在南方科技大学计算机科学与工程系副主任郝祁看来,目前国内外的自动驾驶汽车还面临一些挑战。“在设计端,自动驾驶还没有形成知识迁移能力,而测试端还无法生成一个完备的测试集合。”
郝祁
“人工智能不是靠设计定义的,而是靠测试定义的,虽然自动驾驶是按照L4或L5的想法去设计,但要通过相应的测试才能真正算达到L4或L5。”郝祁介绍,自动驾驶需要数据驱动,要足够的数据量不断进行自修正、自升级,才能使自动驾驶更加好用。“如何保证自动驾驶的人工智能拥有泛化能力,即对于未见过的情况,尤其是困难情况进行应对的能力,是自动驾驶必须解决的问题。”
郝祁介绍,相比人工智能,人类在学习驾驶汽车之前有许多通用能力,比如骑自行车、打篮球时的反应能力,在驾驶时会迁移过来,避免意外的发生。“之前的自动驾驶是针对已有的特定驾驶场景进行训练,这种自动驾驶缺乏知识迁移的能力。” 他表示,目前一些大语言模型正试图解决这个难题。
自动驾驶怎么保证测试完成?郝祁说,自动驾驶由于有各种天气和极端场景,要生产多少场景才能确保不发生意外,这也是要思考的。“对完全自动驾驶,目前还没有理论上可信的人工智能架构。在有限的状态内,测试到什么程度,比如设置测试安全率是99.99999%,还是99.99999999%?目前测试端还没有这样的理论基础。”
文/广州日报·新花城记者 周伟良
图/广州日报·新花城记者 周伟良
视频/广州日报·新花城记者 周伟良
广州日报·新花城编辑 蔡凌跃