“二宏”抢了“二马”的风头 三马选择发语音“退赛”( 四 )
关于自动驾驶
今年将完成L5级别基本功能 但真正使用还需要一年
在人工智能赛道上 ， 自动驾驶是当仁不让的未来明星 ， 业内对此的普遍看法是 ， 大多数车企仍处于L3阶段 ， 预计到2023年实现L4 ， 但马斯克对此毫不谦虚 ， “特斯拉已经非常接近自动驾驶了 ， 我们有信心将在今年完成L5级别的基本功能 。 ”
马斯克认为 ， 实现这一点对特斯拉来说 ， 不存在底层挑战难题 ， 特斯拉目前搭建的硬件版本已经足够 ， 只需要改进软件 ， 整合系统 ， 解决许多不寻常场景下的细节问题 。
马斯克的第一句金句 ， “没有什么比现实更复杂 ， 任何模拟都是现实世界复杂性的子集 。 ”
不过 ， 在为自动驾驶开发人工智能芯片时 ， 马斯克发现市场上没有成本合理 ， 而且低功耗的系统 ， 如果使用传统的TPU、CPU或者其他相似产品 ， 会耗费数百瓦功率 ， 汽车后备箱也会被巨大冷却系统占据 ， 不仅成本高昂 ， 而且体积大、能耗高 。
因此 ， 特斯拉自行开发人工智能芯片用于电机计算 ， 不过 ， 第二套芯片于几个月前才刚刚启动 ， 因此充分利用特斯拉完全自动驾驶系统 ， 可能还需要至少一年时间 。
关于人工智能的本质
从物理学中寻找算法的本质
一直痴迷于人类脑机的马斯克 ， 对于下一代算法的认知 ， 依然是与人脑有关 。
在他看来 ， 人工智能现有的神经网络算法 ， 主要是从现实中获取大量信息 ， 并创建矢量空间 ， 将大量光子压缩为矢量空间 ， 而人类自然也应该可以进入自己大脑中的矢量空间 。
尽管和马云不在同一空间 ， 但双马不约而同谈到了同一个观点 ， 人类对自己的大脑了解太少了 。
马云说 ， 最好的人脑专家对大脑的了解不超过10% ， 而马斯克认为 ， 人们如何在大脑中用很少的数据创建一个矢量空间 ， 并根据矢量空间表达做决策 ， 事实上 ， 大脑会记忆尽可能少的信息 ， 只保留相关的部分并以此做决策 。
这类似于物理学中大规模压缩和解压缩的过程 ， 因为物理学公式本质上是对现实压缩算法 。
马斯克的第二句金句 ， “人类就是物理学作用的最佳证据 。 ”回顾物理学和宇宙的演化史 ， 如果对宇宙做一个真正物理学意义上的模拟 ， 进行大量的计算 ， 最终应该会产生感知 ， 人类将是最佳证明 。
作者／IT时报采访人员
郝俊慧
编辑／挨踢妹
排版／黄建
图片／世界人工智能大会、直播截图、冯诚杰
来源／《IT时报》公众号vittimes
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