特斯拉汽车AI算法，完胜人类，还有很远路要走

面对人工智能时代的到来，许多人开始了展开无限想象。特斯拉电动汽车的出现，给了马斯克一个想象空间，可以发挥人工智能的潜力，实现对产品的推广。

马斯克接手特斯拉之后，不再将电池、发动机等传统的特征，作为自己发展的终点。与此相反，马斯克开始注重特斯拉电动汽车的代码，特别是自动驾驶部分的内容，并不惜与离职员工对簿公堂。

近些年，人工智能已经成为炙手可热的概念，无论是股票市场，还是手机、汽车、媒体等领域皆有其身影。但是，真正做人工智能的人，很少有人承认自己在做相关研究，因为它与“智能”两个字并不匹配。

在马斯克一直骄傲的自动驾驶，其中有一个分支项目防撞碰。当有人在路边活动之时，传感器会提供数据，给训练好的模型提供判断依据，识别前方物体。如果发现危险物体，将会进行避让，反之继续前行。对电动汽车行驶过程中的事物识别，往往无法应对复杂的环境，比如可能人与石像之间，图像识别模型无法区分两者之间的数据特征。

真正的人工智能，并不是像特斯拉电动汽车一样，训练大数据判断事物，而是根据最简单的数据，寻找两者之间的内在因果关系。实际上，大数据训练的人工智能模型，往往需要数百万，甚至几亿个数据参与其中，最终得到庞大的参数需要预处理。由此导致的结果，将一个简单的事物识别复杂化，又将复杂的图像事物识别进行简单化。

可以说，特斯拉电动汽车，使用AI算法，并没有在基础科学上解决自动驾驶的问题，更多是一种统计数据特征的算法。坐在电动汽车里面，最重要的是安全，是零事故率的发生。然而，再好的人工智能，也无法100%预测未来事件发生，越是距离现在越远的事件，人工智能预测出错率越大。这就使得安全与人工智能之间，有着很难调和的矛盾。人类只有解决了，人工智能的最简化问题，使预测的AI模型事故率，低于百万级别的事故发生率，才能够真正超越人类驾驶，而这些在现有的AI算法中，只会不断消耗算力，却无法用简单的手段，做到低于人驾驶电动汽车的事故率发生。