普通汽車終將退出歷史舞臺(tái)。

得益于移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，汽車即將成為我們可以放心托付自己性命的第一代自主式機(jī)器人。在經(jīng)歷了數(shù)十年不斷失敗的嘗試后，借助速度更快的電腦、可靠的硬件傳感器，以及被稱為"深度學(xué)習(xí)"的新一代人工智能軟件，汽車可以獲得與人類相似的能力，在無法預(yù)測(cè)的環(huán)境中自主安全駕駛。

本書就是為了講述這場(chǎng)變革。我們之所以對(duì)無人駕駛?cè)绱岁P(guān)注，原因有兩點(diǎn):

首先，具有巨大影響力的新技術(shù)一直是我們的關(guān)注重點(diǎn)，而無人駕駛汽車很有可能成為我們?cè)谟猩晁佑|到的最具顛覆性的新機(jī)器之一。第二個(gè)原因則更加偏向個(gè)人需求。就像大多數(shù)人一樣，無論天氣如何，我們每天都要開上一兩個(gè)小時(shí)汽車，車上經(jīng)常還載有"貴重物品"--孩子、朋友，或者寵物。但其實(shí)若有可能，我們并不想坐在方向盤后面，而是更愿意單純地享受汽車為我們提供的私密性空間和便利性行程。毫無疑問，當(dāng)谷歌的無人駕駛汽車在幾年之前展現(xiàn)出確鑿的技術(shù)進(jìn)步之時(shí)，我們就開始緊密關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域了。

未來的幾十年里，無人駕駛汽車將逐漸取代由人類駕駛的汽車。當(dāng)運(yùn)輸行業(yè)演化為一種自動(dòng)化、即時(shí)需求的服務(wù)時(shí)，世界各地的汽車運(yùn)送人類和貨物的方式就會(huì)產(chǎn)生翻天覆地的改變。無人駕駛汽車將會(huì)轉(zhuǎn)變我們對(duì)時(shí)間和空間的認(rèn)知，如何出行去上班、住在哪里、如何購物等都會(huì)受到影響。

我們相信這些轉(zhuǎn)變是積極的，因?yàn)闊o人駕駛汽車將會(huì)拯救數(shù)百萬人的生命，自動(dòng)化的交通管理軟件將會(huì)順暢地引導(dǎo)汽車行駛并有助于治理空氣污染，父母無須再每天花費(fèi)幾個(gè)小時(shí)將孩子載到學(xué)?；蛘呋顒?dòng)地點(diǎn)，老人和殘障人士也將能夠便利出行。

每一種影響力巨大的新技術(shù)都有其不利的一面，無人駕駛汽車也不例外--無人駕駛汽車出現(xiàn)后，數(shù)百萬的貨車司機(jī)和出租車司機(jī)將會(huì)失業(yè)。公共運(yùn)輸行業(yè)也會(huì)凋零，因?yàn)槿藗兌紩?huì)被按需服務(wù)的無人駕駛小巴的強(qiáng)大便利性所吸引，它可以隨時(shí)隨地承載任何人到各種地方，而花費(fèi)不過是一張車票錢。不過，除非有嚴(yán)格的隱私保護(hù)措施實(shí)施，無人駕駛汽車的乘客終將會(huì)意識(shí)到，他們其實(shí)是犧牲了自己的隱私以換取出行的安全和便利性，因?yàn)橐龑?dǎo)他們乘坐的無人駕駛汽車的軟件系統(tǒng)會(huì)追蹤并記錄他們的每次出行。

在本書中，我會(huì)進(jìn)一步解釋汽車是如何轉(zhuǎn)變成智能運(yùn)輸機(jī)器人的。我們會(huì)評(píng)估無人駕駛將對(duì)汽車行業(yè)產(chǎn)生的影響;講述在無人駕駛改變?nèi)藗兊拿咳粘鲂校瑢⑵溆梢环N沉悶而危險(xiǎn)的活動(dòng)變成便及每個(gè)人且避免沖突的行為之后，城市發(fā)生了怎樣的變化;還會(huì)探究人們?cè)谧詣?dòng)化駕駛探索道路上近六十年的失敗嘗試。最終，我們會(huì)引導(dǎo)讀者通過對(duì)硬件技術(shù)和軟件技術(shù)的清晰而明確的發(fā)展性認(rèn)識(shí)，了解現(xiàn)代的無人駕駛汽車是如何誕生的。

