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[導(dǎo)讀]其技術(shù)路線效法的對(duì)象自然也就是人類本身。以深度學(xué)習(xí)來(lái)模擬人類的大腦,為決策提供強(qiáng)大的計(jì)算能力;以攝像頭、激光雷達(dá)等代替人類的雙眼,實(shí)現(xiàn)高效的傳感器融合。

蜘蛛俠的“spidey senses”(蜘蛛感官),想必曾經(jīng)令無(wú)數(shù)中二少年心向往之。

這種超能力可以讓他預(yù)判身邊即將發(fā)生的事情,更好地探測(cè)和躲避物體,比如躲過(guò)子彈、避免被敵人擊中等等。

不過(guò),同款放射性蜘蛛是沒有的,但同款“超能力”卻被科學(xué)家們賦予了機(jī)器。

來(lái)自凱拉·威爾斯普渡大學(xué)的研究人員,將蜘蛛式傳感器植入了自動(dòng)駕駛無(wú)人機(jī)和汽車的外殼中,試圖幫助它們能夠更好地探測(cè)物體。

我們習(xí)以為常的自動(dòng)駕駛,通常都可以理解為設(shè)計(jì)一個(gè)與人類一樣甚至超越人類表現(xiàn)的駕駛水準(zhǔn),因此,其技術(shù)路線效法的對(duì)象自然也就是人類本身。以深度學(xué)習(xí)來(lái)模擬人類的大腦,為決策提供強(qiáng)大的計(jì)算能力;以攝像頭、激光雷達(dá)等代替人類的雙眼,實(shí)現(xiàn)高效的傳感器融合。

然而,且不提目前的傳感器技術(shù)并沒有完全釋放類人的潛力,而且即使是真人上陣,也經(jīng)常有預(yù)判失誤導(dǎo)致事故。人類的極限,基本決定了此前自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的極限,也難怪馬斯克會(huì)對(duì)目前的無(wú)人車感知方案說(shuō)出——“A task that has little to no chance of being successful or beneficial”(幾乎沒機(jī)會(huì)成功或取得收益)的評(píng)價(jià)。

那么,將動(dòng)物們或者說(shuō)超人們的“超能力”引入自動(dòng)駕駛,會(huì)讓事情出現(xiàn)轉(zhuǎn)變嗎?下面就從有趣的“spidey senses”來(lái)聊聊,自動(dòng)駕駛感應(yīng)技術(shù)的另一種可能性。

蜘蛛俠超能力:

幫自動(dòng)駕駛“看”得更清楚

蜘蛛的感知能力究竟有何特別之處呢?

這就必須提到它們處理感官信息的速度,比目前最先進(jìn)的傳感器還要快,因此可以更好地在危險(xiǎn)環(huán)境中避免事故。當(dāng)然,這并不是蜘蛛的獨(dú)家技能,蝙蝠、鳥類等其他動(dòng)物也或多或少都自帶“預(yù)先避障buff”。

之所以能做到這一點(diǎn),因?yàn)樗鼈兊纳窠?jīng)末梢與被稱為機(jī)械感受器的特殊神經(jīng)元相連。而這種特殊的感應(yīng)器往往以羽毛、毛發(fā)等形式出現(xiàn),只檢測(cè)和處理動(dòng)物生存所必須的信息。

人類在面臨危險(xiǎn)時(shí)雖然也有“汗毛乍起”之類的操作,但這種“直覺”顯然已經(jīng)在進(jìn)化過(guò)程中被消滅得差不多了。因此,人類往往需要盡可能多地收集周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)來(lái)輔助判斷,落地到自動(dòng)駕駛車上,就是“寧可錯(cuò)拍不可放過(guò)”的冗余攝像頭和傳感器。豐田曾財(cái)大氣粗在自家的自動(dòng)駕駛原型車上搭載了七臺(tái)激光雷達(dá)(當(dāng)時(shí)單價(jià)7999美金/臺(tái))。

但是,與人類相反,大自然中的動(dòng)物們并不需要“面面俱到”,它們會(huì)過(guò)濾到不需要的信息,以保證自己處理的信息不會(huì)過(guò)載,同時(shí)又保持足夠的敏感度。

