每个故事都有个开头
，对人工智能(Artificial Intelligence
， AI)而言
，可以选择的开头有许多
，由于人类对人工智能的梦想
，可以追溯到良久良久以前。

——迈克尔·伍尔德里奇

《人工智能全传》

作者：[英]迈克尔·伍尔德里奇

出书社：浙江科学手艺出书社

出书时间：2021年3月

作者先容

[英]

迈克尔·伍尔德里奇

Michael Wooldridge

国际人工智能学界领武士物
，现任牛津大学盘算机学院院长
，投身人工智能研究30余年。

2015—2017年曾担当国际人工智能团结 聚会（IJCAI）主席（该聚会是人工智能界顶级聚会之一）
，2020年获颁英国盘算机领域至高声誉——洛芙莱斯奖章
，被誉为英国盘算机领域具有主要影响力的三位学者之一。

以下为《人工智能全传》精选内容

深度学习为人工智能的应用翻开了大门
，在21世纪的第二个10年里
，自从20世纪90年月万维网泛起以来
，还没有另一门新手艺如人工智能这样吸引人们的注重力。每个拥有数据和需要解决问题的人都忍不住要问
，深度学习是否能够资助他们——在许多情形下
，谜底是一定的。

人工智能已经泛起在我们生涯的方方面面
，我们随时都能感受到它的保存。但凡涉及手艺的领域
，都有人工智能的身影：教育、科学、工业、商业、农业、医疗保健、娱乐、媒体和艺术等各个领域。未来
，或许有些领域会有很是显着的人工智能痕迹
，有些领域则不会。人工智能将悄然无声地嵌入我们的天下
，就像今天的盘算机一样。正如盘算机和万维网
，人工智能也将改变我们的天下。

人工智能的伟大应用 — 无人驾驶汽车

在撰写本文的时间
，全球每年有凌驾100万人死于和汽车有关的交通事故
，仅中国和印度就占了其中的四分之一；每年尚有5000万人在跟汽车有关的交通事故中受伤。这些数字惊心动魄
，想象一下
，若是泛起一种每年可以争取100万人性命的新型流感病毒
，那一定会引起全球性恐慌。然而
，我们却习惯了公路上的危险——我们似乎已经接受这就是现代社会的现状。不过
，人工智能能够带来大幅降低交通事故的远景：在生长智能中期内泛起无人驾驶汽车
，已经成为可能。最终
，它能够拯救无数人的生命。

自20世纪40年月以来
，人们在自动驾驶领域就一直地实验
，但直到70年月微处置惩罚器手艺泛起以后
，它们才真正变得可行。不过
，无人驾驶汽车面临的挑战也是难题的
，最基础的问题就是感知。若是你能够找到一种要领
，让一辆汽车能够随时准确地知道它自己在那里
，周围情形是怎么样
，那么恭喜你
，你已经找到解决无人驾驶问题的要领了。而要解决感知问题
，我们需要接纳现代机械学习手艺：没有它们
，无人驾驶汽车无法实现。

无人驾驶手艺的里程碑演进

1987-1995年
，由欧洲泛政府研究组织欧洲研究协调局(EUREKA)出资赞助的普罗米修斯工程
，是无人驾驶汽车手艺的先驱。在1995年举行了一次树模演出。一辆汽车在无人驾驶的情形下从德国慕尼黑开到丹麦的欧登塞
，然后返回。虽然平均5.5英里就需要举行一次人工干预
，可是在没有人工干预的情形下
，最长的一次无人驾驶距离约为100英里。

2004年
，美国国防高级研究妄想局(DARPA)组织了一场无人驾驶汽车顶级挑战赛
，约请研究职员组队加入挑战赛
，让无人驾驶的车辆穿越150英里的美国墟落。共有106支来自尊学研究院和汽车公司的参赛队。但在这一届角逐中
，没有一支步队完成凌驾8英里的赛程
，有的车辆甚至都没能驶离出发区。跑得最远的是来自卡内基-梅隆大学的无人驾驶汽车
，虽然它仅仅前行了7.5英里就偏离了航道
，卡在堤坝上。

2005年的角逐吸引了更多的参赛者
，总共有195支步队参赛
，最终突入决赛的有23支。最终的冠军被斯坦福大学研究团队摘得
，获得了200万美元的奖金。斯坦福大学获胜的汽车名叫STANLEY
，由塞巴斯蒂安·特隆(Sebastian Thrun)向导的团队打造。它是由一辆公共途锐汽车刷新的
，用了不到7个小时就完成了角逐
，平均时速20英里。STANLEY配备了7台车载电脑
，它们需要解读GPS、激光测距仪、雷达和视频传输中的数据。

从那以后
，无人驾驶汽车手艺领域获得了大宗投资
，既有老牌汽车公司掉臂一切地拒绝被时代车轮甩掉
，也有新公司发明有时机来抢夺古板汽车制造商的蛋糕。

2014年
，美国自动化工程师协会提供了一个适用的分级计划
，为自动驾驶分级制订了标准：

Level 0：人工驾驶。汽车没有自动控制功效
，驾驶员始终自主控制车辆(只管车辆会提供忠言和其他数据用来辅助驾驶员驾驶)。现在公路上的绝大部分汽车都是L0级。

Level 1：辅助驾驶。汽车提供了一定水平的控制
，通常是在通例驾驶方面
，但驾驶员仍须在驾驶历程中坚持全神贯注。自顺应巡航控制系统是辅助驾驶的一个例子
，它可以使用刹车和油门来控制车速。

