自动驾驶技术走错了方向

张恒 王玉华

大多数的自动驾驶技术排行榜单，都会把头名给特斯拉，为什么是特斯拉？原因很简单，因为特斯拉出的交通事故最多。说到这，可能有笑声，觉得这是个笑话，但这真不是笑话。

我们知道，自动驾驶的核心技术源于人工智能，或者说是机器学习。而机器学习最需要的是什么？它最需要的是少数的边缘化数据。这和我们人类社会正好相反，人们总是无意识去排斥那些少数分子。而对于机器学习来说，只有那些更边缘的、更特殊的数据才具价值，而绝大部分普通的数据却很容易就可以掌握，价值也低得多。所以，对自动驾驶而言，谁家危险状况出得越多，谁家的自动驾驶技术反而更靠谱。

如果要问人们为什么需要自动驾驶？其中一个很重要的原因就是安全。可有趣的是，当今的人工智能需要学习更多不安全的事故才能更多地保证用户安全。

这个矛盾的根本原因，在理论物理学家张首晟看来，是自动驾驶技术还没有找对方向，而没有找对方向的主要原因是人工智能还处于非常早期的阶段。

张首晟教授是美国科学院院士，中国科学院外籍院士，主要贡献是发现了马约拉纳费米子，并预言了量子白旋霍尔效应。前者在量子计算机领域具有革命性的开拓，后者可以让现在的芯片在工艺不变的情况下，大大降低功耗。张首晟说，该技术可以让我们的手机待机一个月。杨振宁曾公开评论他的弟子张首晟一定能获得诺贝尔物理学奖，而张首晟也是除了诺奖之外，几乎包揽了世界上各大重要的物理学奖，包括欧洲物理奖、美国物理学会巴克莱奖和狄拉克奖。

如今自动驾驶技术的问题在哪？是太复杂了。基础物理有两大准则：一是简单;二是普世。“简单”就不多解释了，“普世”就是小到一个电子，大到整个宇宙都适用。如今包括自动驾驶，甚至人工智能，缺乏的就是一个简单和普世的数学公式。这是基础物理学家的工作，是第一性原理。

张教授做了一个比喻，人类当初想像鸟儿一样飞翔，最早期做的是什么呢？就是去模仿鸟飞翔，即仿生。而后来，真正能够让人类飞向蓝天的是空气动力学的诞生。空气动力学的数学公式才是飞向蓝天的第一性原理，而早期人类仿生鸟飞翔是因为没有根本弄懂这件事。

今天的人工智能技术的发展和当初学鸟飞翔并没有什么两样。因为人类还没有真正弄清楚大脑里的思想是怎么运行的，这里还没有一个简单普世的数学公式。比如人们都用图灵测试作为人工智能是否达到人类思维水平的测试方法，但这明显是一个仿生测试。电脑是理性的，人却是感性的，为什么要在一起比较？张首晟教授认为图灵测试的方法并不好，虽然图灵本人是一个伟大的计算机科学家。

人工智能是否超过人类该如何定义？张首晟教授提出了新的观点，他认为当人工智能可以自发地发现人类还没有发现过的科学原理时，我们就可以认为人工智能达到甚至超越了人类的智力水平。

正因为在人工智能的技术方向上，人们还没有找到最根本的原理，所以，汽车自动驾驶技术的发展方向也是不大靠谱的。汽车为了实现自动驾驶变得越来越复杂，需要安装好几个摄像头、传感器，需要有更高精度的地图，这些既不简单，也不普世，而更像是仿生人类来开车。所以，自动驾驶技术仍然处在一个非常早期的阶段，早期到还没有弄明白根本的原理是什么，那个简单而普世的数学公式是什么。

最近二三十年和过去人类科技上百年发展有很大的不同，这个不同不是说好而是说走错了方向。原来是先有了牛顿经典力学和热力学这些基础科学之后，才有的汽车和汽车工业;原来是先有了空气动力学，才有了飞机;原来是先有了量子力学才有了今天蓬勃發展的芯片技术和互联网产业。

今天的芯片技术，摩尔定律已经不适用了。单位面积下芯片的性能功耗比继续往上发展变得非常困难，就是因为在该领域基础科学已经很久没有创新了原来的科学理论已经被榨干了。张首晟教授预言并发现的拓扑绝缘体，在芯片产业可以让芯片里的电子流动不再是杂乱无章的，而是像有高速公路一样，这样一来，电子相互撞击会变少，功耗和发热就会大大降低。有了这个基础科学上的突破，才能真正改变科技应用上的突破。

如今资本市场对科技趋之若骛，但投资人受到的都是经济和金融的训练，很少有正规和严谨的科学训练，这就使得他们并不真正理解科技的发展。为了实现科技创新而带来产业上的爆发，巨量资本在押注企业研发，但殊不知企业研发是应用层面的研发，也就是工程和技术上的研发，而非基础科学上的。这就催生了彳艮多领域，在基础科学上没有突破，但大量的钱砸在应用层面的研发上，东西变得越来越复杂，却得不到根本上的改变。汽车的自动驾驶技术就是这样。