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炒作與現實的博弈,廠商大肆宣傳自動駕駛致司機陷入危險

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智造觀點

雖然從目前的新聞報道來看,自動駕駛汽車不久就會上路,讓解放司機雙手的夢想成真,但實際上,要向真正實現這種技術,還有很長的路要走。換句話說,即使我們現在具備了技術上的可行性,還是有很多的其它問題亟待解決。然而,在解決的過程中,我們卻發現,就像對人工智慧的誇大報道一樣,自動駕駛也受到了製造商的大肆宣傳,更嚴重的是,這些宣傳嚴重的誤導了司機,讓他們身處危險之中。


文/未末末

來源/人工智慧觀察(ID:Aiobservation)


最近,自動駕駛圈有點熱鬧。

 

前不久,吳恩達所任職的並參與日常運營的初創公司Drive.ai宣佈,自10月19日起將在德州阿靈頓向公眾開放無人駕駛接送服務,正式邁出商業化運營的第一步。與之截然相反的是,特斯拉從公司網站的訂單頁面全面撤回了長期宣傳的“自動駕駛”選項,因為它可能會讓客戶混淆,無法保證駕駛員處於中心位置。

 

另外,根據最新的報道,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)在本週一表示,已下令Transdev北美公司(Transdev North America)立即停止在佛羅里達州使用無人駕駛車輛運送兒童上學的試驗,稱這一測試可能使孩子們面臨“不適當”的風險。


所以,這段時間的自動駕駛領域可謂是苦樂參半。不過相較於商業化的前者而言,小智君(ID:Aiobservation)認為,後面關於自動駕駛安全的問題更值得人們注意。


製造商大肆宣傳,誤導司機不再身處“C位”


從坐上車的那一刻,無疑,司機是身處“C位”的中心人物,因為其他乘客的安全都掌握在了司機一個人手裡。但自動駕駛的出現以及製造商對其進行的大肆宣傳,讓司機們開始對自己肩負的責任有了些許輕視。實際上,不僅僅是司機,大多數民眾對自動駕駛的理解也產生了偏差。

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一項最新研究的調查結果顯示,全球71%的受訪者認為他們現在就可以買到自動駕駛汽車。最令人擔憂的是,超過10%的駕駛員認為在目前的技術水平下,如果在開車過程中使用了自動駕駛儀等半自動駕駛系統,自己放開方向盤,“睡一小會兒”也是沒有問題的。是不是覺得很驚恐?畢竟我們現在還是不能買到真正的自動駕駛汽車。

 

據悉,這項調查是由Euro-NCAP和汽車保險行業創辦的研究機構Thatcham Research進行的,結果顯示,人們對新車具備的自動駕駛能力以及駕駛員輔助技術的安全使用方面存在嚴重的錯誤認知。對此,Thatcham Research的研究部主任Matthew Avery表示:“一些汽車製造商對汽車的營銷方式會讓司機誤以為他們刻意放棄對汽車的控制權

。對製造商來說,他們希望通過強調汽車具備的自動駕駛或半自動駕駛能力來提高自家產品的競爭優勢,卻不想這樣做加劇了消費者的混淆。”

 

所以,通過這項調查我們需要認清的是,現在用於輔助司機的駕駛技術並不是自動駕駛,所以我們不能以犧牲司機的注意力為代價,讓人們對它產生依賴。在行車過程中,司機時刻處於掌控之中並時刻保持高度的警惕是十分必要的。當然,面對正在逐漸普及的輔助系統,如果能正確對待和使用,那麼就有助於提高高速公路的安全性,減少意外事故帶來的死亡人數,但如果因為過度營銷讓司機可以“自由行駛”的話,那可能會適得其反。

 

另外,該研究結果中令人擔憂的發現還包括:18%的受訪者認為一輛號稱能夠自動轉向、制動和加速的汽車可以讓他們“高枕無憂,讓汽車自己開車”;許多受訪者表示,在使用輔助駕駛系統時,他們可能會完成一些“違法”動作,比如用手機發簡訊(34%)、打電話(33%)或打盹兒(11%);只有約一半(51%)的人認為在使用輔助駕駛系統時發生車禍他們要對此承擔責任。