Level 2：部分自动化。在这个品级
，汽车可以加入转向和速率的自主控制
，但驾驶员同样需要一连监控驾驶情形
，并准备幸亏须要的时间举行干预。

Level 3：有条件自动驾驶。在这个品级
，驾驶员已经不再需要一连监控驾驶情形
，只管汽车可能会要求用户在遇到无法应对的情形下举行控制。

Level 4：高度自动化驾驶。在这个品级
，汽车能够自动完成正常驾驶操作
，不过驾驶员仍然可以干预驾驶行为。

Level 5：全自动驾驶。你只需要坐上一辆车
，说出你的目的地
，然后剩下的所有事情都交给汽车自动处置惩罚。这种汽车甚至连偏向盘都没有。

在撰写本书时
，最先进的商用无人驾驶汽车系统可能是特斯拉的自动驾驶系统
，最初泛起在特斯拉S型车上。2012年宣布的特斯拉S型是高规格电动车系列中的旗舰车型
，在宣布之时
，它或许是全天下手艺最先进的市售电动车。从2014年9月起
，所有特斯拉S型车都配备了摄像头、雷达和声程传感器。2015年10月
，特斯拉宣布了新款车用软件
，启用了这些高科技套件
，完成“自动驾驶”功效——虽然
，是一种有限的自动驾驶能力。

无论这项手艺有多先进
，很显着
，涉及自动驾驶仪的严重事故照旧会爆发
，而第一例特斯拉自动驾驶仪导致职员殒命的事故很快成为全天下的头条新闻。2015年5月
，佛罗里达州的一位特斯拉车主在路上与一辆18轮卡车相撞
，不幸身亡。有报道称
，汽车的传感器被白色卡车在明亮的天空下的情形给疑惑了
，效果汽车的人工智能系统未能识别出路上尚有另一辆车保存
，直接高速撞上卡车。

无人驾驶何时才华进入一样平常生涯？

现在围绕无人驾驶汽车的一系列运动批注
，这项手艺已经日趋成熟
，可是离它进入我们的现实生涯尚有多久呢？我们什么时间可以跳上一辆无人驾驶汽车
，只需要说出自己的目的地
，就可以轻松抵达呢？

2017年
，有20多家公司向加利福尼亚州提交了自动驾驶汽车脱离报告。从行驶里程数和每千英里最低脱离次数来看
，一家名为Waymo的公司遥遥领先
，该公司的自动驾驶汽车平均每行驶5000英里才报告1次脱离。体现最差的是汽车巨头梅赛德斯-疾驰
，每千英里不少于774次脱离。

Waymo是谷歌旗下的无人驾驶汽车公司
，最初
，它是谷歌内部的一个项目
，运营认真人是塞巴斯蒂安·特隆
，他一经率领团队赢得2005年美国国防高级研究妄想局组织的无人驾驶汽车挑战赛。2016年
，Waymo成为谷歌的子公司
，2018年
，Waymo的报告说
，该公司旗下无人驾驶汽车已经抵达平均行驶凌驾11 000英里才报告1次脱离的水准。

从各大汽车制造商的实验中
，我们可以得出的第一个结论是：汽车行业履历的积累并不是无人驾驶汽车手艺取得乐成的要害条件。仔细想想这并不希奇：无人驾驶汽车的要害不是内燃机
，而是软件——人工智能软件。因此
，美国汽车巨头通用公司在2016年收购了无人驾驶汽车公司Cruise Automation
，金额保密(但显然数额重大)
，而福特公司给自动驾驶首创公司Argo AI投资10亿美元。两家公司都果真了推出无人驾驶汽车的雄心壮志的声明：福特公司展望将在2021年前投入运营一款“完全自动驾驶”的商用汽车。

有趣的是
，与无人驾驶汽车手艺工程师攀谈会发明
，他们以为这项手艺的要害难点在于怎样应对突发事务。我们可以训练汽车应对大大都可能泛起的危险
，但当汽车遇见一种与训练中任何事务都差别的情形
，会爆发什么呢？虽然大大都驾驶场景都是通例和可预期的
，但难免会泛起完全无法预计的突发状态。在这样的情形下
，人类驾驶员可以依附富厚的履历举行处置惩罚
，使用履历思索处置惩罚计划
，若是着实来缺乏思索
，也会依附直觉处置惩罚。而无人驾驶汽车没有直觉这种奢侈的工具——在可以预见的未来
，它们也不会拥有。

鉴于我对无人驾驶汽车手艺前进的乐观评价
，以上的问题听起来可能让人十分气馁。以是
，让我尽可能诠释一下我以为未来几十年内
，事情会怎样生长。首先
，我的简直确信托无人驾驶汽车手艺在某种形式上很快就会在一样平常生涯中应用——虽然
，是在未来10年内。然而
，这并不料味着L5级的自动驾驶可以很快实现。相反
，我以为
，我们将最先看到无人驾驶手艺在特定的“清静”领域最先推广
，并逐渐走向更辽阔的天下。

那么
，这些手艺将率先在哪些领域最先推广呢？我以为采矿业是一个很好的例子
，也许从澳大利亚西部或加拿大阿尔伯塔省的大型露天矿最先：那里地广人稀
，行人和喜欢骑自行车蛇行或做出其他危险行动的人也少得多。事实上
，采矿业已经大规模使用自主汽车驾驶手艺。例如
，横跨英国和澳大利亚的跨国矿业集团力拓集团于2018年宣称
，在西澳大利亚皮尔巴拉地区
，他们的大型自动卡车车队已经运送凌驾10亿吨矿石和矿产。从果真的信息看
，这些自动卡车离L5级别的全自动驾驶还差得远——更偏向“自动化”而不是“自主驾驶”。不过这是个很好的例子
，说明无人驾驶汽车在有限的情形中能够施展重着述用。

同样
，无人驾驶车辆似乎很是适用于工厂、口岸或者军事设施区域。我信托在未来几年内
，无人驾驶手艺将在这些领域获得大规模应用。