我們的目標(biāo)，就是向讀者提供他們?cè)诿鎸?duì)即將到來的新世界時(shí)所需的見解和認(rèn)知。在未來，無人駕駛汽車的數(shù)量將會(huì)遠(yuǎn)多于由人類駕駛的汽車，我們衷心期望你會(huì)享受這趟旅程。

在不遠(yuǎn)的將來，全球汽車博物館里展覽的汽車，都會(huì)變成21世紀(jì)初之前的那些光鮮靚麗的車型。就像歷史的癡迷者來到一個(gè)歷史遺跡后，會(huì)閃身鉆入精心保存下來的中世紀(jì)小屋回廊里，參觀博物館的人也會(huì)鉆進(jìn)這些展覽車輛的前排座椅里。這些參觀者坐在方向盤后面，撥弄著內(nèi)置GPS的顯示器屏幕，游戲似的用他們的腳踩動(dòng)著剎車，這一切恐怕會(huì)讓體驗(yàn)者不禁感嘆，21世紀(jì)初的人類竟然會(huì)用如此不便甚至危險(xiǎn)的交通方式。

我們當(dāng)前的汽車是非智能的。它有四個(gè)輪子、一個(gè)金屬機(jī)身和一個(gè)氣動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)，這樣一套標(biāo)準(zhǔn)化的自動(dòng)系統(tǒng)"平臺(tái)"，自100年前被引入后就從沒有發(fā)生過任何本質(zhì)性改進(jìn)。而在這100年間，隨著越來越多的智能軟件，幾乎無處不在的通信網(wǎng)絡(luò)，以及體型不斷縮小、價(jià)格逐年下降的強(qiáng)大而準(zhǔn)確的硬件傳感器興起，世界上其他產(chǎn)業(yè)的根基都在發(fā)生著根本性的變革。

得益于機(jī)器人技術(shù)和人工智能軟件在近期取得的成就，非智能汽車的時(shí)代終將結(jié)束。普通平凡的汽車即將發(fā)展進(jìn)化成自動(dòng)化的移動(dòng)機(jī)器人。

在近一個(gè)世紀(jì)的時(shí)間里，由人類駕駛的汽車已經(jīng)改變了我們的生活。這種無需馬匹拉動(dòng)的"自動(dòng)"車廂的出現(xiàn)，已經(jīng)改變了"行走之城"的城市格局。曾經(jīng)如蜂巢一般，由各種小而彎曲的小巷、庭院、商鋪、公共廣場(chǎng)交織而成的城市演變成了"汽車之城"，打造出了由廣闊街道和停車場(chǎng)組成的整齊的大網(wǎng)格。汽車不僅給人們帶來了自由，同時(shí)也帶來了新的工作機(jī)會(huì)和社交機(jī)會(huì)。汽車也給商業(yè)貿(mào)易帶來了便利，商人可以快速地將產(chǎn)品運(yùn)輸?shù)揭郧皬奈吹竭_(dá)過的市場(chǎng)。

然而，如此寶貴的個(gè)人移動(dòng)便捷性也讓人類付出了極高的代價(jià)。在近百年的進(jìn)程中，交通事故已經(jīng)奪去了數(shù)百萬人的生命。當(dāng)汽車賦予人們開車到遠(yuǎn)方工作的自由時(shí)，也催生了一種新的問題--城市交通擁堵。今天，世界上所有城市的人們每天都要出行、上班通勤，或者通過汽車運(yùn)送貨物，這使得城市上方的空氣層惡化成一個(gè)黃色煙霧似的"油斗篷"。

粗略估計(jì)，目前全球有十億輛由人類駕駛的汽車在陸地上漫游。對(duì)汽車的依賴已經(jīng)使我們?cè)诤芏喾矫娓冻隽烁甙捍鷥r(jià)。但歸根結(jié)底，對(duì)于世界上的大多數(shù)人而言，汽車仍是目前個(gè)人出行中最快速、最廉價(jià)、最舒適的方式。不管怎樣，汽車仍將是我們現(xiàn)代生活中不可缺少的一部分。

