人工智能與自動駕駛論文（人工智能與無人駕駛論文）
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人工智能的利與弊的論文
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。以下是我精心整理的人工智能的利與弊論文的相關資料，希望對你有幫助!
人工智能的利與弊論文
摘要：自1956年人工智能誕生起，幾十年的發展讓其有了許多的進步，并廣泛用于機器視覺，專家系統,智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學等各大領域，并且與人類生活聯系越來越緊密。在安全性沒有得到確切認證的情況下廣泛發展人工智能是否是可行的做法，人工智能是否會戰勝人類智能，現在還存在廣泛的爭論。本文從人工智能的概況，應用領域與人類生活的聯系等方面討論，聯系有關理論，認為人工智能的發展需要在人類智能可控的范圍內進行。
關鍵字：人工智能 超越 人類智能 退化
一.人工智能的概況
(一)人工智能的概念
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
(二)人工智能的興起
1956年,被認為是人工智能之父的John McCarthy組織了一次學會,將許多對機器智能感興趣的專家學者聚集在一起進行了一 個月的討論。他請他們到 Vermont參加 " Dartmouth人工智能夏季研究會"。從那時起,這個領域被命名為 "人工智能"。1976年Newell 和Simon提出了物理符號系統假設，認為物理符號系統是表現智能行為必要和充分的條件。 Minsky從心理學的研究出發，提出了框架知識表示方法。到80年代，Minsky認為人的智能，根本不存在統一的理論。以McCarthy和Nilsson等為代表，主張用邏輯來研究人工智能，即用形式化的方法描述客觀世界。邏輯學派在人工智能研究中，強調的是概念化知識表示、模型論語義、演繹推理等。 McCarthy主張任何事物都可以用統一的邏輯框架來表示，在常識推理中以非單調邏輯為中心。傳統的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目標是讓機器模仿人，認為人腦的思維活動可以通過一些公式和規則
來定義，因此希望通過把人類的思維方式翻譯成程序語言輸入機器，來使機器有朝一日產生像人類一樣的思維能力。這一理論指導了早期人工智能的研究。
(三)人工智能的發展狀況
1956年，Samuel研制了跳棋程序，它在1959年擊敗了Samuel本人
1959年美籍華人學者、洛克菲勒大學教授王浩 自動定理證明
1976年 “四色定理”的證明
1977年，曾是赫伯特·西蒙的研究生、斯坦福大學青年學者費根鮑姆
(E.Feigenbaum)，在第五屆國際人工智能大會上提出了”知識工程”的概念 1976年美國斯坦福大學肖特列夫開發醫學專家系統MYCIN
80年代，AI 被引入了市場,并顯示出實用價值
1997年 “深藍”
2011年9月，在印度古瓦哈蒂舉行的電腦科技展上，一個“聰明機器(Cleverbot)”成功騙過近800名觀眾，使他們難以分辨對話出自真人還是電腦軟件。當日參加聊天試驗的30名志愿者被安排進行4分鐘在線文字聊天，聊天的對象可能是“聰明機器人”，也可能是一個真人。他們的對話內容展示在一個
大屏幕上，1334名普通觀眾觀看對話內容后進行投票。結果，超過59.3%的觀眾 把人與“聰明機器人”的對話誤認成人與人之間的對話“聰明機器人”的發明 者、英國人羅洛·卡彭特很高興地告訴記者：“騙過一半以上觀眾，你可以說聰明機器人算是通過了"圖靈測試"
二.人們對人工智能的依靠
(一)人工智能主要應用領域
目前人工智能主要的應用領域在機器視覺(指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別)，專家系統,智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。
(二)人們生活與人工智能的密切關系
從智能手機、自動駕駛汽車到醫療機器人，人工智能革命已經到來。人工智能讓互聯網搜索更加靈敏;將文本從一種語言翻譯成另一種語言;在擁擠的交通
中推薦最暢通的線路;幫助識別信用卡*** ??雖然很多時候我們甚至沒有意識到它的存在，但我們的生活卻因它悄悄改變。
在美國硅谷，尼古拉斯·亞寧早上起來準備去上班，到公司需要40分鐘車程。這位在Google工作的技術員走向他的Lexus汽車。汽車即將駛上加州擁擠的高速路，此時他的“司機”———汽車開始掌控大局。亞寧的這輛車是Google正在實驗的自動駕駛汽車，安裝有復雜的人工智能技術，使得他可以放松地坐在駕駛座上充當乘客。
