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无人驾驶为何无法缓解拥堵

无人驾驶为何无法缓解拥堵

财经


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制造一种能够在普通道路上自主行驶的汽车、以及让计算机与人开展听上去合理的对话是现代AI的宏伟目标之一。有人认为无人驾驶汽车可以让人们随时召唤机器人出租车,这样就不需要拥有汽车了。他们也相信这些车会更安全。电脑永不疲倦,也永远不会分神。根据世卫组织的数据,每年有超过一百万人死于易犯错的人类驾驶员引发的车祸。无人车的拥护者们希望能大幅削减这些数字。但理想变为现实为何比预想的更慢?《经济学人·商论》2020年七月刊AI系列报道文章从另一个视角解读无人驾驶。欢迎订阅阅读中英双语原文。


《经济学人·商论》2020-07
Road block
汽车
路障
无人车显现了当今AI的局限性
【技术季刊《AI及其局限:比预期更陡峭》系列之六】

电动汽车制造商特斯拉的老板埃隆·马斯克在2015年预测,“完全自主”将在2018年到来。通用汽车在2016年收购的无人驾驶公司克鲁斯(Cruise)曾计划2019年之前在旧金山推出无人驾驶出租车。2015年,被广泛视为行业领头羊的谷歌子公司Waymo的时任老板表示,希望自己11岁的儿子永远不需要驾照。...但是进展慢了下来。2018年,网约车公司优步测试的一辆无人车在亚利桑那州撞到了一名推着自行车过马路的女性,成为无人车致行人死亡的第一例。特斯拉的“自动驾驶”软件虽名为“自动”,用户依然须将手放在方向盘上并看着路(几个看起来没能做到的人在事故中丧生)。极少数几家载客的公司,例如美国的Waymo和中国的文远知行,覆盖的地理范围都不大,并且依赖人类安全驾驶员。

无人驾驶汽车的工作原理与其他机器学习应用是一样的。计算机处理大量数据以提取有关如何驾驶的一般规则。至少从理论上讲,数据越多,系统的性能越好。特斯拉的汽车不断将数据传回总部,用来完善软件。Waymo声称,它的汽车除在现实世界中行驶了数百万英里外,也使用模拟驾驶在虚拟环境中生成了远超过十亿英里的数据。

澳大利亚机器人专家罗德尼·布鲁克斯(Rodney Brooks)长期以来一直对无人驾驶技术的辉煌未来持怀疑态度。他说,问题在于深度学习的方法从根本上说是一种统计方法,根据由训练数据规定的方式把输入与输出联系起来。这使它们无法应付工程师们说的“边缘案例”,即训练数据中不常见的异常情况。驾驶充满了这类怪事。人类驾驶员应对这种情况一般都不假思索,机器却步履维艰。...

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衍生阅读 | 无人驾驶为何难以解决拥堵问题?


人驾驶汽车技术可能让我们更安全、更高效,但它未必能直接减少对交通的依赖。正如新高速公路会推动运输密集型业务,无人驾驶车辆可能会产生大量新的道路使用活动。不过,从政策角度看,它可能会让对道路收费更容易,从另一个角度改善交通。欢迎打开《经济学人·商论》免费回顾2018-01自由交流专栏文章《拥堵的明天》

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拥堵的明天

无人驾驶汽车无法让城市免于拥堵或节省基础设施开支


在大多数科幻小说中,最不切实际乃至让人出戏的一个特征,无疑就是未来那些宏伟高耸的城市似乎从来不用为堵车操心。不管人类面临着什么样的灾难,未来派似乎都对消除拥堵信心满满。如果说对技术能够解决交通问题的希望永不熄灭,历史经验却并不乐观。从铁路到汽车,交通创新重塑了城市,带动了经济发展,但也带来了拥挤的通勤。如今,既然科技公司和汽车制造商希望推出无人驾驶车队,那就值得问一问:这次会不同吗?可惜,在钢轨和内燃引擎战败之地,人工智能(AI)也不太可能成功。

这可真不幸。仅在美国,交通堵塞每年就会带来数千亿美元的经济损失。除非现有运输系统获得急需的投资,这种成本还会上升。例如,根据最近的一项估计,要修理纽约那问题重重而过度拥挤的地铁至少需要1000亿美元。无人驾驶这个救星看起来好像可以让政府少做几个困难的决定。

但拥堵是城市发展一个近乎不可避免的副作用。城市之所以存在,是因为人们相互接近带来巨大的好处。这种接近性让人们找到朋友、伴侣和商业伙伴,讨论并创造新想法,并相互交易(以获得专业分工的好处)。令人遗憾的是,聚集会导致拥挤:在一个地区居住的人越多,对稀缺资源的竞争就越大——无论是热门新餐厅的座位还是公共道路上的空间。每个新到来的人都让城市更加迷人,但也让拥堵更甚。城市会一直增长,直到代价超过收益。

... ...如果其他的一切都保持不变,无人驾驶汽车应该会减少交通量。较低的事故率意味着因撞车导致的耽搁更少,而AI能够调控车队更密集地行驶,从而提高道路容量。但交通减少会使在目前拥挤的地区生活变得更具吸引力,人也会更多。由于自动驾驶技术使乘客能够利用通行时间工作或睡眠,每个人乘坐的里程数也可能会增加。正如新高速公路会推动运输密集型业务,无人驾驶车辆可能会产生大量新的道路使用活动。例如,现在的员工可能会在上班前去咖啡店,也许很快就会有无人车来送拿铁了。无人驾驶汽车技术可能让我们更安全、更高效,但对交通的依赖未必会减少。... ...


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