【科技．未来】依赖深度学习 汽车真能学懂驾驶？
Falcon 1火箭和Falcon 9火箭分别迟了五年和两年发射；Tesla Model S和Model X汽车分别迟了六个月和两年推出；声称要在去年底做到每周生产10,000架Model 3，至今仍未达标……出名不准时的Tesla行政总裁马斯克（Elon Musk）最近却罕有地赶上死线。上月，Tesla不但如期发布新自动驾驶芯片，马斯克更扬言在2020年将有逾100万部自动驾驶的Tesla的士投入服务。然而，自动驾驶业者如Waymo和Tesla所用的人工智能深度学习（deep learning）技术，近年在各种应用固然发展迅速，但最终是否可能“学懂”自动驾驶、比人类司机更安全？
马斯克对自动驾驶解决视觉问题如此乐观，不难理解。为有效处理收集到的行车数据，Tesla正依赖名为“深度学习”（deep learning）的人工智能技术。过去十年，深度学习为人工智能及科技业带来难以想像的进展，它以一层层的机器学习演算法，从大量数据中抽取有规律的资讯。它支援了Google搜寻、Facebook上的动态汇总（news feed）、语音转文字演算法，甚至下围棋。互联网以外，深度学习还被用作预测地震、心脏病、疑似偷窃行为等。Tesla的新芯片正是为了在自动驾驶上进行这类数据处理程序而设。
然而，深度学习需要大量数据作适当训练，需要包含几乎每一种有可能遇到的情况。例如Google图片，经足够数据训练后可善于辨认各种动物。纽约大学人工智能专家Gary Marcus指这种能力称为“插值”（interpolation），只要它看过所有标签了“虎猫”的照片，就能“学懂”辨别一张新看到的照片是否虎猫。
去年NTT东日本与Earth Eyes合作推出“AI 警卫”，以深度学习侦测疑似店舖偷窃行为：
Tesla认为，只要真实世界的数据够多，就能训练网络学懂应对有可能遇到的情况，最终比人类司机驾驶更安全。Karpathy在“自动驾驶日”上展示了一张单车绑在休旅车后方的照片作解释，指自动驾驶系统必须学会看懂把单车和休旅车视为单一汽车，而不是担心单车会随时向某个方向行驶。Karpathy认为，只要人工智能系统“看”得够多经标签的影像，最终就能理解类似的情况。为此，Tesla致力比其他公司拥有更多真实世界数据，它能够从约400,000辆已在路上的Tesla汽车摄取影像，并靠名为“影子模式”（shadow mode）的软件在背景下运作，追踪每辆汽车在人类操控时的行为，以此让神经网络学习。
然而，这种方法仍然有其限制。除非演算法预先看过数千张虎猫的照片，否则，它无法从照片中知道和辨认出虎猫，即使它曾看过大量家猫和猎豹的照片，也只能知道那是介乎家猫和猎豹之间的东西。这种能力称为“泛化”（generalization）。长久以来，科学家以为只要有对的演算法就可以改善泛化能力，但近年研究发现，深度学习的泛化能力比他们想像中来得差。例如康奈尔大学去年5月发表的一项研究发现，深度学习要泛化同一条影片中不同片段也显得吃力，同一只北极熊，只要背景稍为改变，它便会辨认成狒狒、獴、鼬。
Marcus指出，近年大众对聊天机械人（chatbot）的狂热渐退，正好反映泛化能力不足问题。“2015年虽然出现了聊天机械人，但它们称不上优秀，因为那不止是收集数据那么简单。”Marcus说。当你与机械人在线上聊天，你不单希望它能大致重复先前的对话，更希望它能对你说的话作出反应，并产生对你独一无二的回应。深度学习无法造出这种聊天机械人，以致这股热潮逐渐退却。
这就为Tesla等自动驾驶公司留下重要问题：自动驾驶汽车是否可以像图片搜寻、语音辨识等技术持续变好？还是像聊天机械人般走不出泛化难题？甚至，自动驾驶到底是插值还是泛化？Marcus认为要答案尚早：“自动驾驶仍是未知答案的科学实验。就会发生出乎意料的事这点而言，对深度学习并非好事。”
Lyft董事、风险投资者Ann Miura-Ko则认为，问题部分在于对自动驾驶期望过高，把任何未能达到全自动驾驶等级的进展都视为失败：“期望它们从0级去到第5级，是预期错配多于技术失败。我认为所有这些微小改进都是通往全自动驾驶的重要功能。”
对马斯克来说，所有这些技术困难和质疑都不是一回事。他对投资者说：“唯一而且合理的批评是，有时我不太准时，但最终我会做到，Tesla团队会做到。”
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上文节录自第163期《香港01》周报（2019年5月20日）《自动驾驶竞赛：马斯克单挑同业》。
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