【科技．未來】依賴深度學習 汽車真能學懂駕駛？
Falcon 1火箭和Falcon 9火箭分別遲了五年和兩年發射；Tesla Model S和Model X汽車分別遲了六個月和兩年推出；聲稱要在去年底做到每周生產10,000架Model 3，至今仍未達標……出名不準時的Tesla行政總裁馬斯克（Elon Musk）最近卻罕有地趕上死線。上月，Tesla不但如期發布新自動駕駛晶片，馬斯克更揚言在2020年將有逾100萬部自動駕駛的Tesla的士投入服務。然而，自動駕駛業者如Waymo和Tesla所用的人工智能深度學習（deep learning）技術，近年在各種應用固然發展迅速，但最終是否可能「學懂」自動駕駛、比人類司機更安全？
馬斯克對自動駕駛解決視覺問題如此樂觀，不難理解。為有效處理收集到的行車數據，Tesla正依賴名為「深度學習」（deep learning）的人工智能技術。過去十年，深度學習為人工智能及科技業帶來難以想像的進展，它以一層層的機器學習演算法，從大量數據中抽取有規律的資訊。它支援了Google搜尋、Facebook上的動態彙總（news feed）、語音轉文字演算法，甚至下圍棋。互聯網以外，深度學習還被用作預測地震、心臟病、疑似偷竊行為等。Tesla的新晶片正是為了在自動駕駛上進行這類數據處理程序而設。
然而，深度學習需要大量數據作適當訓練，需要包含幾乎每一種有可能遇到的情況。例如Google圖片，經足夠數據訓練後可善於辨認各種動物。紐約大學人工智能專家Gary Marcus指這種能力稱為「插值」（interpolation），只要它看過所有標籤了「虎貓」的照片，就能「學懂」辨別一張新看到的照片是否虎貓。
去年NTT東日本與Earth Eyes合作推出「AI 警衛」，以深度學習偵測疑似店舖偷竊行為：
Tesla認為，只要真實世界的數據夠多，就能訓練網絡學懂應對有可能遇到的情況，最終比人類司機駕駛更安全。Karpathy在「自動駕駛日」上展示了一張單車綁在休旅車後方的照片作解釋，指自動駕駛系統必須學會看懂把單車和休旅車視為單一汽車，而不是擔心單車會隨時向某個方向行駛。Karpathy認為，只要人工智能系統「看」得夠多經標籤的影像，最終就能理解類似的情況。為此，Tesla致力比其他公司擁有更多真實世界數據，它能夠從約400,000輛已在路上的Tesla汽車攝取影像，並靠名為「影子模式」（shadow mode）的軟件在背景下運作，追蹤每輛汽車在人類操控時的行為，以此讓神經網絡學習。
然而，這種方法仍然有其限制。除非演算法預先看過數千張虎貓的照片，否則，它無法從照片中知道和辨認出虎貓，即使它曾看過大量家貓和獵豹的照片，也只能知道那是介乎家貓和獵豹之間的東西。這種能力稱為「泛化」（generalization）。長久以來，科學家以為只要有對的演算法就可以改善泛化能力，但近年研究發現，深度學習的泛化能力比他們想像中來得差。例如康奈爾大學去年5月發表的一項研究發現，深度學習要泛化同一條影片中不同片段也顯得吃力，同一隻北極熊，只要背景稍為改變，它便會辨認成狒狒、獴、鼬。
Marcus指出，近年大眾對聊天機械人（chatbot）的狂熱漸退，正好反映泛化能力不足問題。「2015年雖然出現了聊天機械人，但它們稱不上優秀，因為那不止是收集數據那麼簡單。」Marcus說。當你與機械人在線上聊天，你不單希望它能大致重複先前的對話，更希望它能對你說的話作出反應，並產生對你獨一無二的回應。深度學習無法造出這種聊天機械人，以致這股熱潮逐漸退卻。
這就為Tesla等自動駕駛公司留下重要問題：自動駕駛汽車是否可以像圖片搜尋、語音辨識等技術持續變好？還是像聊天機械人般走不出泛化難題？甚至，自動駕駛到底是插值還是泛化？Marcus認為要答案尚早：「自動駕駛仍是未知答案的科學實驗。就會發生出乎意料的事這點而言，對深度學習並非好事。」
Lyft董事、風險投資者Ann Miura-Ko則認為，問題部分在於對自動駕駛期望過高，把任何未能達到全自動駕駛等級的進展都視為失敗：「期望它們從0級去到第5級，是預期錯配多於技術失敗。我認為所有這些微小改進都是通往全自動駕駛的重要功能。」
對馬斯克來說，所有這些技術困難和質疑都不是一回事。他對投資者說：「唯一而且合理的批評是，有時我不太準時，但最終我會做到，Tesla團隊會做到。」
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上文節錄自第163期《香港01》周報（2019年5月20日）《自動駕駛競賽：馬斯克單挑同業》。
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