比如當(dāng)蜘蛛網(wǎng)以獵物或者配偶相關(guān)的頻率振動(dòng)時(shí),蜘蛛毛茸茸的腿(機(jī)械感應(yīng)器就在上面)就會(huì)在體內(nèi)產(chǎn)生一種神經(jīng)反射,提醒它迅速做出反應(yīng)。而更低的頻率,比如蛛網(wǎng)上的灰塵,機(jī)械感應(yīng)器是“視而不見”的,因?yàn)樗鼘?duì)蜘蛛的生存安全來(lái)說(shuō)并不重要。

只有某一特定水平的力激活了“多毛的”機(jī)械感受器,它們會(huì)快速?gòu)囊环N狀態(tài)(收集過(guò)濾信息)轉(zhuǎn)換到另一種狀態(tài)(計(jì)算信息),并做出相應(yīng)的反應(yīng)。

核心成員之一Arrieta認(rèn)為,在自然界,硬件和軟件沒有清晰的區(qū)別,它們相互關(guān)聯(lián)的。比如傳感器即可以收集和過(guò)濾數(shù)據(jù),也可以用來(lái)解釋和計(jì)算數(shù)據(jù)。這顯然與普遍推行的“大腦-器官”仿人類學(xué)設(shè)計(jì)相去甚遠(yuǎn)。

那么,這種傳感器被集成到無(wú)人機(jī)機(jī)翼或汽車外殼上,會(huì)產(chǎn)生怎樣有趣的變化呢?

為了讓自動(dòng)駕駛機(jī)器能夠獲得“蜘蛛感覺”的超能力,普渡大學(xué)的研究者們開發(fā)了一種超薄的電容傳感器。它能夠從環(huán)境中接受信息,并根據(jù)閾值(如壓力或溫度的變化)過(guò)濾數(shù)據(jù),在預(yù)定的力水平提示時(shí)還會(huì)改變形狀。而且,不需要電源。

這些機(jī)械傳感器可以被定制來(lái)檢測(cè)特定的力學(xué)變化,比如人、貓狗、井蓋、石子等,與自動(dòng)駕駛駕駛需要規(guī)避的特定對(duì)象相關(guān)聯(lián),就能實(shí)現(xiàn)快速避障的作用。

同時(shí),普渡大學(xué)的研究人員與新加坡南洋理工大學(xué)、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院合作,設(shè)計(jì)了同樣的傳感器,利用這些“機(jī)械感受器”的狀態(tài)變化來(lái)讓自動(dòng)駕駛機(jī)器像蜘蛛一樣處理數(shù)據(jù)。

因?yàn)榭梢孕巫儯沟脗鞲衅鞑牧蟽?nèi)的導(dǎo)電粒子彼此移動(dòng)得更近,從而允許電流通過(guò)傳感器并攜帶信號(hào),這些信息則通知駕駛系統(tǒng)應(yīng)該如何響應(yīng)。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的幫助下,傳感器們能夠以最小的能耗實(shí)現(xiàn)自主工作,無(wú)形中降低了算力方面的成本。

動(dòng)物仿生學(xué)引入自動(dòng)駕駛,

有何意義?

相比于前兩年的無(wú)比“稀奇”,如今大部分吃瓜群眾應(yīng)該都對(duì)自動(dòng)駕駛機(jī)器的智障(劃掉)智能程度有所了解了。

在避障技術(shù)方面,主要就是依靠超聲波、激光、視覺、毫米波雷達(dá)等傳感器的融合及協(xié)同工作,獲得道路、車輛位置和障礙物等信息,從而使無(wú)人車、無(wú)人機(jī)能夠安全靈活地行駛。

然而即使是融合了絕對(duì)數(shù)量的傳感器,無(wú)論是在物體識(shí)別還是距離估計(jì)上,依然很容易出現(xiàn)令人意想不到的差錯(cuò)。

比如之前特斯拉的自動(dòng)駕駛汽車因?yàn)閷⑶胺降陌咨罂ㄜ嚠?dāng)成了白云(!),因此發(fā)生了車禍。

“高空作業(yè)”的無(wú)人機(jī)也沒有好到哪里去,2015年紐約肯尼迪國(guó)際機(jī)場(chǎng),一架無(wú)人機(jī)在7000英尺的高空中就差點(diǎn)撞上一架飛機(jī),二者當(dāng)時(shí)距離只有20英尺遠(yuǎn)。