事實(shí)上，解決汽車引發(fā)系列問題的最好方式就是讓它們變得更智能。當(dāng)人類駕駛者讓智能軟件接管方向盤的時(shí)候，無人駕駛汽車將為全世界數(shù)十億人提供一種更安全、更簡(jiǎn)潔，甚至更方便的出行方式。在未來的十年，自動(dòng)駕駛汽車將出現(xiàn)在全世界的大街小巷，它將再次重新編排我們的居住環(huán)境以及工作娛樂環(huán)境。

不相信?這也難怪。

近百年來，各行各業(yè)的專家都在預(yù)測(cè)人類的霸主地位將會(huì)被智能機(jī)器所取代。但到目前為止，這些預(yù)測(cè)僅僅在一些高度細(xì)分化的工業(yè)崗位上成真了，或者是僅限于虛擬世界中的活動(dòng)。例如，機(jī)械手臂可以完美無瑕地取代曾經(jīng)由工廠工人實(shí)現(xiàn)的操作;在虛擬世界里，人工智能軟件的能力已經(jīng)超越了人類，它們可以玩棋類游戲，可以迅速地進(jìn)行股票證券交易，或者在復(fù)雜的大運(yùn)量公共客運(yùn)系統(tǒng)中找出最優(yōu)路線。

現(xiàn)代化的軟件極大提升了人工智能的能力，先進(jìn)的機(jī)器人還可以執(zhí)行諸多技巧性的工作，這些都已成為現(xiàn)實(shí)。但是如果機(jī)器人的身體并非由螺栓插銷固定，而是由仿人類的機(jī)械軀干組成，使其能在運(yùn)動(dòng)過程中與周邊環(huán)境互動(dòng)，那么即使是當(dāng)前最先進(jìn)的人工智能軟件系統(tǒng)也無法順利地承載這項(xiàng)復(fù)雜的管理任務(wù)。在后面的章節(jié)中，我們會(huì)陸續(xù)探討相關(guān)的原因，但目前來看，今天那些能夠移動(dòng)的機(jī)器人，在身體敏捷性和感知能力上也就相當(dāng)于蟑螂的水平--或者狀態(tài)良好的話，可以達(dá)到蟾蜍水平。

當(dāng)機(jī)器人學(xué)家還在研究移動(dòng)化智能機(jī)器人的道路上步履維艱時(shí)，建造一輛踏實(shí)可靠的無人駕駛汽車從技術(shù)上而言已經(jīng)觸手可及，這同樣也是工程學(xué)上的一項(xiàng)壯舉。因?yàn)閷?duì)于程序員為人工智能寫代碼操作運(yùn)動(dòng)過程來說，汽車相比其他形式的移動(dòng)化機(jī)器人有一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)--滾動(dòng)要比行走或爬行簡(jiǎn)單得多。

如果人工機(jī)器人具備多個(gè)肢體部件，那么管理其動(dòng)作快速運(yùn)行的軟件從體量和復(fù)雜性上都要比智能汽車大得多，因?yàn)槎嘀w部件可以演化出數(shù)量近乎無限大的不同動(dòng)作模式和相對(duì)位置。相反，一輛汽車的四個(gè)輪子、剎車以及方向盤組合出的運(yùn)動(dòng)模式幾乎全部是可預(yù)測(cè)的。引導(dǎo)無人駕駛運(yùn)動(dòng)的軟件所管控的動(dòng)作組合數(shù)量必然相當(dāng)少，例如多半只是車輪的左右轉(zhuǎn)動(dòng)，或者監(jiān)控汽車是在減速還是加速。

駕駛行為可以自動(dòng)化的第二個(gè)原因在于，開車是一個(gè)相對(duì)刻板重復(fù)的反應(yīng)式活動(dòng)，無論智力高低都能拿到駕照，因此無人駕駛的智能只需滿足以下條件就夠了:對(duì)清晰可見的路面危險(xiǎn)--比如不斷靠近的路面坑洼或者緩慢行走的成群結(jié)隊(duì)小學(xué)生--做到即時(shí)反應(yīng)，沿著清晰明了的道路或高速行駛，并且遵守相對(duì)簡(jiǎn)單的交通規(guī)則。

說到這兒，懷疑論者就會(huì)指出這背后一定另有故事。的確，如果只是簡(jiǎn)單地編輯程序讓四個(gè)輪子的機(jī)器人遵守道路交通規(guī)則，那么無人駕駛在幾十年前就早已普及了。汽車為什么直到現(xiàn)在才有可能變得智能自動(dòng)化呢?源于兩個(gè)原因:

