马斯克的饼画太大了？众人称特斯拉的“Robotaxi梦思”必须要AI打破

马斯克押注机器东说念主汽车将鼓吹特斯拉插足盈利新纪元，但有媒体分析，他的作念法可能是额外的。

11月4日周一，《华尔街日报》报说念，马斯克终了自动驾驶的谋划围绕他称为“端到端的东说念主工智能（end-to-end artificial intelligence）”伸开。马斯克谋划将广阔现存的特斯拉汽车的摄像传输给特斯拉的东说念主工智能系统，从而使算法学会安全驾驶。

马斯克的这一关节与其他研发自动驾驶公司选拔的关节造成了赫然对比——自动驾驶行业指挥者、谷歌子公司Waymo天然也使用广阔东说念主工智能，但关节是将自动驾驶问题解析为更明确的任务，通过使用激光、雷达等多个传感器的数据，使汽车获取更丰富的环境视线。

简而言之，马斯克但愿发明一个通过不雅察东说念主类驾驶来学习的东说念主工智能系统，需要效法学习（imitation learning）时刻；而Waymo等公司则是在东说念主工智能驾驶的流程中，通过矫正额外来匡助自动驾驶系统突出，需要强化学习（reinforcement learning）时刻。

东说念主工智能众人默示，特斯拉基于效法学习构建有余自动驾驶系统的关节需要东说念主工智能打破，而这些打破可能还需要一段时辰。

马斯克关节的瑕玷

马斯克合计，特斯拉的上风在于，其整个车辆的内置摄像头不错捕捉到广阔真确宇宙驾驶的镜头，因此，Robotaxi大致获取广阔真确驾驶的摄像数据，包括现存特斯拉有余自动驾驶系统（FSD）上的所非凡据。

使用这种被迫记载的数据来熟悉特斯拉的东说念主工智能需要一种称为效法学习的时刻。规划机科学家Timothy B. Lee默示，为了从这些数据中获益，特斯拉的东说念主工智能必须不雅看数百万小时的东说念主类驾驶视频，并试图效法东说念主类的行动。

众人指出，马斯克的关节存在瑕玷。

率先，主要通过效法学习进行熟悉的系统在濒临超出熟整个据范围的行径时可能会失败。

其次，特斯拉过于专注“端到端的东说念主工智能“系统，导致其系统里面造成了复杂的黑箱，很难交融为何系统会作念出某些行径，也很难找出矫正这些行径的见地。

举例，特斯拉当今的有余自动驾驶系统不错在大多数城市说念路和高速公路上行驶，但需要驾驶员的高度监控，因为系统可能会作念出俄顷且潜在致命的有规划——试图奏凯转向其他车辆的行驶旅途、闯红灯、在雾霾天气中未泊车让火车通过……

联邦汽车安全监管机构最近告示，正在探访特斯拉有余自动驾驶系统在致命事故中所上演的脚色。

Waymo的联接创举东说念主Anthony Levandowski默示，马斯克一年内推出有余自动驾驶系统的方针是不对理的。创建马斯克所但愿的那种自动驾驶系统，可能需要东说念主工智能时刻的进一步打破，而何时才智终了这些打破尚不澄莹。

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