自動駕駛這個東西，為啥被認為很可能成功？_風聞

【本文來自《中美ChatGPT的商業化分野》評論區，標題為小編添加】

自動駕駛這個東西為啥被認為很可能成功：1.在火車。飛機上，自動駕駛擁有很悠久的使用歷史。2.在計算機科學角度看，複雜的遊戲、複雜的虛擬仿真系統，在駕駛問題上的技術強度並不比實際路況低多少。

或者説，自動駕駛今天沒有在汽車上普及的原因，不是“自動駕駛”自身的問題；而是“支撐自動駕駛的，車輛外在感知問題”。火車、飛機，在自動駕駛的外資感知方面是有優勢的，是處於一種簡化應用空間下的。計算機遊戲和仿真，則更多采用直接輸入外部環境的量化數據進行運算，繞過了這一問題。

即，自動駕駛的目前的瓶頸，核心只有一個 感知周邊——機器視覺、激光雷達這些東西的可靠性，車輛對周遭的認知才是關鍵難題。其實這些難題，具有很強的“通用性”，是很多AI人工智能應用場景的核心難題。

對比而言，ChatGPT和AGI，真正的難題，也不再於“複製古人”的邏輯的能力，而在於如何感知到最新的情報、數據，並做出合理、正確的反饋的問題。大數據訓練的弊病就在於“他總是從已知之中來解決問題”，缺乏對未知的應對能力。

就像上文作者所説，ChatGPT對中美人工智能發展現狀的理解，邏輯強、範圍廣；但是缺乏2021年之後的最新情報。——然而，實際應用中，最新情報才是更重要的，哪怕只是隻言片語的最新的獨家的信息與發現，都是具有很大價值的。而過去歷史性的東西，已經有太多資料可以查閲。這就是ChatGPT缺乏真實性商業場景適應性的命門。

ChatGPT被寄予了通用人工智能AGI