第一是現(xiàn)實(shí)因素，也就是它的門檻很高。汽車畢竟是行駛在公共街道上的重達(dá)兩噸的"鐵盒子"。如果引導(dǎo)無人駕駛的軟件出現(xiàn)了問題，后果將不堪設(shè)想。"人命關(guān)天"，這也就解釋了為什么今天的第一批自動(dòng)駕駛車輛會(huì)先在人煙稀少的地方使用，因?yàn)檐囕v如果在這種地方出問題、偏離既定的路線，所造成的人員傷亡是最小的。例如，在偏僻的澳大利亞北部礦石公司使用巨大的自動(dòng)化駕駛卡車來運(yùn)載礦石;農(nóng)民使用自動(dòng)駕駛的拖拉機(jī)、聯(lián)合收割機(jī)在廣袤而無人的農(nóng)地里耕作;在配送中心和工廠里，專門的自動(dòng)化車輛會(huì)將貨物從房間的一側(cè)運(yùn)到另一側(cè);在度假村或機(jī)場(chǎng)，名為納維亞的無人駕駛穿梭車會(huì)以既定每小時(shí)15英里的速度沿著固定路線往返運(yùn)送乘客……

制約無人駕駛發(fā)展的第二個(gè)難點(diǎn)及關(guān)鍵點(diǎn)就是純粹的技術(shù)問題。雖然在99%的時(shí)間里，駕駛過程都是思維僵化而且可預(yù)測(cè)的，但是仍有1%的時(shí)間里會(huì)產(chǎn)生突發(fā)事件。生物有機(jī)體會(huì)依賴所謂的"本能(Simple)"來應(yīng)對(duì)生活中突發(fā)的未知事件。是"本能"，使人類可以在交通的高峰時(shí)段自由駕駛，也正是"本能"，蘊(yùn)含了人類智能中尤為難以復(fù)制的大量能力。

機(jī)器人學(xué)家對(duì)這種只在1%的時(shí)間內(nèi)才發(fā)生的突發(fā)性小概率事件賦予了專門的名稱--"極端事件(CornerCases)"。極端事件并不常見，也難以預(yù)測(cè)，卻可能導(dǎo)致災(zāi)難性后果。機(jī)器人的人工"本能"在處理極端事件時(shí)的效果最終決定了它的可靠性與價(jià)值。如果一個(gè)機(jī)器人的軟件無法處理它所遇到的每一個(gè)極端事件，那么希望人們不會(huì)放任它獨(dú)自行動(dòng)，否則最壞的情況就是機(jī)器人無法完成交代的任務(wù)并造成了嚴(yán)重的破壞。

駕駛也許是最為重復(fù)刻板的活動(dòng)，但同時(shí)也充滿了數(shù)不盡的、潛在的致命性極端事件。管理無人駕駛的軟件必須能夠本能性對(duì)突發(fā)情況做出反應(yīng)，例如跳上汽車引擎蓋的鹿，或者向汽車擋風(fēng)玻璃上噴漆的憤怒乞丐，這些都有可能發(fā)生--還要祈禱乘客會(huì)為擋風(fēng)玻璃上的污漬付清潔費(fèi)--所以，盡管投入了幾十年的努力，自動(dòng)化工程師和機(jī)器人專家還是無法編寫出一個(gè)有效的軟件，處理無人駕駛在道路上可能遇到的無數(shù)種突發(fā)狀況。

機(jī)器人技術(shù)中一條基本的規(guī)則就是，環(huán)境越是簡(jiǎn)單、越是容易預(yù)測(cè)(極端事件越少)，構(gòu)建一個(gè)使機(jī)器人在這種環(huán)境下執(zhí)行任務(wù)的軟件就越簡(jiǎn)單。機(jī)器人能在工廠里廣泛普及是因?yàn)榇蠖鄶?shù)工廠都是一個(gè)封閉的世界、一個(gè)高度結(jié)構(gòu)化的環(huán)境，在那里極端事件是能夠預(yù)測(cè)的，而且會(huì)被工業(yè)工程師小心地排除。在封閉的環(huán)境中，機(jī)器人的工作職能會(huì)圍繞特定任務(wù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。工廠里的機(jī)器人知道將會(huì)發(fā)生什么。指導(dǎo)它們運(yùn)行的軟件會(huì)引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行一系列一成不變的活動(dòng)，例如沖壓金屬部件、固定螺栓，或者將箱子從一側(cè)拉到另一側(cè)。

