无人驾驶的落地，是一场AI与人的博弈

实际上，安全问题确实是无人驾驶技术全面落地的阿喀琉斯之踵。以深度学习算法为核心的AI技术构筑的无人驾驶系统至今尚未真正解决由“计算机理解偏差”而带来的驾驶安全性的问题。

从AI技术演化的角度来看，深度学习算法为核心的“智能化”实际上并不是真正意义上的智能，而是基于大数据和深度学习算法在“动态规划”原则下对统计意义上“最优解”的达成。因此，当下要想解决无人驾驶的安全性问题，必须在这个框架下将“不安全”的可能性降低到一个低于人类车祸概率的红线之下，才具备无人驾驶走进千家万户的“接受底线”。

今年五月，在宁波举行的第六届中国机器人峰会上，中国工程院院士郑南宁发表了主题为《直觉性AI与无人驾驶》的演讲。郑南宁院士提出，在算法模型下，建立覆盖全部的场景模型是不可能的，但“构造一个基于认知构建的类人自主驾驶，使AI自主驾驶具有类人的决策机制，则能应对高动态和强随机性的交通场景变化。

在小编看来，基于人类思维决策机制建立算法模型，使AI具有类人的“意识”以当前的技术条件还无法达成，一方面，人类的决策往往通过自身多方面的经验达成，而并非固定的在驾驶场景下形成单一的决策机制，另一方面，在大多数人的决策过程中，感性因素常常会占主导地位，而算法决策则是百分百的理性决策，而在某些特定情况下理性决策往往不是“最优选择”。

在电影《机械公敌》（又名《我，机器人》）中，由威尔史密斯主演的戴尔史普纳在一场车祸中与一位小女孩一同掉入水中，而在人工智能机器人经过计算后选择就起生产率更高的戴尔史普纳而放弃了小女孩的生命，而假如现实中发生类似的事件，作为人类的救援人员显然会优先选择拯救女孩，因为这才人性约束下的“最优解”。

“AI安全陷阱”下，AI驾驶技术的“奇点”

放眼未来，无人驾驶必定在未来某一个时刻全面应用至出行领域，届时，现有交通规则甚至道路形态或将出现新的变化。而从无人驾驶的初步应用到无人驾驶时代的来临之间，人们将长期处于一个“人类+AI驾驶”的混合出行时代。而在这个过程中，相应的法律法规也必须与之相适应。

如果说安全问题是AI无人驾驶落地的“入场券”那么，无人驾驶与现有交通体系及规则的适应则是一场AI与人类直接的“博弈”。

从本质上看，AI无人驾驶的演进过程，是一个在以提高出现便捷性与安全性的前提下，人类逐渐将出行部分逐渐交给AI负责的过程，在这一过程中，人类在出行领域保留主导权的同时，将出行安全与操控权交付至AI，以实现对人力的解放。