无人驾驶是百年汽车工业的一个崭新高度,也是人们对智慧出行梦寐以求的目标。

无人驾驶是百年汽车工业的一个崭新高度,也是人们对智慧出行梦寐以求的目标。

2016年在人工智能热浪中落下帷幕,无可否认的是,人工智能已逐步渗透到我们的工作和生活中。

今年以来,从拉斯维加斯电子商品展上各种无人驾驶技术的高调亮相,到许多汽车和科技公司陆续对无人驾驶商业计划的激进宣示,一些媒体开始大肆宣称无人驾驶会比人们想象的时间更早到来。

今年以来,从拉斯维加斯电子商品展上各种无人驾驶技术的高调亮相,到许多汽车和科技公司陆续对无人驾驶商业计划的激进宣示,一些媒体开始大肆宣称无人驾驶会比人们想象的时间更早到来。

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当前社会上和业界弥漫着一种浮躁,似乎无人驾驶就在眼前,谁不抓住它就会被淘汰,造成了资本市场的压力和业界的普遍焦虑。

当前社会上和业界弥漫着一种浮躁,似乎无人驾驶就在眼前,谁不抓住它就会被淘汰,造成了资本市场的压力和业界的普遍焦虑。

2016人工智能十大事件回顾

无人驾驶真的指日可待了吗?

无人驾驶真的指日可待了吗?

3·9:AlphaGo下围棋战胜围棋宗师李世石;

我的回答非常简单:否。不仅否,还非常遥远。

我的回答非常简单:否。不仅否,还非常遥远。

3·23:微软聊天机器人“Tay”学会种族歧视言论;

主观能动性是无人驾驶的必要条件

主观能动性是无人驾驶的必要条件

5·7:“自动驾驶”特斯拉自动驾驶致使车祸;

要问为什么,首先要了解什么是无人驾驶和我们需要怎么样的无人驾驶。

要问为什么,首先要了解什么是无人驾驶和我们需要怎么样的无人驾驶。

9·28:谷歌、亚马逊、Facebook、IBM 及微软五大科技巨头组建超级AI联盟;

无人驾驶位于汽车自动驾驶技术的顶端。按照美国自动车工程学会对自动驾驶的五级分类,第一级至第三级为有人的自动驾驶,或称为辅助自动驾驶,即人仍然要为驾驶的最后决策负责。在这些阶段,所有自动驾驶技术的应用只是为了提高人们的驾驶体验,尤其是安全体验。

无人驾驶位于汽车自动驾驶技术的顶端。按照美国自动车工程学会(SAE)对自动驾驶的五级分类,第一级至第三级为有人的自动驾驶,或称为辅助自动驾驶,即人仍然要为驾驶的最后决策负责。在这些阶段,所有自动驾驶技术的应用只是为了提高人们的驾驶体验,尤其是安全体验。

10·12:美国白宫发布人工智能白皮书;

第四级和第五级为无人自动驾驶,即可以将人完全排除在驾驶决策之外,其中第四级为有限场景、第五级为无限场景下的无人驾驶。显然,第四级和第五级是真正意义上的无人驾驶。

第四级和第五级为无人自动驾驶,即可以将人完全排除在驾驶决策之外,其中第四级为有限场景、第五级为无限场景下的无人驾驶。显然,第四级和第五级是真正意义上的无人驾驶。

10·17:微软AI的语音识别能力首次超过人类;

本文所探讨的无人驾驶是指以人类出行为目的的第四级和第五级汽车自动驾驶。

本文所探讨的无人驾驶是指以人类出行为目的的第四级和第五级汽车自动驾驶。

11·25:人工智能改善癌症诊断法;

第四级无人驾驶可以在某些特定的场景下较快地实现,但它不会对汽车工业产生颠覆性的改变,这是因为大多数人都不会去买一辆只能在规定道路上或规定区域内行驶的无人驾驶汽车。

第四级无人驾驶可以在某些特定的场景下较快地实现,但它不会对汽车工业产生颠覆性的改变,这是因为大多数人都不会去买一辆只能在规定道路上或规定区域内行驶的无人驾驶汽车。

