iSee公司网站截图（来自iSee.ai）“人类大脑对物理环境和社交线索极为敏感，”iSee联合创始人赵一彪说，“这也是当下人工智能的局限所在，我们认为这正好可以填补驾驶领域的空白。”iSee现在还不是一家世界级企业，公司只有一个很小的工程师团队，在TheEngine的一个普通实验室里工作。TheEngine是麻省理工学院新成立的投资公司，专为本地科技创新公司提供资金。和大力推进无人驾驶的Waymo、Uber、福特等公司相比，iSee显得微不足道。但是他们正在开发的技术很有可能对人工智能现有的许多应用领域产生重大影响。这种技术能让机器利用更少的数据进行学习，形成某种形式的常识，从而让工业机器人变得更加智能化，特别是能够更好地应对新情境。基于数据密集型大规模神经网络的深度学习技术不断发展，促进了人工智能在近期取得了显著进步。超大规模或深度神经网络在收集大量数据后能识别一些微妙的模式。例如，深度神经网络接收大量小狗图片后，就能学会在几乎任何图片中识别小狗。但是，深度学习也有局限。例如，一个可以识别小狗的深度学习系统并不知道狗通常有四条腿、毛发，还有一个湿嗒嗒的鼻子。如果不进行更深层次的训练，它就不会识别其他动物或画出来的狗。驾驶并非模式识别那么简单。人类在驾驶过程中经常依赖常识。比如，人类知道大巴车刹车时间长，还会突然有很多乘客下车。我们不可能通过编程让自动驾驶汽车预知它可能遇到的所有情境。但是人类能靠生活中积累的常识在所有新情境中做出恰当的反应。“深度学习很了不起。你能从过往经验中学习，却无法拥有一个覆盖整个世界的数据集，”赵一彪说，“人工智能是数据驱动的，目前很难理解常识。这是我们要解决的关键问题。”赵一彪打开笔记本电脑，用几个真实路况视频阐述了这个观点，其中包括复杂的车流合并和危险的交通事故。自动驾驶系统确实会缺乏常识。比如去年在佛罗里达，一辆处于半自动驾驶模式的特斯拉在一辆卡车穿过高速路时，因汽车传感器失灵而发生车祸。在这种情况下，人类驾驶员可能会迅速发现问题。在播放了一辆在中国行驶的特斯拉径直撞上道路清扫车的视频后，赵一彪表示：“特斯拉的自动驾驶系统在以色列或欧洲进行训练，在那里没有这种车，这个系统只能发现问题，但不能真正理解问题。”图
特斯拉行车记录仪记录的事故前画面（CCTV报道视频截图）iSee正在研究人类理解世界的方式，然后设计机器模仿这种方式。创立iSee前，赵一彪和其他创始人曾就职于乔希·特纳博姆（JoshTenenbaum）的实验室。特纳博姆是麻省理工学院人脑与认知科学系教授，现任iSee公司顾问。特纳博姆专注人类智能研究，并利用相关知识开发新型人工智能系统。他的研究课题之一是幼儿的物理直觉。儿童对外部世界的理解力让他们能对陌生情境做出预判。特纳博姆还指出，与这种理解外部世界的能力息息相关的是人的直觉，以及通过观察行为来推断目的（如伸手拿杯子）的能力。人类智能的另一个特征是在不同情境间互通的学习能力。相比之下，即便是最聪明的机器学习系统也很难做到这一点。特纳博姆的实验室将传统机器学习与新颖的“概率编程”相结合，训练机器推断有关外部世界的事物，以及在不确定条件下推断他人的意图。特纳博姆认为，幼儿在某些方面的智力表现胜过目前最聪明的人工智能系统。如果将这种人类智能进行逆向工程，最终可能创造出更聪明的人工智能系统。年，基于这样的想法，特纳博姆和纽约大学和卡内基梅隆大学的研究人员合作开发了一个极具影响力的计算机程序。这种程序可以通过几个示例轻易地识别笔迹。如果将这种方法用在自动驾驶领域，最终有可能使自动驾驶汽车具备应对陌生情境的基本常识。当这种汽车发现另一辆车正在转向时，它可能会判断这辆车想汇入车流。特纳博姆指出，自动驾驶汽车学会判断其他驾驶员的意图其实是非常重要的。iSee的另一位联合创始人克里斯·贝克（ChrisBaker）在麻省理工学院工作时，开发了人类心理学的计算模型。特纳博姆说：“将人类理解他人的方式开发成一系列工程式模型，并将这些模型套用在自动驾驶技术上，就真的有希望大功告成。”特纳博姆最初并不看好将认知心理学应用到自动驾驶领域，但iSee的创始人让他相信，这样做能带来重大影响，他们也有能力克服工程上的挑战。艾伦人工智能研究所的首席执行官奥伦·埃奇奥尼（OrenEtzioni）说：“这种方式很难，但我十分看好它。”艾伦人工智能研究所由微软联合创始人保罗·艾伦（PaulAllen）创立，致力于探索人工智能领域的创新，包括由认知心理学启发的创意。埃奇奥尼认为，人工智能领域应该探索机器学习以外的创新。他指出，iSee将面临的主要问题是如何展示他们的技术能在关键情境下实现不凡的表现。“概率编程是一个新生事物，”他说，“因此人们会质疑它的性能和稳定性。”iSee公司的相关人员也同意这一观点。特纳博姆表示，iSee除了希望颠覆汽车产业，重塑出行方式以外，还有可能探索一种应用于极其恶劣的真实情境中的新型人工智能。他说：“在某种意义上，自动驾驶汽车将成为第一种能在真实世界中与人类互动的自动机器人。真正的挑战是，如何使用这些模型，并让它们稳定地运行。”
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