为什么要选择这样一条技术路线? Stefan 提到,现在的自动驾驶行业存在很多问题,如缺乏明确的部署里程碑,没有明确的商业模式等,但最大的问题在于监督学习,这种自动驾驶汽车赖以生存的技术并没有达到宣传中的效果。它并非真正的人工智能,只是一个复杂的模式匹配工具而已。 「2015 年的时候,大家都觉得自己的下一代就不用学开车了。那段时间监督学习发展迅猛,几年之间就从只能识别猫进化到会开车了。」 那时看来,人工智能的发展仿佛也遵循着摩尔定律。如果按照这种趋势发展下去,人类很快就要被机器取代了。
但 5 年之后,研究自动驾驶的专家们却改了说法,声称实现自动驾驶至少还需要十年时间。 构建 AI 最难的一点就是处理不常见的情况,这一点大家已经达成共识。模型越优秀,就越难找到包含小概率情况的靠谱数据集。改进 AI 系统的成本呈指数级增加,但性能提升的效果并非如此。 实际上,监督机器学习的曲线似乎更接近 S 形(下图中的蓝色曲线):