雖然在工廠里可以設(shè)計(jì)一個(gè)整齊劃一的封閉式環(huán)境，然而在實(shí)際環(huán)境中，街道和高速公路上是復(fù)雜混亂且難以預(yù)測(cè)的。汽車方向盤后的每個(gè)司機(jī)不僅要處理新的突發(fā)情況，還必須應(yīng)對(duì)其他相關(guān)挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)是軟件程序難以處理的，由模糊的或者高度情境化的行為規(guī)則調(diào)控的信息交互問題。人工智能軟件尤其會(huì)在對(duì)安全駕駛有重要影響的兩類活動(dòng)中出現(xiàn)問題，即復(fù)雜的非語言信息溝通，和在多種情境中對(duì)同一物品進(jìn)行持續(xù)正確識(shí)別。

駕駛行為要求司機(jī)和行人之間進(jìn)行復(fù)雜的"社交"活動(dòng)。當(dāng)人類司機(jī)位于方向盤后面時(shí)，通常會(huì)參與到一場(chǎng)非語言的"社交芭蕾舞劇"中，并用點(diǎn)頭、揮手、眼神交流來傳達(dá)他們的意圖。揮手和微笑對(duì)于人類而言可能是簡(jiǎn)單的，但是想要編寫一套軟件來識(shí)別人類的面部表情、身體語言并做出恰當(dāng)?shù)幕貞?yīng)，則異常困難。

無人駕駛汽車，這一移動(dòng)版機(jī)器人不僅在識(shí)別復(fù)雜的非言語交流上存在困難，當(dāng)需要應(yīng)對(duì)突發(fā)事件時(shí)，它們的計(jì)算機(jī)智能也會(huì)捉襟見肘。這些問題均是由知覺缺陷導(dǎo)致的，即它們不具備對(duì)所見事物進(jìn)行感知區(qū)分并合理應(yīng)對(duì)的能力。理想情況下，計(jì)算機(jī)科學(xué)家會(huì)通過編寫一套程序來解決這個(gè)問題，為汽車提供一致性、準(zhǔn)確的人工意識(shí)和情境理解能力。然而直到

目前為止，這個(gè)問題還沒有被解決，這樣的軟件還沒有做出來。自從人工智能領(lǐng)域開辟半個(gè)多世紀(jì)以來，計(jì)算機(jī)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)家為了實(shí)現(xiàn)"知覺"這一神秘技藝的自動(dòng)化已經(jīng)嘗試了各種方法，但均未能取得突破性進(jìn)展。

生物有機(jī)體的知覺系統(tǒng)包含了一系列廣泛的能力。知覺中的一個(gè)方面就包含認(rèn)知識(shí)別功能，人或動(dòng)物因此具有"讀取"復(fù)雜情境的能力，并知道如何正確地反應(yīng)。知覺的另一個(gè)功能就是加工處理視覺信息。生命體具有高度發(fā)達(dá)的視覺系統(tǒng)，可以良好地識(shí)別一個(gè)物體，甚至是從不同的角度、在不同的光線條件以及不熟悉的情境中都可以準(zhǔn)確識(shí)別同一個(gè)物體。

視覺感知需要對(duì)視覺信息進(jìn)行正確識(shí)別并進(jìn)行歸類，人類在進(jìn)行這樣的過程時(shí)，純粹依靠本能，而且?guī)缀跄軌蜃龅酵昝罒o誤。然而，我們這種感知所見事物的能力似乎拒絕被自動(dòng)化。幾十年來，機(jī)器視覺領(lǐng)域的研究者一直在努力研發(fā)能夠快速而準(zhǔn)確地"理解"環(huán)境中視覺信息的軟件，但均以失敗告終。

在機(jī)器人發(fā)展史的大部分進(jìn)程里，它們都難以處理視覺信息。工業(yè)機(jī)器人應(yīng)對(duì)這一缺點(diǎn)的方式就是在全封閉、黑暗無光的工廠環(huán)境中純機(jī)械化地辛勤工作。而對(duì)于那些工作中涉及某些視覺活動(dòng)的機(jī)器人，它們的工作方式則被設(shè)定為絕不去分類或檢查它們不熟悉的事物。