12·5:亚马逊开展新零售业务Amazon Go;

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12·19:扎克伯格开发AI助手Jarvis;

追求自由是人的天性,正如美国交通部部长赵小兰女士年初在底特律车展上所说:我们热爱汽车,因为我们热爱自由。限制自由的无人驾驶汽车可能只是公共交通的延伸,不会取代今天面向个人拥有汽车的巨大市场。

追求自由是人的天性,正如美国交通部部长赵小兰女士年初在底特律车展上所说:我们热爱汽车,因为我们热爱自由。限制自由的无人驾驶汽车可能只是公共交通的延伸,不会取代今天面向个人拥有汽车的巨大市场。

12月:华人AI研究贡献占据全球份额近一半。

要实现无限场景下的无人驾驶,安全即是初衷,也是最大的障碍。我们必须明白汽车是一件非常独特的产品——它量大面广并涉及人们必要的日常出行,而更重要的是它与人的生命安全息息相关。发展无人驾驶技术的首要目的是提高其安全性。

要实现无限场景下的无人驾驶,安全即是初衷,也是最大的障碍。我们必须明白汽车是一件非常独特的产品——它量大面广并涉及人们必要的日常出行,而更重要的是它与人的生命安全息息相关。发展无人驾驶技术的首要目的是提高其安全性。

2016年围绕着人工智能各行各业开始智能化探索,创投圈攻城略地,中美等众多国家也积极布局人工智能抢占战略制高点。在市场规模方面,《2016中国人工智能产业发展报告》中多家分析机构的数字评估认为,2016年年底,世界人工智能市场规模将突破100亿美元,其中,中国市场规模将达到15亿美元左右。未来,人工智能市场有望进一步扩大,到2020年,全球人工智能市场将发展到200亿美元左右的规模。人工智能,未来已来?

由于汽车驾驶过程中每个场景都不会重复而且复杂多变,在高速行驶中稍有差错就有付出生命代价的可能,所以要求无人驾驶必须具备类似人类合格驾驶员那样能够凭主观意识举一反三的主观能动性——这并不是哲学意义上的主观能动性,而是指无人驾驶在遇到任何不熟悉或突发场景时都能够主动地做出正确的判断和操作,而且可以比人做得更好,从而取得高于人类驾驶的安全性。

由于汽车驾驶过程中每个场景都不会重复而且复杂多变,在高速行驶中稍有差错就有付出生命代价的可能,所以要求无人驾驶必须具备类似人类合格驾驶员那样能够凭主观意识举一反三的主观能动性——这并不是哲学意义上的主观能动性,而是指无人驾驶在遇到任何不熟悉或突发场景时都能够主动地做出正确的判断和操作,而且可以比人做得更好,从而取得高于人类驾驶的安全性。

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在我们目前所处的交通环境中,一辆没有主观能动性的无人驾驶汽车无疑是巨大的安全隐患,有违无人驾驶安全第一的原则。

在我们目前所处的交通环境中,一辆没有主观能动性的无人驾驶汽车无疑是巨大的安全隐患,有违无人驾驶安全第一的原则。

人工智能尚处初级阶段

为了降低甚至替代无人驾驶对主观能动性的依赖,人们想象了一种理想化的情景:厘米级别的高精地图覆盖所有汽车可以到达的地方;道路上的每一辆汽车都具备车对车、车对系统的智能互联以避免可能发生的碰撞;而且还具备行人与车分离的客观条件。

为了降低甚至替代无人驾驶对主观能动性的依赖,人们想象了一种理想化的情景:厘米级别的高精地图覆盖所有汽车可以到达的地方;道路上的每一辆汽车都具备车对车、车对系统的智能互联以避免可能发生的碰撞;而且还具备行人与车分离的客观条件。

学术界将人工智能界定为“研究与设计智能体”,而且把智能体定义为“能够感知环境,并采取行动使成功机会最大化的系统”,一般分为感知智能、认知智能和创造性智能。对其研究最早出现在
20 世纪 50
年代,在发展过程中经历了起起落落,进入21世纪以后,随着深度学习、大数据、云计算等相关技术的成熟,近年来取得众多突破性的发展。

