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波音737MAX 问题对无人驾驶汽车意味着什么?

观点, 出行物流, 美国
Paul Asel, NGP

即使机器人驾驶更安全,但是每一次涉及人工智能的重大事故都让人类不愿意放弃控制

       FBI现在已经加入联邦航空局共同调查波音737MAX 飞机的问题。调查的方向很快聚焦在飞机自主飞行稳定性软件上。虽然调查还在进行中,但事故原因很有可能是人工智能故障导致了飞机机头俯冲。波音公司已承诺推出新的软件来解决所有问题。尽管自主性技术在航空安全方面开创了一个无可匹敌的时代,但最近这个机型的两次坠毁已经导致300多人死亡,并引起乘客和监管机构的担忧,更不用说波音公司的股东了。

       波音公司面临的风险很高,4600 架价值数千亿美元的飞机订单被搁置,公司声誉有可能遭到重创,当然这取决于联邦调查局和联邦航空局的调查结果。但除了波音公司,更多的公司将受到这两起事故及其余波的影响。

       波音现在面临的挑战与其他使用人工智能、自动化或机器学习的技术公司密切相关。涉及自动运输技术的重大事故很可能会让监管机构惊慌失措,并减缓其他公司的审批流程。在开发新的机器学习技术方面,它甚至可能给中国创造了一个超越美国的机会。


737 MAX 坠毁事故的连锁反应

       首先,两架飞机坠毁这样震惊世界的事故所导致的结果就是,企业将会非常犹豫是否与基于人工智能的初创企业或其他人工智能供应商继续做生意。抛开商业利益不提,有哪家公司的高管会愿意由于将他们的业务和声誉委托给黑匣子人工智能技术公司,而面临像波音公司目前所遭受到的公开抗议这样的危机?

       第二,监管部门对各种自主运输技术的担忧也越来越大。波音737MAX的问题可能会让其它自动运输技术的采用放慢脚步,包括自动驾驶汽车。像飞机坠毁这样的事故往往使监管者在审批过程中更加谨慎。

       我们已经看到了这样的迹象。Peloton Technologies是一家使用半自主性技术帮助18轮卡车形成车队安全运行的公司,作为它的投资者,我们密切关注美国各州的车队许可证发放情况。(车队有两辆或两辆以上的卡车组成,相距35英尺或更短距离;与自行车比赛一样,车队减少了阻力,提高了燃油效率。)过去五年来,在不同的州获得批准是一个漫长而艰巨的过程,即使对于半自主性技术来说也是如此。

       另一个例子是,在过去十年中,无人驾驶飞机在物流行业中的使用一直处于搁置状态,这也是鉴于监管机构提出的安全考量。因此,无人机物流领域的创新已经转移到美国以外的国家。

       其中一个受益者很可能是中国,中国政府已将人工智能技术列为国家发展重点。中国国务院计划打造一个1500亿美元规模的国内人工智能产业,习近平主席宣布政府将大力扶持,使中国在2030年成为“人工智能创新中心”。从高速公路基础设施的支出就不难看出中国力争自主驾驶先行者地位的决心,人工智能公司可以获取政府数据,快速启动调整机器学习算法。风险投资市场资金不断增长,为技术领先公司提供了大量资金,如 SenseTime和 Ubtech Robotics 共同筹集了超过35亿美元的资金。


自主性交通的未来

       大多数重要的新技术,不管是人工智能、区块链还是其它技术,都遵循这样一个炒作周期:人们在短期内高估了他们的潜力,但往往低估了他们的长远影响。像波音和特斯拉发生的受到高度关注的事故,已经让人们对自动交通技术的一些过度膨胀的说法失去了信服力,但我们仍然看好自动驾驶的长期潜力。我们计划继续投资依赖人工智能的交通和物流业务。总有一天,自主性技术将被广泛采用。

       但是人工智能系统无法超越设计它们的人类。人工智能系统一旦启动就由机器驱动,并由一开始就设定好的设计参数控制。机器学习系统可能会导致人为错误的更高风险,因为初始设计缺陷可能会随着时间的推移而变得复杂,从而产生严重的意外后果。我们偶尔会在自己的投资组合优化算法中看到这一点——对于一个算法来说,很容易出错并产生人类不会选择的不合逻辑的结果。

       在某些情况下,设计师可以通过赋予人们超越人工智能系统的能力来解决这一问题。在机器学习过程中把人类包括进去,这被称为“增强型智能”。诺基亚贝尔实验室(Nokia Bell Labs)总裁马库斯•韦尔登(Marcus Weldon)认为,“增强型智能”通过将人类和人工智能相结合,使机器学习的计算能力与人类智慧意识融会贯通。我们相信,至少在短期内增强型智能比完全自动化有着更光明的未来。

       正如波音公司的情况所表明的那样,人工智能系统往往连最知情的专家也不太了解。机器学习设计者需要做更多的工作来预测潜在的异常值,并在他们的算法周围创建参数来解释边界情况。否则,即使人工智能技术总体上使我们更安全,也没有人会足够信任它而实际使用它。