阻礙機(jī)器視覺軟件發(fā)展的另一因素就是計(jì)算能力的不足。由于處理圖像是一項(xiàng)數(shù)據(jù)密集型活動(dòng)，所以第一代機(jī)器視覺系統(tǒng)只能采取一種結(jié)構(gòu)化路徑的方式來實(shí)現(xiàn)這一流程，即用一系列"規(guī)則"來解析視覺信息。這些早期機(jī)器視覺系統(tǒng)的工作原理是想嘗試將識(shí)別的物體與機(jī)器人內(nèi)部儲(chǔ)存的已知物體小型樣例庫做匹配，但顯然這是一個(gè)緩慢、不準(zhǔn)確也不靈活的過程。

早期機(jī)器視覺軟件的最大缺陷之一，就是它們?cè)趹?yīng)對(duì)新鮮事物或情境時(shí)表現(xiàn)不佳。即便是很熟悉的物體，只要在略微不同的場(chǎng)景中出現(xiàn)，任何借助這類軟件引導(dǎo)的機(jī)器人(或汽車)都無法進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。鑒于準(zhǔn)確識(shí)別鄰近物體這一能力對(duì)于安全駕駛至關(guān)重要，機(jī)器視覺軟件的差勁表現(xiàn)數(shù)十年來一直阻礙著無人駕駛汽車的發(fā)展。然而，最近在人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)突破進(jìn)展可能會(huì)徹底改變這一切。

在人工智能研究領(lǐng)域原地踏步多年之后，一種被稱為"深度學(xué)習(xí)(DeepLearning)"的新型軟件于2012年誕生了，它可以對(duì)隨機(jī)的數(shù)千個(gè)數(shù)碼圖像信息進(jìn)行準(zhǔn)確分類，并達(dá)到人類水平的精準(zhǔn)度。雖然對(duì)隨機(jī)物體的圖像進(jìn)行準(zhǔn)確分類的能力聽起來無足輕重，但這一能力的確是人工知覺(ArtificialPerception)的基礎(chǔ)。一旦某個(gè)物體可以被精準(zhǔn)識(shí)別，它的信息會(huì)被"轉(zhuǎn)化"給其他類型的人工智能軟件，而那些軟件就可以發(fā)揮其傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì):利用統(tǒng)計(jì)分析或某種邏輯、規(guī)則推導(dǎo)出最佳反應(yīng)。

深度學(xué)習(xí)軟件對(duì)于無人駕駛?cè)绱擞袃r(jià)值，就是因?yàn)樗梢栽陂_闊公路這種非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中充分發(fā)揮作用。深度學(xué)習(xí)隸屬于"機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)"這一類人工智能軟件。這類軟件的突破創(chuàng)新并非由人類程序員來設(shè)計(jì)，機(jī)器學(xué)習(xí)軟件并不會(huì)去建立一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界的模型，再用正常的邏輯和規(guī)則來處理其中的問題，相反機(jī)器是通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)后被"喂養(yǎng)"出來的。例如，為了開發(fā)無人駕駛所用的深度學(xué)習(xí)軟件，程序員每天會(huì)用幾千兆字節(jié)(Gigabyte，即GB)的原始視覺素材來"喂養(yǎng)"這個(gè)軟件，而這些視覺素材都是通過車載攝像頭在真實(shí)道路環(huán)境下的行駛中拍攝收集的。

深度學(xué)習(xí)軟件通過觀察世界來"學(xué)習(xí)"，這一點(diǎn)賦予了它另一巨大優(yōu)勢(shì)--不依賴規(guī)則(notrule-bound)。人類的嬰兒學(xué)會(huì)依照物體的突出可識(shí)別性特征來識(shí)別物體，同理，深度學(xué)習(xí)軟件在對(duì)物體分類時(shí)也是依據(jù)物體的視覺特征。使用規(guī)則依賴的傳統(tǒng)途徑編制的軟件，遇到坐在自行車上的貓的圖片時(shí)，就會(huì)陷入困惑。相反，深度學(xué)習(xí)軟件會(huì)關(guān)注貓身上可供識(shí)別的視覺特征--尖耳朵和尾巴，然后不管這只貓是出現(xiàn)在一個(gè)多么奇怪的情境中，軟件都會(huì)迅速而準(zhǔn)確地推測(cè)出它只是一只貓。