在馬薩諸塞州貝德福特的iRobot公司，一名參觀者看著5英尺高的機器人愛娃小心翼翼地行走在大廳里，躲避著周圍的障礙物———包括人類。今年年底它將開始自己的第一份真正工作———遠程醫療助手，讓數千英里之外的專家通過安裝在它“頭”上的視頻屏幕給醫院的病人看病。當醫生準備看望下一位病人時，他只需點擊電腦地圖上的新位置。愛娃根據地圖找到并趕往下一個病房，它還會自己乘坐電梯。
在華盛頓普爾曼，華盛頓州立大學的研究者們正在給“智能”房間安裝上感應器，使之能夠根據需要自動調節房間的光線，監控住戶的一切活動，包括他們每天睡眠多少小時，鍛煉多少分鐘。聽上去有點像是被監禁，但事實上，倡導者們認為這樣的技術就像一個富有愛心的保姆：智能房屋可以幫助老年人，尤其是有身體或智力障礙的老人過上獨立的生活。
從今年夏天在火星登陸的好奇號太空探測器，到儀表盤能夠與人對話的汽車，再到智能手機，人工智能正在改變我們的生活———有時候以一種顯而易見的方式，更多的時候，我們甚至沒有意識到它的存在。人工智能讓互聯網搜索更加靈敏;將文本從一種語言翻譯成另一種語言;在擁擠的交通中推薦最暢通的線路;幫助識別信用卡*** ;告訴駕駛員什么時候越過了道路中央的分道線。
甚至連烤面包機也即將加入人工智能革命。你可以將一個面包放進去，用智能手機拍張照片，手機將把所有需要的信息傳送給烤面包機，指導它如何將面包烤得恰到好處。
從某個方便說，人工智能幾乎無處不在，從控制數碼相機的光圈和快門速度的智能感應器，到干衣機中的溫度和濕度探測器，再到汽車中的自動泊車功能。更復雜的應用還在源源不斷地走出實驗室。
三.人工智能的弊端
(一)關于人工智能超越人類智能的假說
人工智能只可以作為人類智能的補充，但是人工智能的發展速度遠遠超過人類智能的發展速度，即根據進化論來說人工智能的進化速度比人類智能進化得快許多。由于人工智能起步較低，故現在和人類智能有一定差距，但其表現出了在局部超越了人類智能的現狀，讓人有理由相信人工智能超越人類智能只是時間上的問題。
人工智能超越人類智能論據有：一是達爾文進化論;二是類比人類的創造性即由于人類智能的不斷探索欲會把自己獨有創造賦予人工智能，這會導致人工智能戰勝人類智能;三是“量變質變定律”人工智能不斷的在某些領域超越人類智能，最終將在質上戰勝人類智能。
其代表人物有四川大學社科系教授王黔玲從世界觀角度提出的“人工智能將超越人類智能”的論斷。華東師范大學哲學系教授酈全民認為在好奇心的驅使下，在不前進就會落后的“象棋皇后”效應的作用下，人類不會停止對比自己先進的更高的智能系統的探索。而進化法則又不可違背，將使得進化之鏈朝著超越人類的方向發展。因此地球上出現超越人類的高智能物種是進化的必然。代維也大膽預測“人工智能將在不遠的將來戰勝人類智能，但會有自己的存在方式，不會對人類構成威脅”。約翰·麥卡錫——人工智能之父認為“沒有理由相信我們不能寫出一個能使電腦像人一樣思考的公式?！彼沟俜摇せ艚?說過“在我看來，如果非常復雜的化學分子可以在人體內活動并使人類產生智慧的話，那么太陽復雜的電子電路也可以使計算機以智能化的方式采取行動?！钡聡嘭惪舜髮W心理學教授德爾納認為“有靈魂的機器是存在的?！?/p>
(二)人類退化的假說
從智能手機、自動駕駛汽車到醫療機器人，人工智能革命已經到來。人工智能讓互聯網搜索更加靈敏;將文本從一種語言翻譯成另一種語言;在擁擠的交通中
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推薦最暢通的線路;幫助識別信用卡*** 等。雖然很多時候我們甚至沒有意識到它的存在，但我們的生活卻因它悄悄改變。人們總是趨向于安逸的生活，人工智能的出現滿足了人們許多的需求，這會導致人們滿足于享受當前的生活而忘記許多自己的本能。根據達爾文的進化學說，那些我們不在經常使用的本能會在生物的繁衍中逐漸的退化消失。人工智能化的發展，我們的衣食住行都可以有簡單的解決方法，并且也越來越為人們所依賴。就像過去幾千年我們沒有電話手機，一樣可以有自己的通訊方式，可是現在手機發展不過幾十年，就沒有幾個人能離得開手機了。試想一下日益進入我們生活中的人工智能，等你習慣后還能離得開嗎。如果有了人工智能，你什么都不用自己動手，那經過生物衍變，人類的未來還能剩下什么呢。經過退化衍變的人類還有什么能力呢。
四.結語
現階段人工智能在專家系統,智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學等方面都有許多的應用，并且范圍越來越廣，雖然看似都是促進科學發展的，但是我們得注意其使用的度，就像克隆的應用一樣，具有雙面性的東西在發展時都應該慎重考慮。人工智能智能作為一種工具被人類智能限定在一定的范圍里發展，才能在保證其安全的條件下最大程度的為人類發揮作用。 參考文獻：
