日产汽车人类学专家:自动驾驶汽车需要一门共同的语言

日产汽车,是众多拼杀在自动驾驶市场中的一员。但有些不同的是,比起让机器完全取代人类,日产汽车选择的是让机器越来越像“人”,这也成为SAM的由来。

2017年CES大会上,日产发布了名为SAM的无缝自动出行(Seamless Autonomous Mobility)技术,可以说是汽车在人工智能方面的一大突破。

SAM是以人工辅助车载的人工智能技术平台,帮助自动驾驶车辆在难以预知的环境下做出决策,同时构建车载人工智能的认知。

日产汽车人类学专家:自动驾驶汽车需要一门共同的语言

SAM平台允许车辆在应对一些复杂情况时向指挥中心求助。信息会被传送到一位可进行应对的出行管理者处,用人类意志帮其做出决策。SAM的核心是人与机器的协作,其目标不是将人从系统中移除,而是利用人工智能来支持更庞大的自动出行系统,并实时提高车辆的人工智能。

比起一些激进的硬派自动驾驶企业,日产汽车公司这些年来更倾向于稳扎稳打的路线。这也是他们推出“ 三步走”自动驾驶路线的原因。

据雷锋网了解,按照日产的计划,将在2016年推出用于高速公路、不可变道的技术;在2018年推出用于高速公路、可自动变道的技术;在2020年推出用于城市道路、可自行通过十字路口的高级自动驾驶技术。

2016年,日产推出其中的第一步——用于高速公路、不可变道的技术,又被称为ProPilot技术。

ProPilot可以被看作一种更高级的ADAS技术,去年7月,搭载ProPilot系统的日产Serena车型首次亮相,并将带有自动驾驶功能的汽车售价压低至20万人民币,大大降低了自动驾驶功能汽车的门槛。

自动驾驶需要“世界性”语言

雷锋网(公众号:雷锋网)曾在之前的报道中探讨过“机器伦理”的话题,核心要义是,当AI占据极其强大的主动性后,如何权衡人类情感及社会道德在其中的分量。

诚然,程序员、工程师和机器人专家,都在自动驾驶汽车的发展中扮演着至关重要的角色,可是人类学家是否如此呢?也许很多人没有将这个头衔与自动驾驶的未来挂钩,可日产汽车不这么认为。

2015年3月,Melissa Cefkin被日产汽车公司破格雇佣为首席科学家与人类学家,在日产位于硅谷的研究中心里,Melissa Cefkin的工作,就是确保在广泛自动化日益到来的今天,使人类仍处于决定性的核心位置。

日产汽车人类学专家:自动驾驶汽车需要一门共同的语言

日产汽车公司首席科学家与人类学家Melissa Cefkin

在外媒的一次专访中,Melissa Cefkin解释了为什么她的工作至关重要,也谈了谈除了传感器和控制系统外,还有什么对于自动驾驶而言不可或缺。雷锋网将内容整理如下。

Q:Cefkin女士,你的工作听起来感觉是很矛盾的。你作为人类学家,研究人类。但在日产,你参与的研究正试图用计算机取代人类。你如何解决这种矛盾呢?

Melissa Cefkin: 很简单。目前距离车辆电子设备承担任何条件下的任何驾驶任务,还需要很长一段时间。那么在接下来的几年里,问题不会单纯地由人或机器解决。相反,自动驾驶的难题将在二者间建立一种平滑的过渡,这个过程需要人与机器合作完成。如果你想为人类提供一个自动化的合作伙伴,你就必须了解人类。

日产汽车人类学专家:自动驾驶汽车需要一门共同的语言

一位工程师正在测试日产汽车的自动驾驶SAM系统

Q:所以这只是一份临时的工作么?

Melissa Cefkin: 恰恰相反!即使有一天人类不再需要指导自动驾驶车辆,他们仍然会作为自动驾驶交通系统中的一员与机器交互,比如作为道路的使用者、骑自行车的人或是行人。所以,自动驾驶车辆对于人类的“不可伤害”,将伴随其发展的全过程,以确保人与机器的无障碍共存。不论如何看待:在高度自动驾驶的未来,人类仍然要处于主导位置。

Q:能否用具体的例子阐述,您的团队如何塑造日产ProPilot自动驾驶技术的发展?

Melissa Cefkin: 我们专注于两个议题。第一个是人与机器之间的通信,包括在车辆内部,以及在车辆和相关环境之间的通信。如何赋予乘客更多自信来使用ProPilot的自动驾驶系统?如何将自动驾驶汽车的所思所想告知道路的其他使用者?一辆日产自动驾驶Leaf电动车,不能像人类司机一样通过手势或眼神交流,虽然这对人类来说很简单。我们需要一种“语言”,一种尽可能普遍和通用的语言。作为一家面向大众的汽车生产企业,我们考虑的不仅是日本、美国或是欧洲中部市场,我们需要将各个国家的情况都纳入到研究中。

日产汽车人类学专家:自动驾驶汽车需要一门共同的语言

自动驾驶汽车仍需与人类交互

Q:那么第二个议题是什么?

Melissa Cefkin: 在我们硅谷的研究中心里,程序员、电子工程师以及人工智能专家都在同一层工作,因为我们经常会共同来解决一个问题。例如,关于十字路口的通行权规则问题。首先,这个问题可以被轻松转换成一个算法来解决,但与自动驾驶系统不同的是,人类并不总是遵守交通规则。在成千上万个不同的场景下,人类可能会在必要时打破规则,或是至少灵活来处理。但机器人由于严格的程序算法执行,无法做到这样。所以,我们要赋予机器人“人类”的特质,这意味着在算法的解译和执行间需要有一定的阈值,使机器人能够完成不同场景下的任务。这就是我的团队需要做的工作,我们要确保理论和实践不背道而驰。从某个角度来说,我们有点像自动驾驶系统算法模型的“现实检验者”。

Q:团队有哪些工作成果?

Melissa Cefkin: 我们之前刚刚在CES上发表了最新的SAM(无缝自动出行)系统,它完美诠释了人类在自动驾驶交通中应该扮演的角色。每次当ProPilot在复杂的场景中面临其运算能力的极限时,它便会从某个人类专家处获得建议。这个系统类似于一个自动驾驶过程的监察者,它可以随时接入车辆的数据流,并在几秒钟内给出分析结果。人类专家便可以依据情况做出应对。例如前方有一辆已经抛锚的汽车,他们就可以允许自动驾驶车辆忽略道路线指示,在实线处超车,而不是傻等上几个小时。而后,这种指示信息会通过云端被实时共享,让所有自动驾驶AI得到学习。这样循环往复,即使有一天自动驾驶汽车完全不需要人类指导,人类的规则和观念也在这个系统中占据了主导权。

日产汽车人类学专家:自动驾驶汽车需要一门共同的语言

日产在对其SAM系统进行广泛测试

Q:很明显,自动驾驶汽车对你而言远不止是基于传感器数据和数字地图的算法那么简单。那么,你眼中完美的自动驾驶汽车是什么样呢?

Melissa Cefkin: 我认为,再完美的自动驾驶技术,离开“人性”,也无法被大众接受。如果自动驾驶汽车按照缜密的算法做出所谓的“正确决定”,在人类看来却是有悖于常理的,那么这就还远远不够。在我看来,完全成功的自动驾驶汽车需要变得足够接近“人”。

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