完全相反,”费尔菲尔德弥补道。

克里斯・厄姆森(Chris Urmson)是自动驾驶卡车初创公司Aurora的认真人,该公司最近收购了叫车服务公司Uber旗下的自动驾驶部门。Uber还向Aurora投资了4亿美元。厄姆森说,“在未来几年内,我们将看到自动驾驶汽车上路并投入使用,但真正普及还需要时间,”他说。

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厄姆森说,Aurora最初推出的自动驾驶卡车将只能在公司已经绘制出高分辨率三维舆图的高速公路上行驶。Aurora的最终目的是让使用该系统的卡车和汽车在高速公路外自由行驶,但厄姆森拒绝透露这一目的何时实现。

行驶环境受限、需要人工监控的“自动驾驶”汽车早在几年前就已经被人们展望到了。但一些公司首席执行官和工程师以为,若是这些系统能够在汽车行驶历程中积累足够长的里程,新的自动驾驶功效就会泛起。现在,一些人以为天下上所有的测试数据加起来都不能填补人工智能手艺的基个性缺陷。

杜克大学盘算机科学教授、人类与自动化实验室主任玛丽・卡明斯 (Mary Cummings)示意,在所谓机械学习的人工智能领域,几十年的研究只换来了最原始的“智能”。

为了评估当今的机械学习系统,卡明斯开发了一个四级的人工智能庞大度系统。最简朴的头脑方式始于以手艺为基础的“自下而上”推理。这也是当今人工智能异常善于的事情,好比教会行驶汽车在高速公路上排成一条线。下一步是基于规则的学习和推理,好比说在住手标志处该做什么。之后是基于知识的推理,好比说若是一半标志被树枝遮住了,它照样一个住手标志吗?而最主要的则是专家推理:这是一种怪异的人类手艺,即进入一个完全新颖的环境中,然后运用已有的知识、履历和手艺安然脱身。

自动驾驶汽车的问题真正体现在第三个层面。卡明斯说,现在的深度学习算法是机械学习领域最先进的手艺,尚无法实现基于知识的天下形貌。而人类工程师试图通过确立稀奇详细的舆图来填补传感器数据的空缺,从而填补这一缺陷;但环境无时无刻不处于转变当中,这种方式往往由于信息更新得不够频仍而不足以在任何可能情形下指导车辆行驶,好比遇到一个未绘入舆图的修建工地时就会陷入逆境。

机械学习系统在模式匹配方面异常精彩,但在将从一个领域学到的器械转移到另一个领域时显示却很糟糕。例如机械学习系统可以识别出路边堆的雪人可能是行人,但不能分辨出这现实上是一个无生命的物体,不太可能过马路。

“当你照样个蹒跚学步的孩子时,你被见告说炉子很热,”卡明斯说。但她弥补说,人工智能并不善于将关于一个炉子的熟悉转移到另一个炉子上。“你必须见一个教一个。”

麻省理工学院的一些研究职员正试图通过回归基础来填补这一空缺。他们投入伟大精神,试图从工程学领域来明白婴儿是若何学习的,以便将其应用到未来的人工智能系统中。

卡明斯说:“整个自动驾驶行业为此已经投入了几十亿美元,但他们不会获得他们以为会获得的器械。”她示意,这并不意味着我们最终不会获得某种形式的“自动驾驶”汽车,只是“不会像普遍答应的那样。”

然则她弥补说,在经由详细测绘的区域运行、搭载激光雷达等种种传感器的小型穿梭巴士可以将不确定性降低到羁系机构和民众可以接受的水平。

Waymo的费尔菲尔德称,他的团队以为普及像Waymo这样的自动驾驶出租车服务没有基个性手艺障碍。他弥补道:“若是你过于守旧,忽视现实,你会说这需要30年的时间――但事实并非云云。”

越来越多的专家以为,实现完全自动驾驶基本就不靠人工智能。工程师们已经解决了诸如让宇宙飞船在火星外面着陆等无数其他庞大的问题,而方式是把问题分成小块,这样伶俐人就可以设计出能实现每个部门功效的整个系统。卡内基梅隆大学工程学教授拉杰・拉杰库马尔(Raj Rajkumar)耐久从事自动驾驶汽车的研究,他对这条蹊径持乐观态度。“这不会在一夜之间发生,但我已经看到了隧道终点的灼烁,”拉杰库马尔说。

这也是Waymo致力于自动驾驶班车能上路行驶的主要战略,因此费尔菲尔德说,“我们不以为你需要真正的人工智能来解决驾驶问题。”

Aurora的厄姆森说,他的公司将人工智能与其他手艺连系起来,设计出能够像人类那样将一样平常规则应用于新情形的系统。

米切尔说,用可靠的“系统工程”这种老设施实现自动驾驶汽车,仍然意味着要破费巨资在蹊径上配备应答器和传感器,以指导和纠正自动驾驶汽车。她弥补说,这将仅限于特定区域和特定天气条件下使用自动驾驶汽车,若是泛起问题,远程操作职员将随时接受对汽车的控制。

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