2018年3月18日，美國亞利桑那州，一輛配備了安全駕駛員的Uber自動駕駛汽車，撞倒了一位違規(guī)橫穿馬路的行人，后者被送往醫(yī)院，最終不治身亡。
一年后，就在大眾輿論快要忘卻這樁悲劇的時候，它有了最新判決結果，當?shù)貦z察官在一封信中稱，Uber在事故中負有刑事責任的指控“沒有依據(jù)”，事故視頻可能并未準確地描述車禍過程，當時車上的安全駕駛員則需進一步調(diào)查。
你可以理解為：這起全球首例無人車致死事故，無人車，無罪。
在post－truth時代，任何公共事件都能成為劃分敵我的分野工具。這次也不例外，判決一出，圍攏在不同利益集團和觀念陣地的旗幟下，人們迅速開始站隊。
有人欣喜于“技術的勝利”。畢竟，是“愚蠢”的人類違規(guī)橫穿馬路在先，技術又有什么錯呢？另外，“愚蠢”的還有安全駕駛員，警方表示，Uber的自動駕駛系統(tǒng)在出事前就發(fā)現(xiàn)了受害者，但因計算機系統(tǒng)的設置問題，計算機控制模式下車輛無法自動啟用緊急剎車，剎車的責任交給了安全駕駛員，但安全駕駛員在事故當晚看了大約42分鐘的“美國好聲音”，她反復低頭，無心關注路面，就在她一次抬頭的半秒鐘后，事故發(fā)生。
不過，盡管看起來無人車是“無辜”的，但對于判決結果，也有人感到“不舒服”。畢竟，是人類對機器的信賴，造成了這樁悲劇。這也是為什么，盡管檢方目前判Uber無罪，但美國國家運輸安全委員會仍在對事故進行調(diào)查，Uber也仍有可能遭到挑戰(zhàn)。
面臨挑戰(zhàn)的不只是Uber一家公司，事實上，這樁事故也猶如一記悶棍，再次逼迫所有人思考：人類信任機器的邊界在哪里？
L5可能是個夢
截至目前，全球幾乎沒有太多完善的保險條例和法律權限來規(guī)定無人車的責任，美國40多個州在無人車法規(guī)的制定上莫衷一是，已經(jīng)足以折射出自動駕駛的現(xiàn)實痛點。
首先是技術，最近大眾商用車負責人在接受媒體采訪時表示，實現(xiàn)L5自動駕駛，堪比火星探測。
我覺得他仍然低估了L5的難度。關于自動駕駛的未來，業(yè)內(nèi)一種最極端的說法是：L5或許是一個夢。為什么？因為AI處理不了意外。
數(shù)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(zhì)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(xiàn)實世界以數(shù)據(jù)作為顆粒度呈現(xiàn)，再通過神經(jīng)網(wǎng)絡消化數(shù)據(jù)，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(tài)系統(tǒng)，隨機分布著各種意外。
據(jù)說谷歌自動駕駛就遇到過一些意外：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。要知道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(shù)據(jù)，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(jīng)驗范圍內(nèi)的意外。
當然，像小孩玩青蛙，殘疾人追鴨，這種意外想必大多數(shù)人也沒見過，但與機器的“沒見過”不同，因為人類“理解”他們在干嘛，就足以導向正確決策。
這也是現(xiàn)階段安全駕駛員的作用，可惜這次人類自己也失職了。
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