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【13】姜長陽，人類正在退化，自然辨證法研究，2000年11期
科技的利與弊
只要談及科技對人類的意義，有一個詞語出語率頗高――“雙刃劍”。即科技在給人們帶來便捷、舒適和高質量生活的同時，也不可避免地會帶來諸多弊端。在這種種弊端中，有看得見的，如環境污染;而更多的則是看不見的，如科技對文化的沖擊。
有關科技的利與弊，近年來輿論界一直爭論不休，莫衷一是。這一現象也直接反映在了高考語文試題中――連續幾年的高考作文都涉及到這一話題，且有逐年增多的趨勢。
據統計，在近幾年高考作文中討論最多的話題是“科技對文化(尤其是傳統文化)的沖擊”――即科技會不會對文化構成沖擊?又會構成什么樣的沖擊?如2012年高考湖北卷作文題就提供了這樣一則材料：
語文課堂上，老師在講到杜甫《春望》“烽火連三月，家書抵萬金”時，不無感慨地說：“可惜啊，我們現在已經很難見到家書了，書信這種形式恐怕要消失了?！睂W生甲：“沒有啊，我上大學的表哥就經常給我寫信，我覺得這種交流方式是不可替代的?！睂W生乙：“信息技術這么發達，打電話、發短信、寫郵件更便捷，誰還用筆寫信啊?”學生丙：“即使不用筆寫信，也不能說明書信消失了，只不過是書信的形式變了?！睂W生?。骸耙沁@樣說的話，改變的又何止是書信?社會發展了，科技進步了，很多東西都在悄然改變?！薄?/p>
誠然，電話、短信、郵件在帶給我們方便、快捷的同時，也消減了我們生活中的詩意?？墒俏覀儾环了剂恳幌?，“云中誰寄錦書來”或許能帶給我們詩意和遐想，可在“烽火連三月”的情況下，恐怕還是一條快捷的短信更讓人放心。因此，我們要充分考慮到兩者的得失，對如何處理好科技與文化的關系作出深刻的反思：是為了保存傳統的美好而抱殘守缺，還是為了方便快捷就拋棄傳統?是在傳統的樹干上嫁接上時尚的枝條，還是在嶄新的文化中打上舊補丁?筆者想：應該思考這類問題的絕不僅僅是我們的中學生，更有我們的決策者、我們的專家，甚至我們每一個普普通通的公民。反思永遠強于抱怨，只有總結反思，才能使我們的下一步走得更好，走得更穩健，從而一步步接近我們理想中的伊甸園。
與此一脈相承的是2014年高考廣東卷的作文題。所不同的是廣東卷的材料放棄了書信與手機，取而代之的是黑白膠片與數碼技術：
黑白膠片的時代，照片很少，只記錄下人生的幾個瞬間，在家人一次次的翻看中，它能喚起許多永不褪色的記憶。但照片漸漸泛黃，日益模糊。數碼技術的時代，照片很多，記錄著日常生活的點點滴滴，可以隨時上傳到網絡與人分享。它從不泛黃，永不模糊，但在快速瀏覽與頻繁更新中，值得珍惜的“點滴”也可能被稀釋。
黑白膠片與數碼技術就像尺素與短信、馬車與高鐵、書法與“鍵談”、遠足與網游、品茗與快餐，品評它們又豈是一個“利”字或“弊”字可以概括的?這當中，摻和有科技的因素，有文化的因素，有傳統的因素，有心理習慣的因素……其實，人們最希望擁有的是現代科技的便捷加上傳統文化的醇香，而這恰如魚與熊掌，兼而得之實在不易。
高考作文涉及到的又一方面的話題是“科技對傳統審美觀念的沖擊”。如2014年高考遼寧卷作文題提供了這樣一則材料：
夜晚，祖孫二人倚窗遠眺?！扒迫f家燈火，大街通明，霓虹閃耀，真美!”男孩說，“要是沒有電，沒有現代科技，沒有高樓林立，上哪兒看去?”老人頷首，又沉思搖頭：“可惜滿天繁星沒有了。滄海桑田，轉眼之間啊!當年那些祖先，山洞邊點燃篝火，看月亮初升，星漢燦爛，他們欣賞的也許才是美景?！?/p>
讀罷這則材料，筆者覺得：如果“當年那些祖先”能夠“穿越”回來，即便他們依然認為篝火、明月、星漢是大自然中最美麗的景觀，但他們還樂意棲居在山洞里燃著篝火欣賞那滿天繁星嗎?現代科技早已潛入到了人們的靈魂深處，縱然我們會偶爾生出幾許懷舊的情愫，那不過是我們在內心珍存的原始記憶隕落時的惆悵，縱然我們心向往之，也未必愿意返璞歸真。在現代社會中，像陶淵明、梭羅這些真正傾心于自然的隱者已經很難尋覓了。
高考作文所涉及的有關科技的材料，還觸及到了近乎于“科幻”的話題。如2014年高考天津卷的作文材料，講的是一則帶有幾分科幻色彩的故事，揭示了現代科技給人帶來的“荒誕感”：
也許將來有這么一天，我們發明了一種智慧芯片，有了它，任何人都能古今中外無一不知，天文地理無所不曉。比如說，你在心里默念一聲“物理”，人類有史以來有關物理的一切公式、定律便紛紛浮現出來，比老師講的還多，比書本印的還全。你逛秦淮河時，脫口一句“舊時王謝堂前燕”，旁邊賣雪糕的老大娘就接茬說“飛入尋常百姓家”，還慈祥地告訴你，這首詩的作者是劉禹錫，這時一個金發碧眼的外國小女孩搶著說，詩名《烏衣巷》，出自《全唐詩》365卷4117頁……這將是怎樣的情形啊!