深度學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)徹底改進(jìn)了對(duì)人工知覺的研究，并極其成功地應(yīng)用到語言識(shí)別領(lǐng)域，以及其他需要軟件來處理古怪異常信息的活動(dòng)中。過去的幾年里，為了尋求深度學(xué)習(xí)的專業(yè)技術(shù)支持，很多汽車公司都在硅谷設(shè)立了分部。谷歌和百度這些軟件巨頭本身已經(jīng)具備了管理巨量信息和構(gòu)建智能軟件的能力，再加上深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢(shì)，足以支撐它們與曾經(jīng)不可一世的汽車巨頭在無人駕駛領(lǐng)域展開角逐。

深度學(xué)習(xí)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的影響極其深遠(yuǎn)，甚至在我們寫作本書時(shí)，其影響還在逐步拓展，而且未來幾年可能會(huì)持續(xù)擴(kuò)大。深度學(xué)習(xí)所引領(lǐng)的技術(shù)領(lǐng)域并不只是汽車一隅。我們預(yù)計(jì)，深度學(xué)習(xí)將會(huì)對(duì)移動(dòng)類機(jī)器人的總體發(fā)展軌跡產(chǎn)生變革性影響。當(dāng)機(jī)器人獲得了通過視覺理解周遭環(huán)境的能力時(shí)，人工生命形態(tài)的發(fā)展可能會(huì)開始延續(xù)5億多年前有機(jī)體生命發(fā)展的路徑--化石顯示大約在寒武紀(jì)以前，所有形態(tài)的有機(jī)體生命都是近乎眼盲的。當(dāng)5億多年前寒武紀(jì)開啟時(shí)，那些近乎眼盲的有機(jī)體突然神秘地演化出了復(fù)雜的新型視覺系統(tǒng)，要知道先前它們的"眼睛"只是些光感性的原始細(xì)胞集。一旦它們具備了看的能力，這些簡(jiǎn)單的有機(jī)體隨之演化出了復(fù)雜的身體形態(tài)，以便實(shí)現(xiàn)快速的反應(yīng)和移動(dòng)。反過來，新的身體機(jī)能又會(huì)需要發(fā)展一個(gè)更大號(hào)的大腦來監(jiān)管這些新生肢體的協(xié)調(diào)。當(dāng)裝備上視覺系統(tǒng)、快速響應(yīng)的身體以及更大的大腦時(shí)，曾經(jīng)不起眼的細(xì)胞集演化出了種類繁雜的復(fù)雜生物，它們從最初生命的泥沼中爬出，并努力在陸地上尋求屬于自己的一塊領(lǐng)地。

關(guān)于寒武紀(jì)生命大爆發(fā)--發(fā)生在寒武紀(jì)時(shí)期的生命大量快速演化，有一個(gè)有趣假設(shè)，即"光開關(guān)理論(LightSwitchTheory)"。這個(gè)理論是由安德魯?6?1帕克(AndrewParker)提出的，該理論認(rèn)為正是眼睛的進(jìn)化，引發(fā)了生命體之間的進(jìn)化競(jìng)賽，使得那些具備最佳視覺的生物才最有可能生存下來。也許"光開關(guān)理論"理論對(duì)于機(jī)器人也是適用的。

曾經(jīng)"眼盲"的機(jī)器獲得了知覺的能力，它們也會(huì)從原始的禁錮中爬出，擺脫現(xiàn)今我們?yōu)槠湓O(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)化的、黑暗的工廠環(huán)境。健全的機(jī)器視覺將使得機(jī)器人可以充分利用其新添加的身體部件--輪子、四肢或踏板，而那些部件能為它們提供更高水平的靈敏度。想要控制復(fù)雜的機(jī)械新"四肢"，它們的機(jī)器大腦也會(huì)隨之?dāng)U張。當(dāng)我們目睹機(jī)器人掌握了新的技能并找到可以發(fā)揮功效的新應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，我們也終將見證機(jī)器人形態(tài)和功能的"寒武紀(jì)大爆發(fā)"。

"少小離家老大回，鄉(xiāng)音無改鬢毛衰"。對(duì)高齡農(nóng)民工群體而言，年邁后如何落葉歸根是他們?nèi)松南乱粋€(gè)"路口"。

眩暈感是VR眼鏡的通病，這種眩暈感比觀看3D電影要明顯得多。

更多資訊請(qǐng)關(guān)注汽車制造頻道