編者注：本文作者為奇點(diǎn)大學(xué)創(chuàng)始教師之一、無人車專家Brad Templeton。

圖片來源：comma.ai

如今，世界上最讓人神往的黑科技大概就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如“深度學(xué)習(xí)”。這些網(wǎng)絡(luò)正在征服人工智能和模式識別領(lǐng)域一些最大的難題。隨著它們的進(jìn)步，AI領(lǐng)域見證了許多里程碑，出現(xiàn)了達(dá)到、或超過人類能力的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。前陣子刷爆你朋友圈的阿爾法狗，就是該領(lǐng)域內(nèi)一個(gè)新晉秀才。

尤其是在圖像識別領(lǐng)域。在最近幾年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在一些任務(wù)中已經(jīng)開始超過人類，例如識別照片中的路牌，甚至在醫(yī)學(xué)掃描影像中，比放射科醫(yī)生更能夠識別癌癥。

這些網(wǎng)絡(luò)正在影響機(jī)器人汽車的研發(fā)。他們?yōu)闄C(jī)器人技術(shù)和無人車駕駛帶來了視覺系統(tǒng)應(yīng)用，帶來了重大進(jìn)步，并且進(jìn)步速度超過預(yù)期。兩年以前我說，在沒有激光雷達(dá)的情況下，視覺系統(tǒng)還不夠好，要應(yīng)用在安全的無人車上還早著呢。雖然那一天還沒有到來，但是已經(jīng)非常近了，沒法再說“還早著呢“。與此同時(shí)，激光雷達(dá)和其他傳感器也在進(jìn)步，并且價(jià)格降低。Quanergy（我是該公司顧問）計(jì)劃250美元的8線激光雷達(dá)今年可以出貨，100美元的高清激光雷達(dá)在未來幾年可以出貨。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是MobilEye的一個(gè)主要工具，MobilEye是制造相機(jī)系統(tǒng)和機(jī)器視覺ASIC的耶路撒冷公司，針對ADAS（高級駕車助理系統(tǒng)）市場。這是在特斯拉無人駕駛中使用的芯片，特斯拉稱，它做了很多自己的定制研發(fā)，而MobilEye稱重要的部分還是來自于他們。NVIDIA通過宣傳他們的高端GPU是汽車良好運(yùn)行這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所必須的超級計(jì)算工具，強(qiáng)勢進(jìn)入了無人車市場。當(dāng)然，這兩家公司就GPU和ASCIC哪個(gè)更好沒法達(dá)成一致——這個(gè)我們之后細(xì)說。

Comma.ai來了！

二月我乘坐的一輛實(shí)驗(yàn)車，把這個(gè)概念發(fā)揮到了極致。這個(gè)小創(chuàng)業(yè)公司Comma.ai由首個(gè)破解iPhone的黑客George Hotz帶領(lǐng)，因?yàn)槎虝r(shí)間內(nèi)造出了功能類似其他汽車公司的無人車，吸引了媒體的目光。一月份的時(shí)候，我寫過一篇文章介紹他們的方法，包括他們?nèi)绾慰焖倨平馄嚨木W(wǎng)絡(luò)，簡化電腦對汽車的控制。

他們是利用了CNN（Convolutional Neural Network, 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），而且?guī)缀踔挥昧薈NN。他們的車從一個(gè)攝像頭把圖像導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò)，從網(wǎng)絡(luò)中輸出命令，調(diào)整方向盤和速度，讓車子保持在車道內(nèi)。這樣，系統(tǒng)內(nèi)的傳統(tǒng)代碼很少，只有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一些控制邏輯。

來看看視頻，坐著無人車兜個(gè)風(fēng)：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是通過訓(xùn)練得來。人們駕駛汽車，而汽車向駕車的人學(xué)習(xí)，懂得當(dāng)視野里看見東西時(shí)該如何操作。為了幫助訓(xùn)練，他們還給汽車配備了激光雷達(dá)，可以提供精確的環(huán)境3D掃描，可以更確定地監(jiān)測道路上其他車輛和行人。讓網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練中知道“在這些位置上真的有東西”，網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)會(huì)只通過攝像畫面，就識別出同樣的東西。開車時(shí)，網(wǎng)絡(luò)得不到激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，但是它確實(shí)能輸出它認(rèn)為其他汽車所在的位置，開發(fā)者因而可以測試它的視力如何。

