自從誕生以來，計算機就一直生活在一個充滿1和0的世界，不厭其煩地處理著if-then和and-or語句。

　　一種為自動駕駛汽車研發(fā)的技術(shù)可能會改變這一切。它將賦予機器人通過視覺理解這個世界的能力，更有可能是機器人自我意識的第一步。

　　我們稱這項技術(shù)為“深度學(xué)習(xí)”，一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模仿大腦運行的科技。盡管目前研究者們在許多領(lǐng)域應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)，如語音識別等等，視覺識別才是和深度學(xué)習(xí)最相關(guān)的一個。自動駕駛汽車更是其中最熱門的研究領(lǐng)域。

　　簡單標(biāo)簽

　　為了讓自動駕駛汽車能夠在我們的城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村中穿梭自如，我們需要它們能夠辨識周圍的物體。除了已經(jīng)配備的短波雷達和激光雷達之外，研究者們還在自動駕駛汽車上安裝了攝像頭，讓它們能夠?qū)崟r辨識周圍的物體。

　　不幸的是計算機不具有人類這樣的視覺進化過程，它們天生是無法看到和分辨周圍環(huán)境中的物體的。如果沒有視覺識別技術(shù)，工程師無法教給汽車遇到什么樣的情況應(yīng)該怎么辦。

　 　目前只有沃爾沃XC90等少數(shù)幾款車安裝了基于攝像頭的識別系統(tǒng)，這種系統(tǒng)能夠辨別其它汽車、行人和騎自行車的人。但這種系統(tǒng)還沒有在深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中實 現(xiàn)。它們的實現(xiàn)機理是將攝像頭拍攝到的圖像和圖像數(shù)據(jù)庫進行比對來辨別汽車、行人、自行車、交通標(biāo)示等常見物體。這種方法會帶來一個很明顯的問題，那就是 并不是所有出現(xiàn)在攝像頭中的物體都曾被保存在數(shù)據(jù)庫中。即便數(shù)據(jù)庫中有，我們的世界如此復(fù)雜多樣，計算機不可能把每個方面都儲存進去。

       比如說，如果電腦只知道“蛋糕”是一種雙層帶有面包和奶昔的圓形糕點，那么它看到單層長方形抹著巧克力的蛋糕時就無法識別出來。通過多年的學(xué)習(xí)和經(jīng)驗積累，我們?nèi)祟惖乃季S能力具有靈活性，進而將兩種蛋糕都識別出來。

　　相同點和不同點

　　深度學(xué)習(xí)是與圖像匹配不同的技術(shù)，它最終將賦予汽車更 好的視覺識別能力。接著前面的例子講，研究者給計算機看數(shù)千張照片，并告訴它這些都是蛋糕。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)就會把圖片拆分到圖層和紋理級別，提煉出它們的共 同之處，并接受不同點。在使用足夠多的圖片進行訓(xùn)練之后，電腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以辨別出它從未見過的蛋糕圖片了，即便是超大號的婚禮蛋糕也不在話下。

　　科學(xué)家希望通過同樣的道理教會自動駕駛汽車的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識行人、汽車、自行車、道路標(biāo)志。但不只是識別特定的行人外貌，而是不同的圖片來訓(xùn)練計算機行人在環(huán)境中可能的模樣。

　　這樣一來，計算機就能夠區(qū)別坐在路邊的人(安全)和正在翻越護欄的人(危險)。更棒的是，視覺處理芯片能夠從身體的一部分識別出整個人來，比如只有腦袋或者胳膊出現(xiàn)在圖片中，坐在副駕駛的乘客常常會這樣做。

　　當(dāng)一輛自動駕駛汽車能夠準確識別周圍環(huán)境中的物體時，它們就可以根據(jù)具體情況作出相應(yīng)反應(yīng)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)行人正在翻越護欄甚至是站在路邊的時候，它可以減慢速度，停車甚至是急轉(zhuǎn)彎。視覺識別可能是實現(xiàn)自動駕駛汽車的唯一方法。

　　充滿物體的世界

　 　為了訓(xùn)練自動駕駛汽車，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需集中精力識別那些會影響駕駛環(huán)境的因素即可。而斯坦福大學(xué)和普林斯頓大學(xué)開發(fā)的ImageNet數(shù)據(jù)庫中包含數(shù)百萬 貼好標(biāo)簽的圖片，供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)面對更大的世界，比如扳手和企鵝之間的差別。除了圖片之外，研究者們還可以使用其它媒介訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比如聲音輸入或3D 圖像。谷歌從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究已經(jīng)有一段時間了，她們推出了一種基于網(wǎng)絡(luò)的工具，計算機可以告訴人們它在圖片中看到了什么物體。

除了自動駕駛汽車，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和視覺識別還可以做許多事。想象一下，如果有一種警用頭戴顯示器可以實時分析罪犯并判斷他身上是否藏有武器，會不會很有用？它可以幫助警察分辨罪犯手中是致命武器還是球棒等物體，可以避免警察做出錯誤的判斷。

　 　家用機器人也會從這種技術(shù)中受益。Roomba掃地機器人只能在二維的房屋地面上來回移動，在它的機械傳感器碰到障礙后后退。一個裝備了攝像頭的掃地機 器人則能夠分辨出屋里哪些物體時它可以移開進行打掃再放回原處的(當(dāng)然不能是活物)。比如一個扔在地板上的籃子，它可以挪開籃子打掃下面的地面，再把它放 回去。

　　自我意識

　　隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)系統(tǒng)的不斷發(fā)展，我們終有一天會遇到機器人擁有自我意識的問題。這個技術(shù)奇點標(biāo)志著強人工智能的出現(xiàn)，程序極度復(fù)雜以至于很難和意識相區(qū)分。當(dāng)機器人能夠像人類那樣感知周圍世界，它們是否會有相同的世界觀、價值觀、道德觀？

　　目前人們對機器人意識會發(fā)展到什么程度還沒有達成共識，但一些非常聰明的人已經(jīng)警告過人們可能發(fā)生的最壞情況。特別是霍金和谷歌DeepMindCEO都在呼吁對自動武器系統(tǒng)建立國際限制規(guī)定。

　　一架自動識別攜帶武器的人并向其開火的無人機離現(xiàn)在還很遠，但在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和視覺識別系統(tǒng)的時候這是必須考慮的一個問題。只要人類安全被納入考慮范圍，自動駕駛汽車就會被嚴格要求和密切監(jiān)視。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)發(fā)展，它們會向機器打開一扇新世界的大門，透過這扇門，機器得以站在從未有過的視角觀察我們生活的世界。聯(lián)網(wǎng)計算機已讓我們的世界以完全不同于幾十年前的模樣運行，10年后，當(dāng)計算機能夠準確分辨攝像頭中看到的所有物體時，這個世界又會變成什么樣子？