主题：如果要走向强人工智能，openai的路线根本就是错的 -- 亮子

rule-based

具体来说，就是：

感知到周围的场景 + 自身的目的方向 ==》控制车辆前进速度+转向

规则就是把各种场景+自身目的都列出来，然后告诉车辆在这一情况下应该什么速度什么方向。举个例子：前方15米看见路口交通灯是红色的 + 自身目的需要在路口右转 ==》减速到零，车辆控制在往右偏17.5度停在白线后面。

把各种情况下的规则定出来，然后做成一个列表就好了。这样是可以实现的，就是没法保证覆盖马路上千变万化的情况。特斯拉撞死驾驶员的几次都是因为碰到了特斯拉的规则没有列举到的情况。其中有一次是高速上的车道分界线画得不清楚（旧的线没有完全除掉，和新的线位置不同），结果毛豆X就不知道怎么办了，也不减速，照着高速中间的水泥隔离带就这么装上去了。另外一次看见一个白色的集装箱车停在高速上，特斯拉“这是什么不认识？接着开吧”就保持高速撞上了。两次都是特斯拉驾驶员身亡🕯️🕯️🕯️🕯️🕯️🕯️🕯️

机器学习则是看人类驾驶员怎么开，机器就怎么学。比如上面的例子。人类看见地面划线不清楚就会减速，然后用其他的参照物来决定怎么开。所以人类会沿着水泥隔离带开而不是撞上去。另外的例子里面，人类看见前面一个奇怪的白色集装箱会马上减速，直到确定边上有可以开的空隙才会换道绕过去。这样的话是不是要好一些？但是光靠机器学习做自动驾驶也不行。在美国的话机器30分钟都学会超速了。在波士顿学一下都得变成加塞变道不打灯的“野蛮行驶”。所以现在一般是把机器学习用规则框起来，确保不要机器学坏了。

摄像头不会超过人眼的，物理限制。激光雷达+摄像头+毫米波雷达可以超过人眼。

看到网友发的问界测试视频，已经可以自己穿行于长沙菜市场周边道路了，众所周知菜市场周边路比较狭窄，两个车道。当前方道路被占用的时候自动驾驶就不会了，因为逆行是不对的。

想来，如果是个新手女司机，或者是个男犟种，可能也会在那里等上一个小时。所以驾驶这个事情挺personal的。

当然，《读者文摘》告诉我们，就算路上一辆车都没有，德国人还是会乖乖的等绿灯再过马路的——德国是人均犟种，还是像新加坡那样，动辄罚款5000？——不知道，反正中国式过马路，都能成为一个梗。

不知道老司机们如何，反正我一开上车就感觉陷入一个“不确定性的场景”，如前面路段比较狭窄，目测能过，但是把握不是很大，走着瞧，瞎蒙的，撞了就撞了，蹭到了就蹭到了。——这个应该是它发挥作用的时候——确定性，妥妥的，把心放在肚子里。

有的时候有必要轻微违法，如无人的时候逆行，紧急避险，应该设置语音控制退出自动驾驶进入人工接管。

按道理在决策上不难处理。

老兄确定特斯拉的决策部分用的完全是基于规则决策？有这块的详细资料吗？如有的话，望提供一下，先行谢过。

另外，我一直说机器学习不是啥新东西，不过老兄所提的机器学习：

则和我所知机器学习相差太大了，原来机器学习还能是这样的😜

需要包括智能交通设施、高精度地图、车联网在内的整个大系统的完善。到那时交通作为一种服务，将像自来水、家用电器一样打开即用。

Walter Huang当年是果子的员工（他不在泰坦项目里面）。发生惨案的地方我每天开过。2017年walter出事的时候还没有ML在自动驾驶里面的应用。perception将将开始用ML。

https://www.heraldsun.com.au/motoring/motoring-news/investigators-reveal-tesla-didnt-respond-to-recommendations-after-autopilot-driver-distraction-blamed-for-fatal-crash/news-story/cc430762e2f5d374ba7b37a6d9053351

http://abc7news.com/automotive/tesla-accelerated-seconds-before-deadly-crash-on-hwy-101-ntsb-report-finds/3573803/