之所以會(huì)出現(xiàn)這樣的局面,主要原因有二:

第一,當(dāng)前主流的傳感器幾乎都有自身局限,多傳感器相互備份和補(bǔ)充是必不可少的。而多傳感器融合協(xié)作,面對(duì)復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景,還要達(dá)到360度無(wú)死角的高精度監(jiān)測(cè),龐大的數(shù)據(jù)量必然會(huì)帶來(lái)堆積和冗余問(wèn)題。

另外,現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主要將算力集中在決策層面,感知層面的算力不夠充沛,自然也就導(dǎo)致處理器難以支撐龐大連續(xù)高速的計(jì)算壓力。一旦數(shù)據(jù)堆積導(dǎo)致處理延遲,自然也就更容易犯錯(cuò)。

上述重要而關(guān)鍵的問(wèn)題,目前看來(lái),對(duì)癥下藥只有兩個(gè)解決方案:

1.提高感知層面的性能要求,對(duì)復(fù)雜信息和環(huán)境實(shí)現(xiàn)更高精度的識(shí)別。

2.讓感知系統(tǒng)能夠處理一部分計(jì)算任務(wù),過(guò)濾掉無(wú)意義的數(shù)據(jù),為“機(jī)器大腦”減負(fù)。

既然前面模仿人類生理工作機(jī)制的智能化發(fā)展不盡如人意,那么向蜘蛛、蝙蝠等“低智能、高機(jī)械”生物學(xué)習(xí),會(huì)不會(huì)才是自動(dòng)駕駛應(yīng)該拿到的“劇本”呢?

沒有人能給出確切的答案,但這不妨礙有不少學(xué)者開始在這個(gè)方向努力探索了。

以前面提到的“蜘蛛感知”能力為例,AXA Winterthur關(guān)于自動(dòng)駕駛研究的數(shù)據(jù)顯示,一般情況下,提前1.5秒的警示就可以減少90%的追尾碰撞。也就是說(shuō),當(dāng)提前2.5秒給予一個(gè)車輛警告的話,基本上可以讓系統(tǒng)做到安全剎停,無(wú)人機(jī)同理。

目前,想要在碰撞時(shí)間(TTC)上保障這一前提,只能通過(guò)探測(cè)距離大于120米的汽車?yán)走_(dá)實(shí)現(xiàn)。但與此同時(shí),激光雷達(dá)的探測(cè)精度又十分離散,在120米距離上垂直和水平分辨率已經(jīng)是0.3-0.5米的級(jí)別,這意味著如果前方站著的是一個(gè)人,它很有可能會(huì)被激光雷達(dá)所忽略。而且,由于要進(jìn)行360度掃描,數(shù)據(jù)緩存和回傳的時(shí)間已經(jīng)足夠發(fā)生一場(chǎng)悲劇了。

但是借助“蜘蛛感知”的能力,裝載了超薄電傳感器的自動(dòng)駕駛機(jī)器就能夠在感知到信息的瞬間,就迅速計(jì)算并選擇性地進(jìn)行處理,或能夠有效減少系統(tǒng)大腦的數(shù)據(jù)負(fù)載,從而提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的決策效率和靈敏度。

從某種意義上來(lái)說(shuō),現(xiàn)階段的自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng),有點(diǎn)像剛剛開始變異的蜘蛛俠。在漫畫《神奇蜘蛛俠》中,他剛開始有了一定預(yù)知未來(lái)的能力,卻總是無(wú)法很好地控制自己能看到什么。讓機(jī)器快速掌握和人腦人眼一樣“看”和“聽”的能力,也同樣是強(qiáng)“機(jī)”所難。

更何況,人類自己還沒有搞清楚人腦是怎么工作的,又何談?dòng)脵C(jī)器來(lái)模仿人腦呢?

或許放下幻想,放低身段,對(duì)于動(dòng)物能力的觀察與模仿,才能引領(lǐng)機(jī)器走向類腦智能的應(yīng)許之地。

 

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