挑战人类就是验证人工智能深度的最好手段，还有些“迷”

说起人工智能，不知道你第一时间会想起什么？

是星战里逗萌的 BB-8？

还是贴心暖男 Baymax 大白？

抑或是“复联2”里由钢铁侠创造出来差点毁天灭地的奥创？

似乎人工智能一旦觉醒了自我意识，就是一件很可怕的事。人们更愿意看到它们思维“呆鸡”一点，毕竟多一只萌物总比多一个敌人好。

但是在现实中科学家们追求的人工智能，还真的就是要“模仿人类大脑进行思维”去完成一切运作。

所以近年来，我们不断看到有人工智能在不同领域向人类发起“挑战”：

先有在“最强大脑”的舞台上打败“水哥”王昱珩的百度机器人小度，

还有击败了人类最强围棋棋手柯洁后“功成身退”的 AlphaGo。

前几天甚至还有两家国内企业将其研发的学习型 AI ，向今年的高考试题发起了挑战。

似乎挑战人类就是验证人工智能深度的最好手段。

在这一次次人机对决中，人工智能所表现出来的可能性和发展潜力，不仅让世人刮目相看，甚至还有些“迷”。

人工智能真的已经发展到可以取代人类了吗？

别想太多，最起码人工智能应用在比围棋更有深度的智能汽车领域上，还有很长路要走。

还记得童年里《高智能方程式赛车》这部经典番吗？里面的驻车AI“阿斯拉”就是一个未来智能汽车愿景。

动画故事背景是在2015年，然而到了2017年的今天，市面上销售的智能汽车最多也就是做到智能停车、刹车。

想要像动画那样让阿斯拉给你实时路况分析，自行管理车辆行驶状况？抱歉还不行。

值得一提是：就在柯洁比赛前几天，某品牌智能汽车展示其自动刹车功能。该功能可在汽车自动驾驶时预判周边环境状况，采取自动刹车。

但是该功能在实际展示时却没有发挥作用，反而将车前主持人撞到在地，所幸伤者事后并无大碍。

而年前在乐视汽车 FF91 发布会上，贾跃亭亲自演示自动泊车功能也同样出现了失败窘况。

可以说但凡是涉足智能汽车业界的大佬们，都在费尽心机想完善人工智能在智能汽车领域上的实际应用，成为推动商业化无人驾驶第一人。

即使人工智能在围棋领域取得极为傲人的成绩，但从业界角度来看，人工智能目前尚处于“弱智能时代”——在研发层面上，从识别感知到自我深度学习多个环节，仍存在许多技术难关等待攻破。

就算研发成功了，来到客观驾驶条件不断变化的现实中，也很难保证智能汽车的无人驾驶功能在实际执行中，能避免像上面例子那样突然出岔子。更不用说谷歌家的无人汽车，上路测试已经历车祸无数。

那么当人工智能化足够智能，就不需要人类了吗？

先说个旧闻：去年一名男子在乘坐一辆在自动驾驶模式下特斯拉 Model S 时，撞上并钻入了一辆 18 轮大货柜车，当场死亡。

事后查明这是由于现场客观环境影响了车上识别系统，导致车辆判断错误酿成悲剧。然而离悲剧发生前这名司机有约 7 秒钟的时间可以自己操控立刻刹车。

可以说我们离真正“超智能时代”，还有很长一段路要走。人工智能也不会轻易取代你的动物求生本能和肾上腺素。最重要的是，老司机的经验和直觉会告诉你驾车不怕一万，只怕万一。

吃鸡就吃啃他鸡，坐车要找老司机

老司机这种大隐隐于市的存在，其实力有多厉害用几张动图就可以说明。

当然在这一切炫技背后是得益于长年累月的经验和人类独有的思维决策能力才能做到。

但对于智能汽车来说，同一条路有早中晚、晴雨雪多种路况，如果每种路况都只能 AlphaGo 初期那样，对一个又一个棋谱/路线进行学习分析，这是一项多么繁重的工作？

所以智能汽车领域需要的是研发出更有深度的、能够学会“认知-判断-决策”这样的类人思维运算方式的人工智能。这样才能应对所有可能出现的路况。

然而要搭构出一个接近老司机（人类）思维方式的数据模型谈何容易？

这一点不仅体现在智能汽车行业，在智能电视、智能家居这些领域上也一样——就是如今所谓的“智能”产品其实也不够“智能”。

例如现时所谓的智能电视，单纯以硬件的升级、以及软件平台迭代就贴上智能标签。就算能支持语音搜索交互，但其实质上只是一个语音识别+搜索功能，并非真正人工智能所进行数据收集与深度学习功能。

智能汽车好像很没用？也许你该体验一下自动停车功能

当然并不是说现在的智能汽车一无是处，毕竟像奥迪、大众、长安等智能汽车上面，早就用上了女司机梦寐以求的功能——自动停车。

通过雷达探头或者摄像头来探测感知，最后经由处理器计算实现自动泊车。

可以说一个完成度高的智能停车功能，能为车主省下不少时间和心力。

不过这看似很“智能”，但还谈不上算是真正有深度的“AI”。

所以这个自动泊车的计算并没有完美到像人自己停车那样，对于一些复杂狭窄的情况，就有可能无法识别导致功能失效。

所以短时间来看，还是找老司机带带比较稳啊！