自动驾驶学会常识推理需350年 现在上路你怕吗？

　　需要常识推理的场景设想

　　举例来说，当我行驶在高速公路时，看见前方装满垃圾的皮卡车没有被遮盖，任由风吹来吹去，我用常识判断：卡车上的垃圾有可能会飞出来。为了避免安全隐患，我及时选择变道行驶。果然，过了一会，我看见满载垃圾的卡车颠簸了一下，垃圾碎片散落一地，后方车辆紧急变道。

　　据推测，目前的无人驾驶汽车会像其他司机一样，只有当垃圾掉落在路面时才会做出反应。我们是否会期待有一辆人工智能汽车可以提前感知前方的安全隐患，提醒我们变道呢？

　　要想让智能系统具备这种预测能力，前提在于它经历过类似的情况。当然，我们也需要考虑到，从一个案例中所学到的东西没有被过度概括。

　　还记得那个被一只小白狗吓到，从此就害怕任何白色动物的孩子吗？我们需要考虑一下，人工智能如何能够运用常识推理来理解真实的情形，而不是对所有拖着垃圾的卡车过于小心翼翼。

　　常识不是一件容易的事，把常识推理融入到人工智能自动驾驶汽车中也是一个相当难解决的问题。尽管关于常识在自动驾驶汽车中是否必要的争论还未停止，但最安全的建议是，人工智能自动驾驶汽车仍然需要常识推理。

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