新手781833 发表于 2019-7-24 11:15
  
中立,骑墙中。AI 技术不仅仅只有深度学习,虽然现有有种硬编码制定特定的规则或逻辑这项技术,但是没法让 AI 通过学习数据来自定义相应行为,但它却可以避开一些深度学习技术的局限。不过,鉴于目前自动驾驶的普遍认知仍被深度学习深深地影响着,很难说这些工程师们能否真的彻底突破这些潜在的技术难题。
比如特斯拉的 Autopilot 系统,已经有足够能力来应对大部分自动驾驶的场景了,但它在遇到突发状况时也仍需要人为操作来干预。所以这种情况发生时,我们也很难说是无人车的责任还是驾驶员的责任。这对于某些批判家而言,即便有些故障并不完全是机器或技术的问题,这种半自动驾驶被认为比人为驾驶不安全得多,只有当无人车在没有人为干预的情况下自动驾驶超过 2.75 亿英里后才可以被认为是和人为驾驶一样安全可靠的。而第一起特斯拉 Autopilot 无人车引起的死亡事故仅仅行驶了 1 .3 亿英里,这远远没达到可靠性标准。
新手781833 发表于 2019-7-25 15:02
  
本帖最后由 新手781833 于 2019-7-26 19:37 编辑


中立,骑墙中。AI 技术不仅仅只有深度学习,虽然现有有种硬编码制定特定的规则或逻辑这项技术,但是没法让 AI 通过学习数据来自定义相应行为,但它却可以避开一些深度学习技术的局限。不过,鉴于目前自动驾驶的普遍认知仍被深度学习深深地影响着,很难说这些工程师们能否真的彻底突破这些潜在的技术难题。
比如特斯拉的 Autopilot 系统,已经有足够能力来应对大部分自动驾驶的场景了,但它在遇到突发状况时也仍需要人为操作来干预。所以这种情况发生时,我们也很难说是无人车的责任还是驾驶员的责任。这对于某些批判家而言,即便有些故障并不完全是机器或技术的问题,这种半自动驾驶被认为比人为驾驶不安全得多,只有当无人车在没有人为干预的情况下自动驾驶超过 2.75 亿英里后才可以被认为是和人为驾驶一样安全可靠的。而第一起特斯拉 Autopilot 无人车引起的死亡事故仅仅行驶了 1 .3 亿英里,这远远没达到可靠性标准。
新手781833 发表于 2019-7-26 19:38
  
中立,骑墙中。AI 技术不仅仅只有深度学习,虽然现有有种硬编码制定特定的规则或逻辑这项技术,但是没法让 AI 通过学习数据来自定义相应行为,但它却可以避开一些深度学习技术的局限。不过,鉴于目前自动驾驶的普遍认知仍被深度学习深深地影响着,很难说这些工程师们能否真的彻底突破这些潜在的技术难题。
比如特斯拉的 Autopilot 系统,已经有足够能力来应对大部分自动驾驶的场景了,但它在遇到突发状况时也仍需要人为操作来干预。所以这种情况发生时,我们也很难说是无人车的责任还是驾驶员的责任。这对于某些批判家而言,即便有些故障并不完全是机器或技术的问题,这种半自动驾驶被认为比人为驾驶不安全得多,只有当无人车在没有人为干预的情况下自动驾驶超过 2.75 亿英里后才可以被认为是和人为驾驶一样安全可靠的。而第一起特斯拉 Autopilot 无人车引起的死亡事故仅仅行驶了 1 .3 亿英里,这远远没达到可靠性标准。
新手781833 发表于 2019-7-27 20:47
  

中立,骑墙中。AI 技术不仅仅只有深度学习,虽然现有有种硬编码制定特定的规则或逻辑这项技术,但是没法让 AI 通过学习数据来自定义相应行为,但它却可以避开一些深度学习技术的局限。不过,鉴于目前自动驾驶的普遍认知仍被深度学习深深地影响着,很难说这些工程师们能否真的彻底突破这些潜在的技术难题。
比如特斯拉的 Autopilot 系统,已经有足够能力来应对大部分自动驾驶的场景了,但它在遇到突发状况时也仍需要人为操作来干预。所以这种情况发生时,我们也很难说是无人车的责任还是驾驶员的责任。这对于某些批判家而言,即便有些故障并不完全是机器或技术的问题,这种半自动驾驶被认为比人为驾驶不安全得多,只有当无人车在没有人为干预的情况下自动驾驶超过 2.75 亿英里后才可以被认为是和人为驾驶一样安全可靠的。而第一起特斯拉 Autopilot 无人车引起的死亡事故仅仅行驶了 1 .3 亿英里,这远远没达到可靠性标准。
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