不知道是否真的有那么一天，不知道這樣的情形是否真的會出現，也不知道這樣的情形出現究竟是喜是悲。
平心而論，科技帶給我們的永遠是利大于弊，否則我們絕不會視之為“第一生產力”，也不會有那么多仁人志士為科技獻身，為科技發展不遺余力了。我們現在要探究的是在發展科技的同時怎樣將它的負面效應降到最低，乃至使之成為促進文化傳承與發展的助力;而不是因噎廢食，視科技為文化的宿敵，甚至視若洪水猛獸――而承擔這一重任的主力，將會是今天走上考場的一代青年。從這一意義上看，讓他們先寫這樣的文章真的很有價值。想必“科技”這一話題在隨后的高考作文中仍會有一定的地位。
專訪「算法之父」Michael Saunders：人工智能未來的突破點可能在自動駕駛
AI 科技 評論按 ，4 月 25 日，在由涂鴉智能聯合知名 財經 媒體《新財富》、人工智能領域知名媒體《全球智能化商業》共同舉辦的「全球智能化商業峰會」上，斯坦福大學榮譽教授、新西蘭皇家學會榮譽成員、世界級算法專家 Michael Saunders 進行了以「基於約束優化的算法：通用軟件的益處」為主題的演講。
Michael Saunders 曾任斯坦福大學管理科學與工程系教授。目前，他是斯坦福大學榮譽教授、數學家、世界級算法專家，工業與應用數學學會會士，新西蘭皇家學會榮譽成員，斯坦福大學發明名人堂成員。
Michael Saunders 教授師從科學計算之父 Gene Golub，于 1972 年獲得了斯坦福大學計算機科學博士學位，作為計算機領域的「大咖」，他曾獲數學程式設計學會「William Orchard-Hays 獎」及工業與應用數學學會「暹羅線性代數獎」。據了解，目前其用于矩陣方程式和優化問題的數學算法在全球被廣泛使用。Michael Saunders 教授曾為通用電氣、波音公司等提供咨詢服務。
Michael Saunders 教授的研究領域包括人工智能、大規?？茖W計算、大數據分析、系統優化、稀疏矩陣解法、軟件工程、AIoT 等。
在他看來，互聯互通一直都是 AIoT 產業的優化難題，例如此次會議的主辦方涂鴉智能也推出了類似技術希望解決信息孤島的問題，Saunders 教授在此領域貢獻突出。
以下是此次 Michael Saunders 教授的演講和專訪紀要，AI 科技 評論做了不改變原意的整理：
大家好！謝謝今天來現場的各位嘉賓，我很高興來到中國。不好意思，我是新西蘭人，我會說一點法語，一點西班牙語和一點英語，但是中文要難得多。
今天我想要和大家講的是「約束優化」，在這之前，我想先談一下為什么我會去斯坦福大學并參與計算機相關的科研，并談談關于約束優化的 歷史 。
從新西蘭到斯坦福，專注于「約束優化」
1972 年，我取得了在斯坦福大學的博士學位，我返回新西蘭并以為我會就此永遠待在新西蘭，但斯坦福大學教授 George Dantzig，線性代數之父，他開始了系統優化實驗室（SOL）計劃，并且邀請我回到斯坦福。
在我參與系統優化實驗室之時，Dantzig 教授負責建立經濟和能量模型，而我則專注于非線性目標函數，并且研發 MINOS 優化軟件的初始版本，以解決這些模型的問題。
當時，斯坦福大學教授 George Dantzig 提出了一種新的算法優化——即「約束優化」。這是一個很難的研究課題，它是在一系列約束條件下，尋找一組參數值，使某個或某一組函數的目標值達到最優?！讣s束優化」本質上是一個線性代數問題，通過軟件來實現優化分析。
到了 1980 年代，我又延伸了 MINOS 用以處理一些非線性約束條件，并且我們開發了其他的約束優化軟件用于通用電氣和 NASA。
在 1990 年，我們的軟件被用于溫室效應模型，以及航太的優化問題，例如飛機和太空船的軌道優化。
我有一個做航空器的雙胞胎兄弟大衛，他從 1975 年起，就在 NASA 的艾姆斯研究中心（Ames Research Center）工作，他利用了我們的優化軟件設計超音速飛機、新型的太空梭和太空艙，雖然當中有些項目后來被取消了。
當然，我們的算法優化也用在了其它很多領域。比如，控制機器人的運行軌跡；還有醫療領域，我們可以瞄準 X 光光束，幫助醫生進行放射治療。
優化對航空應用至關重要
我們的軟件被用于很多 NASA 很多航空項目，比如：
以上問題都離不開優化。
在 2010 年，我參與設計了有阿波羅 2.0 之稱的宇宙飛船獵戶座（Orion），獵戶座和阿波羅的外形相似，但體型大得多。大衛優化了獵戶座的防熱罩的曲度，他發現 50 年前，阿波羅的設計師選擇的外形就是一個最優化的形狀。
最近，我們的優化還被用于世界上最大的飛機」Stratolaunch」, 它于 2019 年 4 月 13 日在加利福尼亞州完成首飛。Stratolanuch 配備有兩個機身，和六個波音 747 引擎，它的機翼展開比一個足球場的長度還長，它可以載著一個火箭或者是小型的太空船到 11000 米的高空，并且將其發射到軌道上。大衛改善過后的優化結果顯示，Stratolaunch 如果在 2500 公里的距離就開始降落程序，那會有點過早。
優化軟件和應用相輔相成
算法優化幫助我們做了很多解決方案。
