自動駕駛離我們有多遠

自動駕駛離我們有多遠

2019年9月, 白宮管理和預算辦公室（OMB）和科技政策辦公室（OSTP）發布了一份關於2021財政年政府研發重點的備忘錄，在該備忘錄中，提到了包括（autonomous vehicles）自動駕駛汽車在內的重點研發舉措. 看來自動駕駛離我們會越來越近了。

其實，從統計數字來看，從1920s以來，美國的駕車安全水平一直在改善，但是近10年已經基本上逗留在同一水平。每億行駛英里的死亡率在1921年高達24.09，到2009降低到1.15，但是在2017年是1.16，從2009到2017年9年間波動不大。2018年，美國死於機動車交通事故的人為3萬6.  是否自動駕駛能夠減少死亡率或事故率，那是值得研究和期待的。

按照諾貝爾經濟學獎托馬斯·薩金特的說法：人工智慧其實就是統計學，只不過用了一個很華麗的辭藻。這在知乎網上引起了討論，同意者說「某種意義上講，我們所說的人工智慧，比如機器學習，數據挖掘，演算法優化，決策樹，運籌控制都是利用了統計學原理，就連計算機神經網路，自然語言識別，計算機影像學這些聽起來和統計學八竿子打不著的技術應用也是統計學知識的運用——統計模型，阿爾法狗的原理是蒙特卡洛樹搜索，也是基於統計模型的。因此，統計學確實是人工智慧的最重要的理論基礎」 。

而有人認為：「AI深度融合和借鑒了統計學的一些經典理論，讓人工智慧建立在嚴格的數學基礎之上。除此之外，人工智慧的重要理論基石還包括認知科學、計算機科學、優化和博弈論、圖靈機理論、資訊理論等，這都遠遠超出統計學的範疇」。

總而言之， 沒有人否認統計學是人工智慧作出決策的一個重要基礎。統計學的東東有個特牲，也就是總會出現錯誤的。只不過是 10%， 1%，0.001%， 0.00001%等，不會達到十全十美的境界。其實阿爾法狗也會犯錯誤，只不過它犯的錯誤沒有和它作對的某個棋手的那麼多， 因此它就贏得了比賽。 所以自動駕駛必然會出現事故。那是不是自動駕駛就永遠就不能夠實際使用了呢？

那不是的。在研究新技術時，典型的開發重點是從功能到性能再到可靠性，自動駕駛汽車也不例外。由於機器學習、計算機視覺和加速計算的進步，自動駕駛汽車現在有了長足的進步。

這10年來科學技術的快速發展，已經使錯誤發生的機率大大減少。例如我們現在駕車，在晚上時視覺有限，即使有路燈和車燈，也要格外小心。遇到下大雨天色灰暗，嚴重影響視覺，我們也必須把車減速或完全停下來。但是先進的自動駕駛已經開始使用激光雷達，下雨天暗一點也不影響它對物體的正確識別。並且自動駕駛的錯誤會隨著科技的發展會越來越少.

如果自動駕駛的錯誤發生的機會低到一定的程度，自動駕駛是可以應用的。按照網上支持自動駕駛汽車的文章的說法，自動駕駛的犯錯率早就低於美國司機的平均犯錯率了， 但是仍然沒有達到汽車安全完整性的D級 (ASIL-D)。ASIL是一種風險分類標準，如果要達到ASIL-D標準的話，自動駕駛在10億小時的運行時間內只能犯10個錯誤，而美國司機平均在同一時間內所犯的同類錯誤是1萬個.

這個要求自動駕駛的平均犯錯率只能低於人類的0.1%的標準是很高。但是本人覺得如果自動駕駛里程積累到一定的程度，還是使用更硬的指標為好。 例如低於平均機動車事故率的10% 或機動車死亡率的10%。也就是從理論上來說，可以把美國的機動車事故死亡率從現在每億行駛英里的1.16  減少到 0.116, 或者說把每年3萬6的死亡人數降低為3千6.   那自動駕駛是值得利用的。

其實，醫學上的決定也很大程度是建立在統計學的基礎上的。 基本上每種藥物都有副作用，每個手術都有風險，決定服藥或手術在於是否利大於弊，而不在於完全沒有風險。

例如他汀類藥物被認為是一類比較成功的藥物，廣泛推薦來預防心血管疾病。臨床試驗的結果是，對於那些有心血管疾病高風險的中年人群來說，長期服用他汀類藥物估計可減少 50％的心臟病風險。也就是10年後如果不服用者得心臟病的比例是10%，那服用者的就是5%，20年後如果不服用者得心臟病的比例是20%，那服用者的就是10%。 因此人類可以使用他汀類藥物來預防心臟病，即使它還有一些其它的副作用。

或許有人認為自動駕駛這0.01%的犯錯率還是太高了。是的，我們亞裔比較遵紀守法，我和我的家人在10年內就沒有給開過罰單。但是超過90%的人在5年內就得過罰單了。 從統計上來看，即使你不違反交通規則，別人違反交通規則后涉及到你的可能性也會超過達標D級的自動駕駛。

其實，有些人發生交通事故也不完全是因為粗心大意駕車所致, 例如略一走神。人老后注意力難於集中，容易走神。還有一種交通事故，駕駛員沒有受到疲勞，酒精，其它汽車或天氣等因素的影響，但是睜著眼睛看著車禍發生了。這種交通事故是在道路催眠下發生的。駕駛員在道路催眠狀態時可以以正常的方式駕車數里甚至數百英里，但是卻處於一種恍惚的無記憶的的狀態，因此喪失了對緊急情況的反應。就像我們過去把重體力活讓給機器來做一樣，看來我們將來也會把這種需要長久持續注意力的重複勞動交給AI了。

主要參考資料

https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2019/08/FY-21-RD-Budget-Priorities.pdf?utm_medium=email&utm_source=FYI&dm_i=1ZJN,6GMRP,E29O1F,PMN7K,1

https://en.wikipedia.org/wiki/Motor_vehicle_fatality_rate_in_U.S._by_year

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43315992

https://www.designnews.com/electronics-test/self-driving-cars-reliability-challenges-solutions-and-social-adoption/87842508158921

https://www.thoughtco.com/understanding-highway-hypnosis-4151811

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