P90D的整备重量是5 381磅
2.14.1.2. 作为参考,一头雌性亚洲象的重量大约是6 000磅2.14.2. 程序员要预见到可能发生的每一个问题或意外情况是不可能的,这就意味着现有的机器学习系统在面对现实世界的不规则性和不可预测性时,很容易发生故障2.14.2.1. 从定义上说,生命是不可预测的2.15. 人有智慧,他们可以接受怪事;计算机没有智慧,它们容不下怪事2.15.1. 因为我们只能有意识地处理其中大约40条信息,所以我们的无意识思维接管了剩下的信息,使用偏见、刻板印象和固定模式来过滤掉噪声2.16. 自动驾驶的梦想在商业领域仍然活跃2.16.1. 自动驾驶汽车的大量炒作背后,隐藏着赚大钱的希望2.16.2. 很少有投资者会放弃这种机会2.17. 自动驾驶汽车的工作原理与大数据息息相关2.17.1. 大部分自动驾驶汽车研究和一些训练数据都可以在arXiv和学术知识库中在线获取2.17.1.1. 数据的一个主要缺点是没有内置异常数据,而且算法无法预测未内置的内容2.17.2. 自动驾驶汽车的,并不是一个懂得如何驾驶汽车的人造智能大脑2.17.2.1. 只是把街道进行了详细的数字化2.17.3. 数据都来自自动相机2.17.3.1. 无论数据来自何处,总会有人在最底层操作这些数据,它并不是真正的自动化2.17.3.2. 发现路面新坑洞的人,可能是戴着谷歌眼镜的人,也可能是骑着自行车上街的人2.17.3.3. 无论是谁,只有少数人在采集这些数据2.18. 自动驾驶汽车未来的发展道路很可能既不安全,也不符合道德伦理,也未必会为大众创造福祉2.19. 所有自动驾驶汽车的“实验”都需要人类驾驶员和工程师全程跟进,只有技术沙文主义者会称此为成功,而非失败2.20. 自动驾驶汽车项目促进了一些正面的消费意识进步2.21. 开发自动驾驶汽车来解决安全驾驶问题,就像部署纳米机器人来杀死盆栽上的害虫一样2.21.1. 我们真正应该专注开发的是人类辅助系统,而不是人类替代系统2.21.2. 关键不在于让机器来掌管世界,人类才是重点3. 主要论据3.1. 自动驾驶汽车支持者的主要论据是,它们能使道路“更安全”3.1.1. 讨厌的人类,总是出错!3.1.1.1. 这就是技术沙文主义3.1.2. 人类当然要为这些驾驶失误负责,毕竟只有人类在驾驶汽车3.2. 行车时发短信、分心驾驶无疑会导致死亡人数上升3.2.1. 一个直接的解决方案是在公共交通上投入更多的资金3.2.2. 程序员想要制造自动驾驶汽车,省下搭乘公共交通工具的时间来干点别的事情3.3. 车内装载的技术设备太多,不一定利于驾驶3.3.1. 随着越来越多的信息娱乐技术进入汽车,交通事故发生得也越来越频繁3.3.2. 汽车制造商可以在其标准车载套装中预装一个屏蔽驾驶员手机的设备3.3.2.1. 这项技术现在是存在的3.3.2.2. 驾驶员在紧急情况下可拨打报警电话,除此之外不能打电话、发短信或上网4. 主要问题4.1. 在维护不善的道路上时,无法保持沿着街道的中心线行驶4.2. 不能在雪天或其他恶劣天气条件下行驶,因为在这些天气条件下,他们无法“看到”东西4.3. 大多数自动驾驶汽车使用的算法被称为深度神经网络,在停车标志上贴上贴纸或涂鸦,就会让它们感到迷惑4.4. 自动驾驶汽车通过GPS导航4.4.1. 袖珍GPS干扰器是非法的,但在网上只要50美元左右就可以轻易地订购4.5. 部分问题在于机器伦理尚未最终厘清,因为它太难被清晰表述了4.5.1. 人类驾驶员可能会选择撞树,因为孩子们的生命是宝贵的4.5.2. 大多数人在面对电车难题时,更偏向于牺牲司机和乘客以拯救多数人4.5.3. 他们还说,他们绝不会购买自动驾驶汽车4.5.4. “死亡”是一项特征,而不是一个漏洞4.5.4.1. 我们总被唆使着把生命交与那些机器,但其实人类要比那些机器更道德,也更聪明,这一点并不令人意外4.5.4.2. 几乎没有大学开设过计算机或工程类的伦理课程5. 自动驾驶汽车分级标准5.1. SAE L0(无自动化):人类驾驶员全权操作汽车5.2. SAE L1(驾驶支援):车载自动化系统偶尔向人类驾驶员提供少量驾驶支援5.3. SAE L2(部分自动化):车载自动化系统在某些情况下可实际完成一些驾驶动作及监测驾驶环境,由人类驾驶员持续监测驾驶环境并完成其余驾驶动作5.4. SAE L3(有条件自动化):车载自动化系统在某些情况下可实际完成一些驾驶动作及监测驾驶环境,但人类驾驶员需在自动化系统发出请求时随时收回驾驶控制权5.5. SAE L4(高度自动化):车载自动化系统可完成驾驶动作及监测驾驶环境,人类驾驶员不一定需要随时收回控制权,但自动化系统只能在限定的环境和条件下运行5.6. SAE L5(完全自动化):车载自动化系统可在任何条件下执行人类驾驶员可以执行的所有驾驶动作5.7. 自动化分级有多种定义,人们对于其定义标准化的需求已存在一段时间5.7.1. 标准化有助于提高自动化定义的清晰度和一致性5.7.2. 标准至少改变了一次,也可能是两次5.8. 在L3和L4,车辆需要感知周围的环境,因此需要安装复杂、昂贵的传感器5.8.1. 通常使用的传感器是激光雷达、GPS、IMU(惯性测量单元)和摄像头5.8.2. 传感器输入需要转换成二进制信息,由车内的计算机硬件处理5.9. 每一级都需要越来越多的计算能力来根据传感器的输入而做出驾驶决策5.10. 还没有人能够开发出足够强大的硬件和软件,使其在任何地点和天气条件下都能安全行驶