在 20 年前，我們使用 PDCO 軟件來做信號分析（基追蹤降噪，BPDN），我們現在使用同樣的軟件做不同的應用：分析低頻核磁共振信號，用以分析某些東西的組成，例如橄欖油或者是生物柴油，我們既有的軟件找到了新的應用方式。
有時，新的應用會引領我們創造新的算法。例如系統生物學里頭的多維度模型問題沒辦法以現有的軟件解決，我們就使用了雙精度型和三重精度型版本的優化 MINOS 軟件，開發了 DQQ 程序。
我們還開發了 NCL 算法來解決稅法模型，此前，這是無法通過既有的軟件去解決的。NCL 解決了一系列很大但容易解決的優化問題。令人意外地，我們發現如何通過內部方法促進優化，來」熱啟動」(warm start）每一個大難題。熱啟動通常是無法通過內部方法實現的。因此，全新的高難度應用促使我們催生了新的通用軟件，這是個非常有趣的過程。
總結一下我的演講主題，當我們設計一個優化軟件時，我們總是希望打造一個「萬用型」的軟件，讓其能夠物盡其用。但老實說，我們永遠不知道，是什么樣的人在使用我們的軟件，有時候，軟件會幫助科學家發現針對新興應用的優化解決方案，這帶給我們立即的成就感。但有時候則正好相反，是新興的應用迫使我們用新的方式結合既有的軟件去設計新的算法。
在未來，我們會看到很多像自動駕駛車這樣的應用，而自動駕駛安全的重要性和太空船的發射及降落不相上下。優化系統在未來的醫療領域也將大放異彩，它可以使精準醫療成真，它已經讓放射療法變得更精準快速了。
在演講之后，AI 科技 評論對 Michael Saunders 教授做了一次專訪。
AI 科技 評論：今天很高興有這個機會來采訪您！第一個問題，您能不能談一談您自己是如何結合研究與業界的應用，您參與過哪些具體的案例？
Michael Saunders： 我的應用案例在我的演講中提了很多，其中有一些很重要的案例，比如在藥物治療、制造、航空航天、系統生物學和核磁共振等方面。就像我之前說的，我們不知道有誰會用我們的軟件，但通用型的軟件本來就會鼓勵更多的新興應用誕生。我最喜歡的事情就是別人敲我的門說，「教授，我有個優化問題，請問你可以幫忙嗎？?！刮蚁Ｍ蠹仪梦业拈T。
AI 科技 評論：您是如何看待人工智能、IoT 與系統優化之間的關系？
Michael Saunders： 人工智能涵蓋了許多層面，包括數學和計算機科學，求解具有大規模變量方程的極小值問題通常是優化領域的代表性案例。
經典的 SVM 方法解決的是更為復雜的問題，我們已經證明了我們的 PDCO 解決方案是一個比現有的方法更能規?；瘧玫慕夥?。
物聯網包括了感測器，我們用優化方法研究了無線感測器網絡（Wireless Sensor Network），用以偵測感測器在哪里。每個感測器都能自主偵測它和其他臨近感測器的距離，舉例來說，我們可以從一個直升機上面把感測器丟入森林中，讓其自動感測是否有森林大火發生，其中只有寥寥數個感測器需要知道具體位置。
AI 科技 評論：千百個 Sensor 之間的互聯是嗎？
Michael Saunders： 我的 PhD 學生 Holly Jin，在她的博士論文中，她可以精準地定位數千個感測器，這對于大型的森林來說很重要。同樣地，如果消防員或礦工佩戴感測器在身上，同樣的優化方法也可以用于森林大火或倒塌的礦坑中搜索他們的位置。
AI 科技 評論：現在人工智能技術在中國特別火熱，作為這方面的專家，您覺得人工智能技術未來突破點在哪里，這一技術的走向如何？
Michael Saunders： 這是一個很好的問題，人工智能技術已經發展很久了，1967 年，當我還在斯坦福大學念 PhD 的時候，人工智能就已經是一個計算機科學的研究主題了，如果 AI 是泡沫的話，泡沫早就破掉了。
自動駕駛車對于未來的人工智能研究領域來說，是一個很大的挑戰，特斯拉創始人馬斯克期待特斯拉自動車在今年底就可以自己在路上跑，并且車子還可以在行程之余去接送其他乘客為車主賺錢。我們不清楚這個愿景是否能實現，特斯拉聲稱他們有一個芯片的運算速度是其他芯片的二十一倍，這是一個很了不起的進展，這讓我們離未來的 AI 又更近了一步。
AI 科技 評論：主要是芯片優化？
Michael Saunders： 剛才我們問題就是說，未來的 AI 應用方向，一個是自動駕駛，這是一個非常大的方向，會徹底改變我們的生活方式。我看好自動駕駛的未來。
觀眾提問：現在機器學習有兩種方式，一個是監督式的，一個是非監督式的，您認為哪一種比較有發展潛力？
Michael Saunders： 機器學習的方式有三種：監督學習，非監督學習和強化學習。我認為監督式學習和非監督式學習都是很重要的，研究者們永遠都在試著改善它們所使用的方法，我認為在未來，這兩種形態的學習方式都會持續進化。
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人工智能對自動駕駛的作用是什么
【太平洋汽車網】人工智能和感知技術可以提供更安全、更具確定性的行為，從而帶來燃油效率、舒適性和便利性等優勢。自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。
本系列包括兩篇文章，介紹無人駕駛汽車得以實現的AI應用，展示其挑戰與成就，另外還探討了與傳統軟件相比AI的本質，并在第二篇文章中進一步討論了在自動駕駛領域開發、測試和部署AI技術的特定挑戰。