我回复的时候怎样才能插入图片？

湾区所有的自动驾驶公司都骄傲的证明自己的车能在本方向车道被其他车辆占据的情况下“聪明灵活地”从逆向车道开过去。

无他，这种情况在湾区太常见了，特别是旧金山。

何来谁对谁错一说呢😂。AI的历史可谓不短，中间好几种路径，还有冬天，沉沦，然后开始有了部分实用价值，如果不是openai，AI在2022时眼瞅着马上又要进入冬天了😂，从围棋之后就没有什么抓眼球的突破么，全是学术界的各种刷论文，不要太无聊。

前几天看见陈王还在提那个NLP老古董。其实一个疫情让好多人都没注意AI，之前都是李飞飞，Andrew ng那些人，其实这几年年轻一代出来好多，openAI收集了一大票，但有多少人一直坚持关注。 我关注了AI二十年，疫情中两年没看，直接后果就是到了2023初就没去买英伟达股票😂，光想着买卡装大模型，那时记得在河里还说过不少，所以一念之差就错过了一个亿😂。

至于是不是AGI就要降临了，要注意openai 奥特曼这个人很会带节奏，那嘴炮不是河里的嘴炮党们这个数量级的😂，人家是在忽悠阿拉伯王爷的上兆美刀那个数量级的。 我看过他给人讲解某天openai内部某人给他展示那个Q*的事情，某种涌现吧，奥特曼的那个口气与解说掌控，我的天，绝对是带货王😂。 本来听传闻看推特我对AGI还有点将信将疑，看完他的亲自表演，直接劝退了😂。

当然Yann Lecun是专业黑奥特曼的，各种paper狂出，什么AGI世界模型理论等，自创一个路径，反正大家都是嘴炮，我的意见是韭菜们就别管那些AGI了，这水太深，一般人估计连可行性的边都摸不着，但看媒体的话其实都是买菜大妈们写的稿子😂，就更摸不着边了。

换个话题的话，这两天倒是看了一个消息，美国在研制一种新的空对地导弹，好像项目叫SiAW，军迷们也许可以狗一下。我理解是美帝被中俄的地对空一体防空网技术给吓尿了，隐形之外的庞大空中力量完全无法突破，比如对南海那些中国种的岛，所以在加班加点的研制这个专门针对云云。我觉得河里对这些东西比AGI那些更应该关注。另一个我最近才知道的消息是，氢气在全世界有庞大的储量，比尔盖茨都在投资，当然马斯克是一直黑氢能源，但好像最近有个氢燃料电池量产的消息，充十分钟跑600里地等，要看的东西太多，我就没仔细去查。

老兄给的两个链接，第一个打不开，第二个能打开，是18年的新闻。

我是想看到技术方面的。从新闻里很难看到技术方面的。自动驾驶这块技术发展很快，特斯拉也不例外。在这则18年新闻中引用马应龙的话，

那时的autopilot还称不上自动驾驶，也就辅助驾驶级别。即便是辅助驾驶，基于马应龙的纯视觉执着，视觉感知这块可能是深度学习技术吧，这个不属于机器学习内容吗？

原因很简单，无论哪国，很多敏感地段是不允许高精

其实跟开车风格有挺大关系的。平稳型的司机，对道路上的所有信息都是不加区分，全盘照收的，所以最累。

激进型司机，在开车过程中频繁的变道、超车，就要求我们司机注意力高度集中，短时间精神确实很充足，但持续时间也不会太长。

而驾龄大于8年的老司机，有接近4成，都是在驾驶5小时之后才感觉到驾驶疲劳。

照这个标准，辅助驾驶普及以后，大家都不够强度，退化成新司机了。

也不知道那个调查里面有没有他贡献一份数据😁

波士顿开车rude可是全美有名的😂

加特效里有个图片选项，按提示逐步操作就是。

前面那个车停下来，你也无法判断人家是停十秒钟还是十分钟，正常司机一般都会等等看。其次，也有可能是前车司机在欣赏街边美女，其实你也是愿意停下来目送她的，而不是冒着违法风险向左打满方向盘快速从逆向车道开走。另外，这个在旧金山常见的做法，到了新加坡是罚款5000吧？那么这个钱谁出？