這個(gè)方法既有趣，又驚悚。這讓我們可以開發(fā)靠譜的自動(dòng)駕駛，但是與此同時(shí)，開發(fā)者也不太清楚其中的機(jī)制到底怎么一回事，而且，永遠(yuǎn)也沒法搞懂它做出選擇的依據(jù)。如果它出錯(cuò)，開發(fā)者大致也不知道為什么它會(huì)出錯(cuò)，雖然他們可以給系統(tǒng)更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，直到系統(tǒng)再也不犯錯(cuò)。（他們還可以重播其他記錄數(shù)據(jù)的情景，來確保新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不會(huì)帶來新的錯(cuò)誤。）

你需要大量的數(shù)據(jù)。用視覺系統(tǒng)開車，你得把攝像頭提供的2D畫面分隔為獨(dú)立物體，建造一個(gè)你所看見的3D地圖。你可以用視差角度、相對運(yùn)動(dòng)和兩個(gè)攝像頭，就像人類一樣，但是你還得在這些形狀中識別模式，從不同的距離、角度和光照條件看到它們時(shí)都能識別。這長久以來都是是視覺領(lǐng)域的大挑戰(zhàn)之一——你必須了解物品在不同光線下的情況，在陽光下、在散光下、在夜晚（在汽車燈光和其他燈光的照射下）、當(dāng)陽光直射攝像頭時(shí)、以及當(dāng)樹木在你的目標(biāo)物體上投下移動(dòng)陰影時(shí)。你必須在所有這些情況下，區(qū)分人行道、車道線、路肩、碎片垃圾以及路上的其他車輛。

而且你必須做到完美，也許開一百萬英里只犯一次危險(xiǎn)錯(cuò)誤。一百萬英里在視頻里大約是二億七千萬幀畫面。幸運(yùn)的是，不完美也沒關(guān)系。不能時(shí)時(shí)刻刻都識別每個(gè)物體也沒關(guān)系。如果這一幀漏掉了這個(gè)物體，下一幀識別出來就沒關(guān)系。真的，作為人類，你大概會(huì)同時(shí)看很多幀畫面從而追蹤運(yùn)動(dòng)，所有你只要?jiǎng)e連續(xù)幾秒鐘都看走眼了就行。人類大腦雖然已經(jīng)棒呆了，但是也不能在一個(gè)絕對靜止的照片中毫無遺漏看到每一個(gè)細(xì)節(jié)，但是在一兩秒中的視頻中，大腦可以很好識別每一樣?xùn)|西。

就現(xiàn)在來說，大部分人們還不能如comma.ai所愿，答應(yīng)讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擔(dān)當(dāng)整個(gè)系統(tǒng)。這種方法也許能夠制造需要人類監(jiān)管的自動(dòng)駕駛，但是對于完全自動(dòng)且無監(jiān)管的駕駛操作，我不太確定這是否是一個(gè)好方法。但是如果你有攝像頭，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)幫助你了解攝像頭看見的是什么。

激光雷達(dá) VS 視覺

如果告訴你，谷歌早期汽車幾乎都不用攝像頭，你也許會(huì)很震驚。激光雷達(dá)系統(tǒng)太好用了，以至于攝像頭唯一的用處大概是辨別紅綠燈（激光雷達(dá)不能分辨光和顏色）。從那以后，谷歌確立了作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的地位，因此我們可以推測，谷歌內(nèi)部已經(jīng)努力在激光雷達(dá)、攝像頭和其他傳感器上做了“傳感器融合”，可能已經(jīng)非常擅長用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來協(xié)助車輛。其他公司，例如Zoox和Daimler，也顯示了在融合攝像頭和激光雷達(dá)方面的實(shí)力。

2013年，我就激光雷達(dá)和攝像頭的對比發(fā)表了一篇文章。在文章中，我指出激光雷達(dá)現(xiàn)在是可行的，而且一定會(huì)更加便宜，但是視覺不一定，而且需要一個(gè)技術(shù)突破才能達(dá)到要求。雖然我們還沒有突破這個(gè)閾值，新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)科技有希望讓技術(shù)實(shí)現(xiàn)超越。

激光雷達(dá)的不足之一是低像素。因此，雖然它不太可能監(jiān)測不到車前的障礙物，它有可能搞不懂這個(gè)障礙物是什么。用CNN融合激光雷達(dá)和攝像頭，可以讓系統(tǒng)變得更強(qiáng)，能夠識別物體意味著能夠更好預(yù)測未來方向。

