- 主题:[心得]现有的AI理论根本就不可能实现可靠的智能驾驶
首先,现有的AI算法都是概率模型,不是基于逻辑或常识的模型,后者早在上世纪80年代就被证明行不通。
既然是概率模型,就有一定的几率出错,面对的场景越复杂,这个出错的概率会急剧上升。哪怕出错的几率再小,试验多了也一定会发生。
如今概率理论已经非常成熟,理论上已严格证明,所有的AI算法的预测误差都有一个下限,不可能无限逼近零。这个下限由模型性能导致的偏差、数据集扰动带来的方差和算法无关的噪声共同决定。其中由于过拟合的存在,偏差与方差还存在一个两难,也就是说到一定程度之后,一个的减小必然导致另一个的上升。
具有涌现能力的大模型似乎可以像人一样思考,但是现在的大模型动辄几十亿上百亿参数,Q8量化也要大几十GB的显存,想要部署在现有的车载平台上,还要有亚秒甚至毫秒级别的响应,无异于天方夜谭。
针对驾驶领域举一个简单的例子:要不要刹车?存在两种错误:1. 应该刹车却没刹车;2. 不需要刹车却刹车了。这两类错误只有在非常简单的任务中才有可能同时被压低。到一定水平后(比如说错误率5%甚至10%),一类错误率的降低通常会伴随另一类错误率的上升。按常理分析,第一类错误的后果太严重(比如说这次小米的事故,智驾如果不是提醒接管而是直接刹车,后果可能就没这么惨烈了),应该首先尽可能地降低,但这样就会导致幽灵刹车繁发,严重降低用户体验(不过或许有助于某品牌宣称它的智驾降低了更多的事故),甚至在高速上导致被追尾。是保守还是激进,与算法无关,完全由程序员决定。不过在现实中,智驾似乎还有第三条路就是直接退出甩锅,这样就会犯上面任何一种错误,岂不美哉。
所以说,现有的AI理论体根本就不足以支撑可靠的智能驾驶。某品牌也没有跳出三界超出五行,继续嚣张得瑟,回旋镖很快就会到来。OTA一手遮天的能力再强,也终有盖不住的一天。
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看起来make sense
【 在 gdss 的大作中提到: 】
: 首先,现有的AI算法都是概率模型,不是基于逻辑或常识的模型,后者早在上世纪80年代就被证明行不通。
: 既然是概率模型,就有一定的几率出错,面对的场景越复杂,这个出错的概率会急剧上升。哪怕出错的几率再小,...
- 来自 水木说
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只需要和人比,
不需要绝对安全
【 在 gdss 的大作中提到: 】
: 首先,现有的AI算法都是概率模型,不是基于逻辑或常识的模型,后者早在上世纪80年代就被证明行不通。
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: 既然是概率模型,就有一定的几率出错,面对的场景越复杂,这个出错的概率会急剧上升。哪怕出错的几率再小,试验多了也一定会发生。
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: 如今概率理论已经非常成熟,理论上已严格证明,
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发自「今日水木 on HBN-AL00」
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人类大脑也是概率模型,只要智驾比人驾靠谱就行了
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智驾怎么可能比人脑靠谱,地球上最强的超算也没有人类三岁小孩的智商和判断力。
- 来自 水木社区APP v3.5.7
【 在 Xjt 的大作中提到: 】
: 人类大脑也是概率模型,只要智驾比人驾靠谱就行了
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随便一个AI模型围棋就吊打人脑。比人脑靠谱太正常人。人有机器的反应能力嘛?
【 在 gaoni 的大作中提到: 】
: 智驾怎么可能比人脑靠谱,地球上最强的超算也没有人类三岁小孩的智商和判断力。
: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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但是人可以依据常识、逻辑甚至本能做出反应,现阶段的AI模型永远也做不到。
【 在 anotherstone 的大作中提到: 】
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: 只需要和人比,
: 不需要绝对安全
: 【 在 gdss 的大作中提到: 】
: : 首先,现有的AI算法都是概率模型,不是基于逻辑或常识的模型,后者早在上世纪80年代就被证明行不通。
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FROM 139.226.175.*
AI可以自动驾驶列车,飞机。
但却没法骑自行车过红绿灯。
术业有专攻,限定某个特定的领域,做针对性优化,AI很强。
在不限范围的通用领域,AI还很弱,因为没法做特殊优化。
【 在 Xjt 的大作中提到: 】
: 随便一个AI模型围棋就吊打人脑。比人脑靠谱太正常人。人有机器的反应能力嘛? ...
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