1.自動駕駛車輛中的AI分析自動駕駛車是汽車工業中增長最快的領域，而人工智能則是自動駕駛車中最重要和最復雜的組成部分。圖1所示為典型的自動駕駛車構成。
自動駕駛車輛對傳送實時數據的傳感器數量，以及對數據進行智能處理的需求可能會非常龐大。而AI被用于現代汽車的中央單元以及多個電子控制單元（ECU）中。
由于AI已在機器人等眾多領域中得到應用，它自然成為自動駕駛的首選技術。人工智能和感知技術可以提供更安全、更具確定性的行為，從而帶來燃油效率、舒適性和便利性等優勢。
開發如自動駕駛車這樣復雜的AI系統面臨的挑戰很多。AI必須與眾多傳感器交互，并實時使用數據。許多AI算法的計算量都很大，因此很難與內存和速度受限的CPU一起使用?，F代車輛是一種實時系統，必須在時域中產生確定性結果，這關系到駕駛車輛的安全性。諸如此類的復雜分布式系統需要大量內部通信，而這些內部通信容易帶來延遲，從而干擾AI算法做出決策。另外，汽車中運行的軟件還存在功耗問題。越密集的AI算法消耗功率也越多，尤其對只依賴電池充電的電動車而言，這是一個很大的問題。
在自動駕駛車中，AI用于完成多項重要任務。其主要任務之
一是路徑規劃，即車輛的導航系統。AI的另一項重要任務是與傳感系統交互，并解釋來自傳感器的數據。
顯然，提供一套完整的解決方案來取代方向盤后面的駕駛員是一項艱巨的任務。因此，制造商們開始將問題劃分為更小的部分，并逐個解決，以便通過小幅進步最終實現完全的自動駕駛。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
生活中的人工智能之無人駕駛
姓名：陳心語? 學號：21009102266 書院：海棠1號書院
轉自： 人工智能在自動駕駛技術中的應用 - 云+社區 - 騰訊云 (tencent.com)
【嵌牛導讀】本文介紹了人工智能在無人駕駛方面的應用。
【嵌牛鼻子】人工智能運用于無人駕駛。
【嵌牛提問】人工智能在無人駕駛方面中有什么運用呢？
【嵌牛正文】
隨著技術的快速發展云計算、大數據、人工智能一些新名詞進入大眾的視野，人工智能是人類進入信息時代后的又一技術革命正受到越來越廣泛的重視。作為人工智能技術在汽車行業、交通領域的延伸與應用，無人駕駛近幾年在世界范圍內受到了產學界甚至國家層面的密切關注。
自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。自動駕駛技術將成為未來汽車一個全新的發展方向。
本文將主要介紹人工智能技術在自動駕駛中的應用領域，并對自動技術的發展前景進行一個簡單的分析。
人工智能是一門起步晚卻發展快速的科學。20 世紀以來科學工作者們不斷尋求著賦予機器人類智慧的方法?，F代人工智能這一概念是從英國科學家圖靈的尋求智能機發展而來，直到1937年圖靈發表的論文《理想自動機》給人工智能下了嚴格的數學定義，現實世界中實際要處理的很多問題不能單純地是數值計算，如言語理解與表達、圖形圖像及聲音理解、醫療診斷等等。
1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist證明了《數學原理》中前52 個定理中的38 個。Simon 斷言他們已經解決了物質構成的系統如何獲得心靈性質的問題( 這種論斷在后來的哲學領域被稱為“強人工智能”) ，認為機器具有像人一樣邏輯思維的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美國的JohnMcCarthy 提出，經過早期的探索階段，人工智能向著更加體系化的方向發展，至此成為一門獨立的學科。
五十年代，以游戲博弈為對象開始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般問題的研究為主；七十年代，人工智能學者進行了有成效的人工智能研究；八十年代，開始了不確定推理、非單調推理、定理推理方法的研究；九十年代，知識表示、機器學習、分布式人工智能等基礎性研究方面都取得了突破性的進展。
人工智能在自動駕駛技術中的應用概述
人工智能發展六十年，幾起幾落，如今迎來又一次熱潮，深度學習、計算機視覺和自然語言理解等各方面的突破，使得許多曾是天方夜譚的應用成為可能，無人駕駛汽車就是其中之一。作為人工智能等技術在汽車行業、交通領域的延伸與應用，無人駕駛近幾年在世界范圍內受到了產學界甚至國家層面的密切關注。目前，人工智能在汽車自動駕駛技術中也有了廣泛應用。
自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，它是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統， 它集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術, 是典型的高新技術綜合體。
這種汽車能和人一樣會“思考” 、“判斷”、“行走” ，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛 。 按照 SAE （美國汽車工程師協會）的分級，共分為：駕駛員輔助、部分自動駕駛、有條件自動駕駛、高度自動駕駛、完全自動駕駛五個層級。