攝像頭還可以彌補(bǔ)激光雷達(dá)的其他短處——近紅外線激光雷達(dá)對深色物體（例如，黑色車子）有大約100米的識別范圍。在高速公路上，100米的范圍一定不夠你用。視覺沒有范圍限制（除了在晚上），雖然東西離你越遠(yuǎn)，你圖像像素的要求就越高，至少在你必須注意的范圍內(nèi)（主要是面前的路上）。像素越高，視覺處理所占用的CPU越多。因此MobilEye更新的組件中帶有3個(gè)視野。一個(gè)是“遠(yuǎn)射鏡頭”的視覺，用來看正前方遠(yuǎn)處的物體，還有兩個(gè)更寬的視野，用來看更近、更靠近兩側(cè)的物體。這是使用視覺的一個(gè)好策略。更棒的是，如果知道前面道路的起伏，你可以把注意力集中在路上，不用浪費(fèi)像素或者處理路兩邊的東西。

一些人希望，視覺可以越來越好，足夠讓汽車像人一樣不需要地圖就能在任何道路上行駛。這項(xiàng)技術(shù)大致可以應(yīng)用在非常簡單的道路上，例如高速公路，大致相同，容易理解。然而，這對人工智能研究來說是一種錯(cuò)誤的思維方式。就像飛機(jī)并不像鳥兒那樣煽動(dòng)翅膀飛行，機(jī)器系統(tǒng)也沒必要非得照搬人類的方式。不需要地圖就能夠良好分類視野中的物體，這樣的視覺系統(tǒng)也可以在沒有人類的幫助下建造地圖。當(dāng)一輛車不止一次開過某個(gè)區(qū)域，制造地圖的系統(tǒng)就可以獲益，并且從足夠多的云端超級計(jì)算機(jī)中獲益。

圖片來源：ideas.4brad.com

這種方法（可能）搞不定的地方

我在1月寫了為何無人車中真正的阻礙是測試——雖然無人車成功面對這很多挑戰(zhàn)，其中最大一個(gè)挑戰(zhàn)是（向你自己和其他人）證明你真的做到了。

這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面臨一個(gè)問題，因?yàn)楹茈y知道他們是不是好用。你不知道為什么他們可以運(yùn)行，你只能衡量他們的表現(xiàn)。你可以用舊的傳感數(shù)據(jù)重新測試你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是你很難百分白確定，剛才的訓(xùn)練不會(huì)在新情境下帶來原本沒有的新問題。

另一方面，傳統(tǒng)系統(tǒng)過于復(fù)雜，以至于很難判斷他們的表現(xiàn)。如果測試題目是“開一百萬英里/公里，不發(fā)生兩起以上事故，包括在模擬器想象出來的、和真實(shí)世界中記錄的常復(fù)雜情況“，那么可能對策都是一樣的，系統(tǒng)到底是怎么樣做出決定，這無所謂。

奇怪的法律優(yōu)勢

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可能面臨一個(gè)奇怪的——我甚至想說“扭曲的”——法律優(yōu)勢。如果發(fā)生了事故，必然會(huì)引發(fā)一場混亂，大家想要弄明白事故發(fā)生的原因。尤其，原告的律師會(huì)熱切想要證明開發(fā)者一方存在某些失誤。

對于傳統(tǒng)代碼來說，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)原因是一種傳統(tǒng)的bug，例如臭名昭著的大小差一錯(cuò)誤或其他類似錯(cuò)誤。你會(huì)看到產(chǎn)生bug的原因（并能夠修正bug），然后你可以大聲宣布程序員，或者質(zhì)量控制，在某種程度上存在失誤。

但是對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中的bug并不是傳統(tǒng)代碼。如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生錯(cuò)誤，我們沒法清楚了解為什么，所以，不太可能說某人或某項(xiàng)操作失誤了，除非法庭裁決認(rèn)為整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念就是一個(gè)失誤。

那是一個(gè)更加復(fù)雜的問題，但是大致來說，如果團(tuán)隊(duì)遵循良好的職業(yè)習(xí)慣，發(fā)現(xiàn)失誤就更難了。失誤不是某種錯(cuò)誤，而是勤奮工作的好人應(yīng)該避免的錯(cuò)誤，不過，出現(xiàn)失誤并不是因?yàn)槿藗兇笠饬恕?/p>

這個(gè)扭曲的因素就是，你對系統(tǒng)的內(nèi)部機(jī)制了解越少，越不會(huì)被指責(zé)疏忽大意。

 

Via RoboHub

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