L5的野望
说来也巧，也在最近，特斯拉CEO埃隆·马斯克表示：“全自动驾驶技术”有望在今年年底前推出。事实上，马斯克曾在世界人工智能大会开幕式上就表示，特斯拉已“非常接近”L5级自动驾驶技术，有信心在今年开发出这项技术的基本功能。
所谓L5级自动驾驶，你可以简单理解为：无人驾驶系统能够在任何条件下驾驶车辆。
与其他科技领域一样，马斯克在自动驾驶身上表现出极度的乐观，但却仍有反对者对“完全自动驾驶的交通系统”表示悲观，甚至最极端的说法是：L5或许是一个梦。
原因很简单，AI处理不了意外。
数十年前，AI概念诞生初期，当时的研究者心高气傲，并不满足于将机器仅用于计算，他们试图让AI完整拷贝人脑的思考过程，让机器“知其然，也知其所以然”。
但众所周知，多年以来，人类意识之谜没有任何实质进展，研究者开始收缩野心，重回对“计算”的追寻。如今的机器学习就是一条试图弯道超车的捷径，将现实世界以数据作为颗粒度呈现，再通过神经网络消化数据，更好地认清这个世界。
以自动驾驶为例，它最基础的原理就是将人类司机目力所及的一切物体，路人，建筑，其他车……都构建成三维模型，关心它们之间的移动趋势，估算速度，预测路线，有冲突就刹车或绕路。
但从逻辑上，这也几乎意味着，无人车做不到所谓“绝对”的准确性，因为真实的交通是一个复杂生态系统，随机分布着各种意外。
据说谷歌自动驾驶就曾遇到过不少“意外”：比如，几个小孩在高速路上玩青蛙；一个残疾人坐着电动轮椅，在路上追一只鸭子，鸭子绕圈跑，他也绕圈追……面对如此荒诞场景，你很难苛求机器能百分百预测这些人的轨迹。毕竟近些年人工智能领域的一切进步，都可归为相似的框架：“输入数据，生成回应”——换句话说，由过去推导未来，机器没法预测完全不在它经验范围内的意外。
命运自有时间表
自动驾驶或许处理不了“意外”，但自动驾驶将驶向未来这件事本身，应该没有意外。
原因有很多，比如在单纯的概率层面，机器犯错更少。譬如特斯拉刚刚发布202年第二季度车辆安全报告显示，在有Autopilot自动辅助驾驶参与下的驾驶过程中，平均每453万英里的行驶里程会出现一起交通事故；在没有Autopilot自动辅助驾驶参与但有主动安全功能的驾驶过程中，平均每227万英里的行驶里程会发生一起交通事故；在没有Autopilot自动辅助驾驶和主动安全功能参与的驾驶过程中，平均每156万英里的行驶里程会出现一起交通事故。
这一观点老生常谈，因此我想谈谈另一个原因，那就是：追溯人类技术演变史，一旦新事物破茧而出，往往就没有了回头路，你只能去迭代它，不能消灭它。
其实就像香烟，大约公元400多年，人类开始使用烟草，而一旦香烟诞生，你觉得它还会从世界上彻底消失吗？永远不会。哪怕进入现代，人类若想减少香烟带给整个社会的负外部性，也只能通过技术而非禁止，比如发明电子烟。
事实上，摊开科技史你会发现，解决技术带来的问题的方式永远都是通过更好的技术，忘了是哪位技术思想家说过：“即使新的科技发明带来的49％是问题，但它同时也带来了51％的好处，差别就在于这2％，2％很少，但人类需要这2％，通过一年年积累产生强大影响力。所以，即便新发明带来的好处只比问题多一点，这一点就是人类进步的动力。”
自动驾驶就是如此。
虽然大多数人离它真正普及还很远，但如开篇所述，命运自有时间表。
一百多年前，人类一旦发明汽车，马车所代表的田园牧歌，就只能成为一曲挽歌；一百多年后亦是如此，从汽车与信息文明相遇的那一瞬间，一切悲喜就已不可避免。