第一階段：駕駛員輔助 目的是為駕駛者提供協助，包括提供重要或有益的駕駛相關信息，以及在形勢開始變得危急的時候發出明確而簡潔的警告?，F階段大部分ADAS主動安全輔助系統，讓車輛能夠實現感知和干預操作。例如防抱死制動系統（ABS）、電子穩定性控制（ESC）、車道偏離警告系統、正面碰撞警告系統、盲點信息系統等等，此時車輛是能夠通過攝像頭、雷達傳感器獲知周圍交通狀況，進而做出警示和干預。
第二階段：部分自動駕駛 車輛通過攝像頭、雷達傳感器、激光傳感器等等設備獲取道路以及周邊交通信息，車輛會自行對方向盤和加減速中的多項操作提供駕駛支援，在駕駛者收到警告卻未能及時采取相應行動時能夠自動進行干預，其他操作交由駕駛員，實現人機共駕，但車輛不允許駕駛員的雙手脫離方向盤。例如自適應巡航控制（ACC）、車道保持輔助系統（LKA）、自動緊急制動（AEB）系統、車道偏離預警（LDW）等。
第三階段：有條件自動駕駛 由自動駕駛系統完成駕駛操作，根據路況條件所限，必要時發出系統請求，必須交由駕駛員駕駛。
第四階段：高度自動駕駛 由自動駕駛系統完成所有駕駛操作，根據系統請求，駕駛員可以不接管車輛。車輛已經可以完成自動駕駛，一旦出現自動駕駛系統無法招架的情形，車輛也可以自行調整完成自動駕駛，駕駛員不需要干涉。
第五階段：完全自動駕駛 自動駕駛的理想形態，乘客只需提供目的地，無論任何路況，任何天氣，車輛均能夠實現自動駕駛。這種自動化水平允許乘客從事計算機工作、休息和睡眠以及其他*** 等活動，在任何時候都不需要對車輛進行監控。
自動駕駛的實現
車輛實現自動駕駛，必須經由三大環節：
第一，感知。 也就是讓車輛獲取，不同的系統需要由不同類型的車用感測器，包含毫米波雷達、超聲波雷達、紅外雷達、雷射雷達、CCD \CMOS影像感測器及輪速感測器等來收集整車的工作狀態及其參數變化情形。
第二，處理。 也就是大腦將感測器所收集到的資訊進行分析處理，然后再向控制的裝置輸出控制訊號。
第三，執行。 依據ECU輸出的訊號，讓汽車完成動作執行。其中每一個環節都離不開人工智能技術的基礎。
人工智能在自動駕駛定位技術中的應用
定位技術是自動駕駛車輛行駛的基礎。目前常用的技術包括 線導航、磁導航、無線導航、視覺導航、導航、激光導航等。
其中磁導航是目前最成熟可靠的方案,現有大多數應用均采用這種導航技術。磁導航技術通過在車道上埋設磁性標志來給車輛提供車道的邊界信息,磁性材料具有好的環境適應性,它對雨天,冰雪覆蓋,光照不足甚至無光照的情況都可適應,不足之處是需要對現行的道路設施作出較大的改動,成本較高。同時磁性導航技術無法預知車道前方的障礙,因而不可能單獨使用。
視覺導航對基礎設施的要求較低,被認為是最有前景的導航方法。在高速路和城市環境中視覺方法受到了較大的關注。
人工智能在自動駕駛圖像識別與感知中的應用
無人駕駛汽車感知依靠傳感器。目前傳感器性能越來越高、體積越來越小、功耗越來越低，其飛速發展是無人駕駛熱潮的重要推手。反過來，無人駕駛又對車載傳感器提出了更高的要求，又促進了其發展。
用于無人駕駛的傳感器可以分為四類：
雷達傳感器
主要用來探測一定范圍內障礙物（比如車輛、行人、路肩等）的方位、距離及移動速度，常用車載雷達種類有激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達。激光雷達精度高、探測范圍廣，但成本高，比如Google無人車頂上的64線激光雷達成本高達70多萬元人民幣；毫米波雷達成本相對較低，探測距離較遠，被車企廣泛使用，但與激光雷達比精度稍低、可視角度偏??；超聲波雷達成本最低，但探測距離近、精度低，可用于低速下碰撞預警。
視覺傳感器
主要用來識別車道線、停止線、交通信號燈、交通標志牌、行人、車輛等。常用的有單目攝像頭、雙目攝像頭、紅外攝像頭。視覺傳感器成本低，相關研究與產品非常多，但視覺算法易受光照、陰影、污損、遮擋影響，準確性、魯棒性有待提高。所以，作為人工智能技術廣泛應用的領域之一的圖像識別，也是無人駕駛汽車領域的一個研究熱點。
定位及位姿傳感器
主要用來實時高精度定位以及位姿感知，比如獲取經緯度坐標、速度、加速度、航向角等，一般包括全球衛星定位系統（GNSS）、慣性設備、輪速計、里程計等?，F在國內常用的高精度定位方法是使用差分定位設備，如RTK-GPS，但需要額外架設固定差分基站，應用距離受限，而且易受建筑物、樹木遮擋影響。近年來很多省市的測繪部門都架設了相當于固定差分基站的連續運行參考站系統（CORS），比如遼寧、湖北、上海等，實現了定位信號的大范圍覆蓋，這種基礎設施建設為智能駕駛提供了有力的技術支撐。定位技術是無人駕駛的核心技術，因為有了位置信息就可以利用豐富的地理、地圖等先驗知識，可以使用基于位置的服務。
車身傳感器
來自車輛本身，通過整車網絡接口獲取諸如車速、輪速、檔位等車輛本身的信息。
人工智能在自動駕駛深度學習中的應用
駕駛員認知靠大腦，無人駕駛汽車的“大腦”則是計算機。無人車里的計算機與我們常用的臺式機、筆記本略有不同，因為車輛在行駛的時候會遇到顛簸、震動、粉塵甚至高溫的情況，一般計算機無法長時間運行在這些環境中。所以無人車一般選用工業環境下的計算機——工控機。
