從對錯誤的容忍度來說,人工智能系統(tǒng)可以分成兩大類:犯了錯誤可以重來;在統(tǒng)計意義上不能夠犯錯誤。無人駕駛屬于后者。從這一現(xiàn)實來看,認為,當前的無人駕駛技術主要面臨對環(huán)境的可靠感知、預行為理解、應對意外等難題。
“對環(huán)境的可靠感知,即無論在任何路況和天氣狀況下,無人駕駛汽車都能準確而周密地感知周圍環(huán)境?!编嵞蠈幷f,“預行為理解即對對方可能產(chǎn)生的行為進行準確的預估和判斷。對意外遭遇的處理,包括如何對交警的手勢作出反應,如何應對突然從路邊闖進一個小孩等意外情況?!边@樣的突發(fā)異常情況是無人駕駛必須解決的,但目前還無法事先為這類場景編碼,也無法用簡單的基于規(guī)則的模型來應對。
鄭南寧表示,針對這些難題所開展的嘗試,需要把深度學習網(wǎng)絡、長短期記憶、選擇性注意機制以及提取知覺物體等技術,整合在基于認知計算引擎的自主駕駛系統(tǒng)中,這是無人駕駛研究領域值得研究的方向。
鄭南寧認為,對無人駕駛我們?nèi)匀粦摫3掷潇o,無人駕駛并沒有那么快就進入生活?!罢鎸嵉慕煌ōh(huán)境復雜多變,實現(xiàn)完全自主的無人駕駛是一個令人興奮卻又望而生畏的艱難挑戰(zhàn)。”