2016 年《紐約時報》一篇關于自動駕駛汽車的文章開頭寫道：「自動駕駛汽車時代已經到來，一些汽車制造商已投資數十億美元進行研發…… 并在美國的一些城市開始測試。」7 年過去了，自動駕駛走到哪一步了？

紐約大學心理學和神經科學榮譽教授 Gary Marcus 對這一領域發表了一些觀點。他表示這個領域仍然存在問題，而這個問題 Marcus 在過去幾年里強調過數十次，即邊緣情況，也就是經常會使機器學習算法感到困惑的非常規情況。

自動駕駛汽車面臨的情況越復雜，意料之外的異常情況就會越多。而現實世界是復雜和混亂的，我們無法列出所有可能發生的非常規事件。至今還沒有人找到如何制造能夠應對這一事實的自動駕駛汽車的方法。

Marcus 表示，自己第一次強調邊緣情況給自動駕駛帶來的重大挑戰還是在 2016 年的一次采訪中，「當時我厭倦了大肆宣傳，并最終放棄了這一觀點。現在重新讀這份文字記錄，我認為還適用于現在」。

我們現在所看到的技術進步，很大程度上是通過大規模暴力解除技術推動的，就像超級計算機深藍以及雅達利游戲系統等。這些技術的發展，使人類感到無比興奮。與此同時，如果你談論的是家用機器人或在街上行駛的機器人，大家的興致就不會那么高漲了。

一般來講，無人駕駛在常規情況下表現的很好，例如在晴朗的天氣里它們行駛的很安全。但如果把它們放在有雪、有雨等復雜的環境中，無人駕駛就會變得很糟糕。此前，美國記者和特約編輯 Steven Levy 曾寫過一篇關于谷歌自動駕駛的文章，文中談到 2015 年谷歌取得了一個重大的勝利，而這個勝利就是系統能夠自動識別樹葉。

識別樹葉對人類來說過于簡單，但對自動駕駛汽車來說卻是一次重大的進步。人類可以用常識來推理，弄清楚這個東西可能是什么，它是如何到達那里的，但自動駕駛系統只是記住了一些東西，缺少推理，而這正是自動駕駛汽車所面臨的限制......

人們一直在期待更加成熟的自動駕駛技術，就在前幾天，加州公用事業委員會批準了自動駕駛汽車公司 Cruise 和 Waymo 在舊金山進行 24/7 全天候運營，這一決定為這兩家公司提供了更大的余地來測試他們的汽車。消息公布之后很多人表示，自動駕駛汽車時代已經到來，雖然比預計的時間晚了一些。

事實上，我們還沒有任何真正的自動駕駛汽車，正如美國著名記者 Cade Metz 幾個月前在我的播客「人類與機器」中解釋的那樣，每條公共道路上的自動駕駛車輛要么配有一名人類安全駕駛員，要么有一些人在遠程監督，當遇到困境時，以便幫助車輛擺脫困境。

現在，自動駕駛領域還在出現新的邊緣情況，比如特斯拉撞上停著的噴氣式飛機。

Marcus 表示，不管這些系統用了多少數據進行訓練，總會有新的狀況出現。

就在最近，又有十輛自動駕駛汽車與任務控制中心失去了聯系，沒有了控制中心的監督，自動駕駛汽車出現迷路、停在街道中間等諸多事故：

自動駕駛領域狀況不斷，因而包括 Marcus 在內的很多研究者都不理解加州公用事業委員會的這一做法。

如果沒有一個嚴格的、經過仔細審查的解決方案來解決邊緣情況，那么隨時隨地的進行自動駕駛測試是很瘋狂的。這不僅適用于無人駕駛汽車，也適用于基于機器學習的其他領域。

邊緣案例無處不在，任何認為這一切都很容易解決的人都是在欺騙自己。

我們要加強管理，如果我們不這樣做，我們可能會在未來幾年看到無人駕駛汽車、自動化醫生、通用虛擬助理、家庭機器人等發生重大事故。

文章末尾，Marcus 表示他是在一架配備有自動駕駛儀的飛機上完成的這篇文章，在 9 個小時的飛行中，自動駕駛儀一直在工作，期間也有人類的參與，這就構成了人在環路。最后，Marcus 認為不會有自動駕駛飛機，而且他認為還沒有任何準自動駕駛汽車獲得認可。