模仿學(xué)習(xí)可能成為自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵；

大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)的關(guān)鍵；

特斯拉擁有大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

Waymo沒有多少訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

如果可以實(shí)現(xiàn)的話，自動(dòng)駕駛將成為我們這個(gè)瑰麗的時(shí)代最大的商機(jī)之一。單在美國(guó)，所有汽車每年的駕駛里程就達(dá)到了3．22萬億英里。如果這些里程都是通過自動(dòng)駕駛駛跑出來，而且自動(dòng)駕駛服務(wù)供應(yīng)商每英里可以得到10美分的利潤(rùn)，那么，自動(dòng)駕駛服務(wù)提供商每年在美國(guó)市場(chǎng)就能獲得3220億美元的利潤(rùn)。正是基于這種邏輯，谷歌旗下的自動(dòng)駕駛公司W(wǎng)aymo的估值高達(dá)2500億美金。

對(duì)于我來說，近期關(guān)于自動(dòng)駕駛的一個(gè)最為吸引人的消息就是Waymo正在其自動(dòng)駕駛中使用模仿學(xué)習(xí)技術(shù)。模仿學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的一種，它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀察人類所做的事情，學(xué)習(xí)在某些環(huán)境狀態(tài)下執(zhí)行的動(dòng)作。通過訓(xùn)練人類行為，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到“如果你遇到這種環(huán)境狀態(tài)，就模仿人類那樣去執(zhí)行動(dòng)作吧”。比如，“如果你看到前面有一個(gè)停車標(biāo)志，請(qǐng)停下車。”或者，“如果你看到一輛停止?fàn)顟B(tài)的汽車擋了你的路，就這樣慢慢繞開它。”

Waymo的研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Drago Anguelov最近在麻省理工學(xué)院發(fā)表了一次演講，深入探討了這個(gè)話題。

Waymo在可以收集大量數(shù)據(jù)時(shí)使用模仿學(xué)習(xí)。但是對(duì)于Anguelov來說，Waymo的數(shù)據(jù)集中并沒有足夠的訓(xùn)練樣例來進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)。在數(shù)據(jù)不足的情況下，它必須依賴手工編碼算法，而無法使用機(jī)器學(xué)習(xí)來替代。

根據(jù)推斷，Waymo應(yīng)該已經(jīng)自動(dòng)駕駛跑了大約1500萬英里。假設(shè)每3000萬英里出現(xiàn)一次需要人類接管自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的情況，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以借此模仿的人類行為，那么，按照Waymo現(xiàn)在的行駛里程，它可能還沒有遇到過模仿學(xué)習(xí)的樣例。即便是每100萬英里有一次人類接管行為可供模仿，它也不過只有15個(gè)樣例。我不知道對(duì)模仿學(xué)習(xí)來說，多少個(gè)樣例才能訓(xùn)練出判斷為“真”，但是對(duì)于那些進(jìn)行圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，一般經(jīng)驗(yàn)是需要至少一千個(gè)樣例才能識(shí)別出來一種圖像（比如大白鯊）。顯然，Waymo不可能遭遇過這么多次可供模仿學(xué)習(xí)的樣例。

雖然Anguelov很愿意在人類的駕駛行為中進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)，但是它并沒有足夠的數(shù)據(jù)樣例。那么，誰有這些數(shù)據(jù)呢？

特斯拉有這些數(shù)據(jù)。據(jù)估計(jì)，搭載了特斯拉最新一代自動(dòng)駕駛硬件的汽車數(shù)量已經(jīng)超過了40萬輛，所有這些車每天的行駛里程超過1300萬英里。如果汽車數(shù)量增長(zhǎng)到100多萬輛時(shí)，每月的行駛里程將達(dá)到10億英里。顯然，車輛越多，里程數(shù)也越多，可供模仿學(xué)習(xí)的人類行為樣例也就越多。

The Information的記者Amir Efrati寫道，特斯拉正在利用這些里程中出現(xiàn)的人類行為進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)，他引用了至少一位在特斯拉自動(dòng)駕駛部門工作的未具名消息人士的說法：

“知情人士表示，特斯拉的汽車手機(jī)了大量的攝像頭數(shù)據(jù)和來自其它各類傳感器的數(shù)據(jù)，當(dāng)特斯拉車主開車時(shí)，即使他們沒有啟用車輛的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，自動(dòng)駕駛研究團(tuán)隊(duì)也可以檢查人類在各種駕駛場(chǎng)景中的行為并模仿它。特斯拉的工程師認(rèn)為，將足夠多的人類駕駛行為數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便可以學(xué)習(xí)如何在大多數(shù)情況下進(jìn)行正確轉(zhuǎn)向、加速或者制動(dòng)。一位團(tuán)隊(duì)成員表示，特斯拉車主的日常駕駛會(huì)產(chǎn)生足夠多的數(shù)據(jù)，“你不需要其它任何東西”來教系統(tǒng)如何自動(dòng)駕駛。”

特斯拉官方還沒有證實(shí)這種說法，但是其首席執(zhí)行官埃隆馬斯克最近在ARK Invest的一次采訪中發(fā)表了一些評(píng)論，可能就是針對(duì)模仿學(xué)習(xí)的表態(tài)，在采訪中有一句話值得注意：

“我認(rèn)為我們特斯拉有一個(gè)別人很難超越的優(yōu)勢(shì)，那就是我們擁有大量的人工干預(yù)駕駛行為數(shù)據(jù)�？梢赃@樣認(rèn)為，車主自己正在訓(xùn)練自動(dòng)駕駛系統(tǒng)如何駕駛汽車。駕駛中有大量的模糊和奇怪的場(chǎng)景，你肯定都想不到......”