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對此, Avery表示,“缺乏對司機的培訓和標準化控制以及帶有爭議的系統名稱和符號,會進一步讓消費者摸不著頭腦。”大多數人對此都持同意觀點,74%的人表示所有新車型都應該對自適應巡航控制系統(Adaptive Cruise Control)和車道保持輔助裝置(Lane Keeping Aids)等進行標準化管理。此外,77%的受訪者表示他們很樂意觀看簡短的培訓視訊或參加線上課程,以便更好地瞭解新車輔助駕駛技術的功能和侷限性。


自動駕駛炒作與現實的碰撞


對自動駕駛,大多數人其實還是充滿了期待並認為這一領域的發展前景十分樂觀,但最近一段時間,不少科技巨頭還是對自家的自動駕駛策略進行了調整。比如Uber關閉了其自動駕駛卡車專案,而且該公司在一輛汽車撞死路人後便停止了自動駕駛汽車的測試;過去兩年,·馬斯克曾經計劃讓自動駕駛汽車在美國東西海岸之間行駛,但最後還是放棄了;自動駕駛領頭羊Waymo執行長John Krafcik更是表示,自動駕駛汽車的普及所需要的時間“比你想象得更長”。

 

自動駕駛汽車突然的“幻滅”原因有很多,但根本原因是技術,因為我們並不知道如何讓計算機在所有不同的路況下,可以與人類司機相媲美,甚至超越他們。換句話說,無論人工智慧會被“餵養”多少資料,它們能從其中學習多少東西,但還是不能建立人類特有的心智模式。即使未來有一天人工智慧具備了這樣的能力,它也還面臨著處理各種突發狀況,比如突然出現的行人、車輛,以及在安全擔憂不斷擴大的情況下,法律和監管問題的解決。

 

當然,我們也必須接受一個現實,即自動駕駛汽車可以用於更加小眾,但仍然具有革命性的領域。如果我們對自動駕駛出租車和貨車的期待很強烈,那可能需要為其提供專門的道路。

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紐約大學教授、Uber前人工智慧主管Gary Marcus表示,無論你有多少資料,汽車都無法單純通過人類開車的資料學會駕駛。“所以Waymo等公司才必須把無人駕駛汽車分成幾個能夠分別攻克的問題,而沒有把它當做一個巨大的資料問題來對待。”

 

在一生的駕駛生涯中,人類成為了無數子任務的專家。雖然很多資料都已經融入到無人駕駛汽車日積月累的行駛里程中,但想要解決這些看似微不足道的事情,卻需要很多工程師投入大量的腦力勞動。另外,當自動駕駛汽車發生事故時,究竟誰來負責?這個問題暫時也還沒有得到解決,或許這可能同時導致汽車保險方式發生巨大的改變。

 

或許有人認為,我們轉向自動駕駛汽車的原因在於人為失誤導致了大量交通事故的出現,但其實並非如此。自上世紀50年代以來,無數的創新已經讓汽車變得更加安全,這一趨勢還在繼續。與此同時,智慧手機等新的干擾因素可以通過更低的成本來解決,而無需全自動駕駛汽車。

 

《人工智慧:電腦如何誤解世界》(Artificial Unintelligence: How Computers misunderstanding the World)一書的作者Meredith Broussard教授曾表示,我們對自動駕駛汽車的熱愛是一種“技術沙文主義”。“它的理念是,技術永遠是最高、最好的解決方案,而且優於以人為本的解決方案。”

 

不管我們對自動駕駛汽車有哪些需求,但首先要明白的是,在公共道路上駕駛汽車並非難事,真正困難的是如何對身邊那些反覆無常甚至心不在焉的司機作出防備,這也是程式設計師在研究過程中亟待解決的問題。

(文中圖片來自網路)

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