在这种情况下,无人驾驶汽车即使不完全具备主观能动性,也能在预定的道路上安全地自动驾驶,犹如今天智能制造工厂中广泛应用的全自动运输机一样。

在这种情况下,无人驾驶汽车即使不完全具备主观能动性,也能在预定的道路上安全地自动驾驶,犹如今天智能制造工厂中广泛应用的全自动运输机(AGV)一样。

但纵观社会发展的历程来看,目前人工智能的发展仍处于初级阶段,称之为“弱人工智能”,其中感知智能以深度卷积神经网络为代表的感知智能依赖于大数据,在视觉物体识别、语音识别和自然语言理解等方面取得了媲美人类水平的成功;具有近似人类能力的认知智能的研究,仍在逐步探索中;而创造性智能则是在更高层次上的人工智能,要求人工智能具有类似于人类的顿悟、灵感等超强能力,这方面的研究甚至还没有起步。

目前某些接近这种条件的应用场景正在出现,以期在较短的时间内实现第四级别有限场景下的无人驾驶。但是,要使所有场景满足这些条件显然是一项涉及整个社会生存空间变革浩瀚而巨大的工程,绝非一家或几家企业甚至一个产业能够完成,在可见的未来几乎不会成为现实。

目前某些接近这种条件的应用场景正在出现,以期在较短的时间内实现第四级别有限场景下的无人驾驶。但是,要使所有场景满足这些条件显然是一项涉及整个社会生存空间变革浩瀚而巨大的工程,绝非一家或几家企业甚至一个产业能够完成,在可见的未来几乎不会成为现实。

从产业链上看,人工智能产业链包括基础技术支撑、人工智能技术及人工智能应用三个层次。其中基础技术支撑由数据中心及运算平台构成;人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据,通过机器学习建模,开发面向不同领域的应用技术;人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用,如机器人、无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。目前人工智能的发展还是国内外科技巨头为主推动力,国外以Google、Facebook、IBM、Microsoft、Amazon、Intel等为主,国内以BAT及语音巨头科大讯飞为主。

因此,主观能动性是无人驾驶的必要条件。没有主观能动性的无人驾驶,是对科学的不尊重,是对生命的轻视,是对社会的不负责任。

因此,主观能动性是无人驾驶的必要条件。没有主观能动性的无人驾驶,是对科学的不尊重,是对生命的轻视,是对社会的不负责任。

人工智能的重要意义是对每一个行业和领域效率带来指数级提升推动作用,由于技术的复杂性,发展不会一蹴而就,必然经历一个由点到面,由专用领域到通用领域的历程,通用领域的人工智能实现还比较遥远。截至2016年11月,据数据统计显示,全球1485家人工智能公司可划分为深度学习、机器学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、图像识别、手势控制、虚拟私人助手、无人驾驶、智能机器人、语音翻译等13个细分领域。近五年内,专用领域的定向智能化将是人工智能主要的应用发展方向。或许在更远的将来,如果人脑芯片等硬件架构能有所突破,运算能力有极大提高,则专用智能将有可能逐步进化成为跨场景、跨上下游应用的通用智能。

主观能动性条件尚未成熟

主观能动性条件尚未成熟

2017 年人工智能将掀起怎样的风暴?

如何才能实现主观能动下的无人驾驶?路径可能有很多,但目前广为采用并寄予厚望的是人工智能技术。

如何才能实现主观能动下的无人驾驶?路径可能有很多,但目前广为采用并寄予厚望的是人工智能技术。

有机构预测2017年人工智能的投资将同比增长300%以上。人工智能在技术上将更迅猛发展,智能语音、智能图像、自然语言处理、深度学习等技术越来越成熟,像空气和水一样会逐步渗透到日常生活。行业专家关于2017年人工智能的发展方向有如下几点:

什么是人工智能?简单地说,就是用人造的机器来实现人的感知和决策功能。人工智能技术经过半个多世纪的发展,从早期的语言文字处理到今天的图像语音识别,已经有了长足的进步。尤其是近年来,基于机器学习的人工智能技术有了突破性进展,为我们生活的许多方面带来了极大的方便,如医疗、家居、娱乐、制造、服务等。

