关于AI：是技术也是哲学问题
将AI发挥到极致的自动驾驶汽车技术，引出对道德标准、法律规则与商业模式的思考
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　　【财新网】（驻美国圣何塞记者 李增新）一群科学家参与的讨论，很快转到对世界观和道德标准的思考上。现场听众脑补新科技，大呼过瘾。
　　在9月27日于旧金山举行的“G-Summit”论坛上，主办方长城会（GWC）召集了数百位科学家、企业家与投资界人士参加。在“跨界大咖坐而论道：眺望未来终极探索”一节中，几位嘉宾以自动驾驶汽车为例，讨论人工智能（AI）发挥到极致所提供的机会和面对的挑战。
　　卡内基梅隆大学机器学习学院院长米切尔（Tom Mitchell）说，目前的自动驾驶汽车应付美国州际公路完全没有问题，但是到了社区内部、要倒进自家车道的时候，他还是愿意亲自掌控。说明自动驾驶汽车对不规则、人车混流、突发事件多的状况还比较吃力。
　　因此，新技术不完善的前提下，需要“硬件环境”支持，斯坦福大学物理系教授张首晟说。这时候，政策支持可能会给新技术提供帮助，比如，中国一些城市就有可能专为自动驾驶汽车开辟出“特区”，基础设施从规划、设计和建设上就为新技术做好准备。
　　讨论会主持人、加州伯克利3D Robotics公司安德森（Chris Anderson）赞成他的说法，“这正是后发优势！”优步公司（Uber Technologies）率先在美国匹兹堡市推出无人驾驶汽车召车服务，也与政策和路况有关。
　　在美国，自动驾驶汽车的推广或限制，最终也会落到各个城市当局的手中。除了领导人是否具有眼光，美国城市更大的挑战来自法律规则，而法律背后最终是选民的态度。
　　说到“民意”，又涉及到道德伦理问题，网络移动视觉分享应用Pinterest首席科学家莱斯科维奇（Jure Leskovec）说。设想这样一个情景，为了避免使驾驶员因事故丧生，自动驾驶汽车只有两个选择：向左转撞上8岁的男孩，向右转撞上80岁的老妇人，二者的后果都是致命的，机器该如何选择？
　　安德森补充说，AI也给现有商业模式带来冲击。传统整车厂商为什么在发展自动驾驶汽车上“姗姗来迟”？其中一个重要因素是，人为驾驶发生事故，由保险公司赔偿；而自动驾驶汽车发生故障、事故，责任方是汽车厂商。由此，自动驾驶汽车对厂商的隐性成本，远大于汽车本身的造价。在新的保险或商业模式出现以前，他们可能“卖得越多、亏得越多”。
　　回到技术问题。四位嘉宾看好AI技术在长期内的发展，但对技术突破的速度预期不一致。
　　张首晟说，AI不仅仅是模仿人类，更要超越人类。就像人类观察鸟如何飞行，却没必要（也行不通）照搬鸟类构造细节，而是最终演变为喷气式飞机。AI技术通过不断输入、试错、改进，最终会在特定领域超越人类。
　　但问题又来了。莱斯科维奇说，机器学习的过程，是不是真的需要不断输入、试错，这是否过于低效？何不将人类经验直接输入，少走弯路？如果是，就又回到了人类主观认识问题：什么样的标准就是对的，是客观真理，什么不是？
　　米切尔称，在汽车还没达到100%自动驾驶的渐进过程中，标准的界限会变得越来越模糊。比如，早晚高峰时期，大家都不想使用自动驾驶功能，因为他们“太规矩”了。没有了压线并道、抢道、穿插，结果是整个运动速度降低（当然，违规太多也会堵死）。那么节省时间、提高整体效率的“不法行为或轻罪”（misdemeanor）与“重罪”（felony）的边界，究竟该划在哪？
　　由此，科学家们同意，机器学习最擅长的还是帮助人们发现“自然规律”（natural law）。但莱斯科维奇又举了一个极端的例子，出现车祸、驾驶员被困，机器计算的结果是立即截肢，驾驶员存活的概率更大，但不截肢得以存活的概率并不是零。这种情况下，还是该由人来做决定。总之，在很长的一段时间内，人类可以随时“越控”（override）机器的半自动驾驶仍是主流。转自：http://companies.caixin.com/2016-10-04/100994077.html