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自动驾驶汽车还不知道怎么看

2018-06-20

星期天,不可避免的事情发生了:一辆自动驾驶汽车撞死了人。在亚利桑那州,一名自称伊莱恩·赫茨伯格的女警察骑着自行车过马路时,一辆自动驾驶的优步SUV撞上了她。< x1c > Tempe警方在初步调查中报告,该车以每小时40英里的速度行驶。作为回应,优步暂停了自动驾驶汽车计划。

这是美国第二起由自动驾驶汽车造成的死亡事件,被认为是第一起涉及行人的事件。这不是今年第一次发生事故,也不是自驾车Uber在Tempe引发重大车祸的第一次: 2017年3月,一辆自驾车Uber SUV撞上另一辆车,在高速公路上翻车。*随着国家交通安全委员会对最近的车祸展开调查,现在是对自动驾驶汽车技术文献进行批判性审查的时候了。这一文献揭示,自主车辆的工作效果不如其创造者希望公众相信的那样好。

自动驾驶汽车就像一辆普通汽车,但是外面有传感器,里面藏着几台功能强大的笔记本电脑。GPS、激光雷达和照相机等传感器将信息传回汽车计算机系统。想象一辆自动驾驶汽车的最佳方式是想象你正在驾驶一款80年代风格的第一人称驾驶视频游戏。世界是一个具有x、y和z坐标的三维网格。汽车通过网格从A点移动到B点,使用从附近卫星收集的高精度GPS测量数据。其他几个系统同时运行。汽车传感器反射激光雷达波,并测量响应时间,以建立外面的“图像”。

这与蝙蝠利用回声定位避开障碍物的方式相似。摄像机拍摄道路上的线条,并发送有助于汽车转向的数据,使其停留在道路边缘的实线和标记车道边缘的虚线之间。

这是一个精心设计的复杂计算系统。但也有危险。

汽车看不清楚

自治汽车在维护不良的道路上不能很好地跟踪街道的中心线。它们不能在标线被磨损的街道上运行——就像纽约的许多街道一样。这些汽车也不会在雪和其他恶劣天气中运行,因为在这些条件下它们看不见。激光雷达制导系统在雨、雪或灰尘中不能很好地工作,因为它的光束从空气中的粒子上反弹,而不是像骑自行车的人那样从障碍物上反弹。

图像识别有缺陷

自主车辆通常使用深度神经网络算法来“识别”图像。汽车激光雷达识别障碍物,照相机对其拍照,计算机使用深层神经网络将图像识别为停车标志。汽车加速系统被编程为当停车标志在前方设定距离时减速和制动。或者,汽车内部地图可以被编程为在特定的GPS坐标集合处停止,在该集合处,人类工程师注意到汽车不能识别停止标志。

然而,深层神经网络是与大猩猩一样错误识别黑人照片的图像识别算法。实验室测试显示,深层神经网络很容易被微小的变化所混淆。一些简单的事情,比如在停车标志上贴上闪亮的独角兽贴纸,会导致图像识别失败。干扰图像识别将导致自动驾驶汽车无法在停车标志处停车,这可能导致事故或更多行人受伤。

GPS易受攻击

GPS黑客攻击对自主车辆来说是非常真实的危险。袖珍GPS干扰器是非法的,但是像记者克什米尔山在最近的Gizmodo文章中展示的那样,在线订购大约50美元是很容易的。她报告说,商用货车司机通常使用干扰器,以便通过启用GPS的收费站免费通行。

自动驾驶汽车由GPS导航。如果一辆自动驾驶校车在高速公路上超速行驶,并且由于下一条车道上的干扰而以每小时75英里的速度失去导航系统,会发生什么情况?