什么是人工智能?简单地说,就是用人造的机器(比如计算机)来实现人的感知和决策功能。人工智能技术经过半个多世纪的发展,从早期的语言文字处理到今天的图像语音识别,已经有了长足的进步。尤其是近年来,基于机器学习的人工智能技术有了突破性进展,为我们生活的许多方面带来了极大的方便,如医疗、家居、娱乐、制造、服务等。

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1.机器学习应用的扩张:机器学习正被应用在更复杂的任务以及更多领域中,而且被更多的人作为挖掘数据的方式。

然而,当前的人工智能技术仍然处于初始的阶段,还不具备支撑无人驾驶所需要的主观能动性的能力。

然而,当前的人工智能技术仍然处于初始的阶段,还不具备支撑无人驾驶所需要的主观能动性的能力。

2.无监督学习会取得更多的进展(也存在很大的挑战,在这方面离人类的能力还差得很远)。

要想了解这一点,我们不妨将人的智能分为三个层次:1)感性;2)理性:3)灵性。

要想了解这一点,我们不妨将人的智能分为三个层次:1)感性;2)理性:3)灵性。

3.计算机在理解和生成自然语言:预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。

感性即通过类似条件反射那样获得的信息和知识,如被电炉烫了一次就不会再去触摸电炉。

  • 感性即通过类似条件反射那样获得的信息和知识,如被电炉烫了一次就不会再去触摸电炉;

  • 理性即通过人的逻辑思维得出的知识,如做出如果电源关闭就可以清洗电炉这样的逻辑判断;

  • 而灵性则是人在一定的感性和理性思维基础之上的智慧思维,包括人的自我认知、意识、情感以及主观能动性。例如人可以安全地利用电炉创造出各种美味佳肴,激发出无限的愉悦和享受的情感。

4.深度学习和其他的机器学习以及人工智能技术的混用,是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中包括对医疗图像、临床数据、基因组数据等各种类型数据上的研究和成果将会大大增加。

理性即通过人的逻辑思维得出的知识,如做出如果电源关闭就可以清洗电炉这样的逻辑判断。

当然人类这三个智能层次深度关联,相辅相成。灵性智慧思维是人类智能的最高层次。

5.自动驾驶汽车,计算机视觉也会持续取得进展。

而灵性则是人在一定的感性和理性思维基础之上的智慧思维,包括人的自我认知、意识、情感以及主观能动性。例如人可以安全地利用电炉创造出各种美味佳肴,激发出无限的愉悦和享受的情感。

与人的智能分类相应,人工智能通常可以分为三个级别,即弱人工智能、通用人工智能
(也称强人工智能)和超人工智能。

6.聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大进展。

当然人类这三个智能层次深度关联,相辅相成。灵性智慧思维是人类智能的最高层次。

弱人工智能是指能在某个特定条件下应用的人工智能,如图像识别和语音识别等。弱人工智能可以实现人类某些具体定义下的逻辑推理。尽管它有时可以达到或超过人的能力(如下棋),但其实它并不真正拥有智能。一旦规则改变,它不会自主演进,即没有意识,不具备主观能动性。

7.预计更多的人类基准会被打破,特别是那些基于视觉、适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将变得更频繁、更富有成果。

与人的智能分类相应,人工智能通常可以分为三个级别,即弱人工智能、通用人工智能
和超人工智能。

通用人工智能是指具有和人几乎同等的智能,包括具有自觉意识、自主演进以及主观能动性。

总的来说,2017年人工智能还将深远影响着全球各个科技领域的创新,持续改变着消费者、企业以及机器的交互方式,同时刺激着科技市场成长和革新。

弱人工智能是指能在某个特定条件下应用的人工智能,如图像识别和语音识别等。弱人工智能可以实现人类某些具体定义下的逻辑推理。尽管它有时可以达到或超过人的能力,但其实它并不真正拥有智能。一旦规则改变,它不会自主演进,即没有意识,不具备主观能动性。

而超人工智能则是指将来的一种可能,智能机器或许可以具备超越人类智慧的智能。

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