工控機上運行著操作系統，操作系統中運行著無人駕駛軟件。如圖1所示為某無人駕駛車軟件系統架構。操作系統之上是支撐模塊（這里模塊指的是計算機程序），對上層軟件模塊提供基礎服務。
支撐模塊包括：虛擬交換模塊，用于模塊間通信；日志管理模塊，用于日志記錄、檢索以及回放；進程監控模塊，負責監視整個系統的運行狀態，如果某個模塊運行不正常則提示操作人員并自動采取相應措施；交互調試模塊，負責開發人員與無人駕駛系統交互。
圖：某無人駕駛車軟件系統架構
除了對外界進行認知之外，機器還必須要能夠進行學習。深度學習是無人駕駛技術成功地基礎，深度學習是源于人工神經網絡的一種高效的機器學習方法。深度學習可以提高汽車識別道路、行人、障礙物等的時間效率，并保障了識別的正確率。通過大量數據的訓練之后，汽車可以將收集到的圖形，電磁波等信息轉換為可用的數據，利用深度學習算法實現無人駕駛。
在無人駕駛汽車通過雷達等收集到數據時，對于原始的訓練數據要首先進行數據的預處理化。計算均值并對數據的均值做均值標準化、對原始數據做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：將激光傳感器收集到的時間數據轉換為車與物體之間的距離；將車載攝像頭拍攝到的照片信息轉換為對路障的判斷，對紅綠燈的判斷，對行人的判斷等；雷達探測到的數據轉換為各個物體之間的距離。
將深度學習應用于無人駕駛汽車中， 主要包含以下步驟：
1. 準備數據，對數據進行預處理再選用合適的數據結構存儲訓練數據和測試元組；
2. 輸入大量數據對第一層進行無監督學習；
3. 通過第一層對數據進行聚類，將相近的數據劃分為同一類，隨機進行判斷；
4. 運用監督學習調整第二層中各個節點的閥值，提高第二層數據輸入的正確性；
5. 用大量的數據對每一層網絡進行無監督學習，并且每次用無監督學習只訓練一層，將其訓練結果作為其更高一層的輸入。
6. 輸入之后用監督學習去調整所有層。
人工智能在自動駕駛信息共享中的應用
首先， 利用無線網絡進行車與車之間的信息共享。通過專用通道，一輛汽車可以把自己的位置、路況實時分享給隊里的其它汽車，以便其它車輛的自動駕駛系統，在收到信息后做出相應調整。
其次， 是3D路況感應，車輛將結合超聲波傳感器、攝像機、雷達和激光測距等技術，檢測出汽車前方約5米內地形地貌，判斷前方是柏油路還是碎石、草地、沙灘等路面，根據地形自動改變汽車設置。
另外， 汽車還將能進行自動變速，一旦探測到地形發生改變，可以自動減速，路面恢復正常后，再回到原先狀態。
汽車信息共享所收集到的交通信息量將非常巨大，如果不對這些數據進行有效處理和利用，就會迅速被信息所湮沒。因此需要采用數據挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同時過濾掉無用信息?？紤]到車輛行駛過程中需要依賴的信息具有很大的時間和空間關聯性，因此有些信息的處理需要非常及時。
人工智能應用于自動駕駛技術中的優勢
人工智能算法更側重于學習功能，其他算法更側重于計算功能。 學習是智能的重要體現，學習功能是人工智能的重要特征，現階段大多人工智能技術還處在學的階段。如前文所說，無人駕駛實際上是類人駕駛，是智能車向人類駕駛員學習如何感知交通環境，如何利用已有的知識和駕駛經驗進行決策和規劃，如何熟練地控制方向盤、油門和剎車。
從感知、認知、行為三個方面看， 感知部分難度最大， 人工智能技術應用最多。感知技術依賴于傳感器，比如攝像頭，由于其成本低，在產業界倍受青睞。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通圖像識別領域做得非常好，它通過一個攝像頭可以完成交通標線識別、交通信號燈識別、行人檢測，甚至可以區別前方是自行車、汽車還是卡車。
人工智能技術在圖像識別領域的成功應用莫過于深度學習，近幾年研究人員通過卷積神經網絡和其它深度學習模型對圖像樣本進行訓練，大大提高了識別準確率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于該公司很早就將深度學習當作一項核心技術進行研究。 認知與控制方面，主要使用人工智能領域中的傳統機器學習技術，通過學習人類駕駛員的駕駛行為建立駕駛員模型，學習人的方式駕駛汽車。
無人駕駛技術所面臨的挑戰和展望
在目前交通出行狀況越來越惡劣的背景下，“無人駕駛”汽車的商業化前景，還受很多因素制約。
主要有：
1. 法規障礙
2. 不同品牌車型間建立共同協議，行業缺少規范和標準
3. 基礎道路狀況，標識和信息準確性，信息網絡的安全性
4. 難以承受的高昂成本
此外，“無人駕駛”汽車的一個最大特點，就是 車輛網絡化、信息化程度極高 ，而這也對電腦系統的安全問題形成極大挑戰。一旦遇到電腦程序錯亂或者信息網絡被入侵的情況，如何繼續保證自身車輛以及周圍其他車輛的行駛安全，這同樣是未來急需解決的問題。 雖然無人駕駛技術還存在著很多挑戰，但是無人駕駛難在感知，重在“學習”，無人駕駛的技術水平遲早會超過人類，因為穩、準、快是機器的先天優勢，人類無法與之比擬。
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