自动车反应不太快

比如说路边有一辆红色的大消防车空转着。如果消防车突然停车,一辆自动车看不见消防车。为什么?自动驾驶汽车有停车和启动问题。他们没有无限的处理能力,所以他们只通过计算似乎在运动的物体的潜在未来位置来减少计算。因为他们不计算固定式消防车的轨迹,只计算运动中的物体(如行人或骑自行车的人),所以他们不能快速反应来登记a先前静止的物体作为运动中的物体。

如果一辆大型红色消防车停在路边,突然转入车流,自主车无法及时反应。尽管它以微秒为单位运行计算,但它仍然计算出所有的东西。到目前为止,它还无法将消防车识别为一类可能意外移动的物体。相比之下,一个人在危急的情况下会得到肾上腺素的刺激,让大脑快速做出反应。大脑看到一辆消防车,它记录着消防车未来可能会移动,所以大脑已经准备好行动了。

更重要的是,为了避免意外,汽车电脑缺乏人类自我保护的本能,在危及生命的危险时,人们可以以不可思议的速度或力量行动。自动驾驶汽车...跑进卡车。或者碾无辜的人。

在最坏的情况下,自动驾驶汽车可能是杀人机器

许多人声称自动驾驶汽车可以挽救生命。但是,绝大多数科技人员(和投资者)似乎都非常想要自动驾驶汽车,以至于他们愿意忽视表明自动驾驶汽车可能造成同样大危害的证据。这种对技术的盲目乐观,认为技术永远是正确答案的假设,是一种我称之为技术沙文主义的偏见。Google Glass和Snapchat规范是引导不明智想法的技术沙文主义的其他好例子。然而,在那里,赌注较低。没有人死亡,因为人们戴着一副像傻瓜一样的照相机眼镜。

开车,赌注要高得多。在自动驾驶汽车中,死亡是不可避免的特征,而不是臭虫。至此,许多人都知道电车问题是一个道德决定的例子,这个决定必须被编程到自动驾驶汽车中。现在还不知道Uber撞车事件是一种程序设计用来拯救乘客和杀死旁观者的情况,还是一种软件故障,还是发生了完全意想不到的事情。如果汽车是以牺牲行人为代价来拯救汽车乘客的话,汽车工业将面临第一个公众道德清算的时刻。

但是想象一下相反的场景:汽车被编程为牺牲司机和乘客以保护旁观者的生命。你能和你的孩子一起上车吗?你会让家里的人坐在里面吗?你想在马路上,人行道上,还是自行车上,在没有司机的汽车旁边,在没有用来杀死你或司机的不可靠软件的汽车旁边?你信任代表你做出这些决定的未知程序员吗?

「目前自主车辆的实际测试模式并不能确保每个人的安全,」国家城市交通官员协会( NACTO )执行董事琳达贝利在回应亚利桑那州车祸时发表的声明中说。* *

没有人需要自动驾驶汽车来避免交通

很多人想要自动驾驶汽车来使他们的生活更轻松,但是自动驾驶汽车不是解决美国交通问题的唯一途径。一个简单的解决办法是增加对公共交通的投资。加州湾区的公共交通资金严重不足。上一次我在旧金山高峰时间乘地铁,要等三趟车通过,才能挤进拥挤的车里。在路上,情况更糟。

公共交通融资是一个复杂的问题,需要多年的大量合作。它涉及政府官僚机构。这正是技术人员经常避免攻击的项目,因为这需要很长时间,而且修复也很复杂。

包括技术专家在内的许多人都在对自动驾驶汽车发出警告,并警告他们如何试图解决尚未解决的非常棘手的问题。人们警告说,自动驾驶汽车的未来可能既不安全,也不合乎道德,也不朝着更好的方向发展。尽管如此,认为自动驾驶汽车是俏皮的并且即将到来的想法通常是公认的智慧,并且有一种忘记技术专家几十年来一直在说“即将到来”的倾向。

到目前为止,所有的自动驾驶汽车“实验”都要求司机和工程师始终在车上。现在,即使采取了安全措施,也有一名行人死亡。

*这篇文章最初错误地描述了2017年3月坠机事件的性质。

* *这篇文章先前指出,NACTO正在对亚利桑那州失事事件展开调查。我们对错误感到遗憾。

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