超越“阿法狗” 人機對戰改變汽車未來

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說起最近幾天世界上討論最多的新聞，無疑就是一臺叫AlphaGo的電腦和韓國圍棋第九階段的王者李世石之間的人機大戰。從戰前朝鮮棋王的自信，到游戲中求勝欲望的轉變，人們真正認識到計算機超越人腦的那一天已經到來。不過，還是有人會說，圍棋的輸贏似乎離普通人的生活有點遠。現在，我想告訴你，這個時代已經到來，這將首先影響我們的車輛——汽車。

■ 20年后，《劍上華山》

20年前的1996年，國際象棋界的“俄羅斯沙皇”加里·卡斯帕羅夫坐在一間明亮的棋牌室里。人類歷史上最年輕的國際象棋大師在六盤atrix后，以4: 2的總比分贏得了與computer BLUE的比賽。一年后，也就是1997年，卡斯帕羅夫對陣改進后的DEEP BLUE，以2.5: 3.5落敗。多年前，卡斯帕羅夫的失敗也被稱為遺憾的失敗。多年后的今天，沒有人懷疑計算機的實力。這背后隱藏的不僅僅是硬件的飛躍，還有計算能力的指數級發展。

簡單來說，20年前，BLUE及其后續產品在不斷計算每一步之后的情況如何變化，嘗試不同的方法，選擇最好的結果，最后落在后面。現在阿爾法狗使用策略像人類一樣“思考”。贏或輸，贏或輸，人類的不愿意輸或計算機在圍棋游戲中的完全勝利，平方英寸之間的361個交叉點對我們旁觀者來說似乎微不足道，從藍色到深藍到阿爾法狗。事實上，這是從信息收集和比較到主動判斷的轉變，這是一個新時代的開始，改變了我們的生活方式。

■機智如“狗”？

我們是，不是IT和科幻的家，所以只有那些看起來像電影和白日夢的技術，在和汽車相關的時候，才能真正激發我們的興趣。事實上，NVIDIA及其合作伙伴已經開始嘗試使用它來解決流量問題。用的是阿爾法狗的判斷、分析和學習能力。

經過慎重考慮，我們完成了駕校交通規則的學習。那么，新手為什么開不好車呢？換句話說，實習是為了什么？其實初學者學的是駕校沒有的復雜交通情況如何處理，或者說他們學的是在實際交通環境中判斷機動車、非機動車、人等各種參與者的行為意圖。因為這些復雜的情況會極大地影響司機的判斷。

在以前的印象中，電腦是處于被動吸收的作用。所以我們總是開玩笑說“不管電腦有多智能，都只是電腦，掌握的一切都是人類預先灌輸給他們的”。那么，當計算機具備學習能力時，情況會發生變化嗎？為此，研究人員開始了實驗。

同樣，在學習的過程中，計算機也展現出了超越人類的學習能力。他們不知疲倦，不為興趣所擾。更可怕的是，他們學得更快，判斷更準確。這不是聳人聽聞。6年前的2010年，谷歌、微軟等公司又開始了一次人機對抗實驗，證明了計算機比人類具有更強的學習和辨別能力。計算機擁有比人類更強的學習能力后，意味著它可以比人類駕駛員更快地學習現實世界中的駕駛情況，這是未來新技術普及的保障之一。

■如果學得快怎么辦？

計算機學習的過程就像你小時候認識這個陌生的世界。那時，父母不厭其煩地教我們說話，理解世界上的一切。在他們教我們這是什么的同時，我們會試著自己去分析，從而建立一個判斷事物的標準。

比如他們教我們這個東西是杯子，在這個學習過程中，我們會定義什么是杯子。在之后漫長的生活中，我們會看到各種各樣的杯子，形狀和當年父母教我們的不一樣，但最終我們可以準確判斷這是一個杯子，這就是分析能力。這種能力是汽車推廣新技術的又一保障。

那么，前面提到的學習能力和這里提到的分析能力在車上有什么用呢？最直觀的體現就是現在安裝在車輛上的一些功能會變得更加智能。比如有些車輛離障礙物太近，駕駛員沒有反應，會突然剎車保證不發生碰撞，但剎車過程突然，不夠舒適。未來，解決方案將變得更加多樣化。車輛可能能夠更早減速或變道以避免危險，所有這些都將更加智能和安全。

■話雖如此，汽車會是什么樣子？

相信很多人都猜到了，車輛會變成邏輯思維，會自動駕駛。電腦沒有把路上發生的事情和事先記錄在圖書館里的事情進行比較，而是給出了一個答案。反而像人類一樣，實時分析最優解，這其實也是阿爾法狗獲勝的原因。

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■說得好，為什么現在汽車不流行了？

十年前，平板電腦的概念出現了，但并沒有大規模普及。原因之一是受到硬件成本的限制。因此，當時人們并沒有體驗到如此便捷的技術。前衛實用的汽車技術普及也面臨諸多問題。

此外，各種電子系統的搭載使得車載電氣系統的負擔越來越重，傳統的乘用車12V電壓系統越來越難以滿足需求。同時，在車企之間開放各自的系統接口時，也存在核心技術泄露的擔憂。各種障礙減緩了新技術的普及。

■電腦真的很完美嗎？

雖然答案很殘酷，但未來確實是朝著電腦而不是人腦的方向發展，未來汽車的判斷速度肯定會更快，準確率也會更高。人類是否被取代不再是命題，只是時間問題。一些低附加值的工作將由機器人完成，但這并不意味著我們將失去一切。

當然，在未來，汽車具備學習能力后，人類駕駛員將成為它的老師。然后，我們通常不遵守交通規則，沖動做出的決定會影響電腦，那么它會學得不好嗎？另外，在正常駕駛中，除了冰冷的規則，我們還會受到情商的影響，做出一些更人性化的決定。這些正能量汽車可以學習嗎？

全文摘要:

幾年前有一本關于未來的小說，里面寫道“我發明的機器人明明通過了圖靈測試，卻失敗了”。現在，這一切都是可能的。在這一點上，用陰謀論來討論“人類是否會被計算機取代”是短視的。

曾幾何時，我們一直引以為傲的學習能力和邏輯判斷能力，正在被計算機掌握。正是因為有了這種能力，才不可能把開車這樣復雜的任務丟給電腦。隨著時間的推移，思維方式比阿爾法狗更復雜的汽車肯定會出現。你想把它們帶到明天嗎？