郑南宁院士会议演讲——直觉性AI与无人驾驶（下）

上篇是关于人工智能在：https://blog.csdn.net/yukinoai/article/details/84977602

下面是关于无人驾驶的部分：

交通情景计算的复杂性

无人驾驶面临的许多交通场景问题具有不确定性、脆弱性和开放性，为所有的交通场景建立模型是不可能的

人类驾驶员开车是在对环境的知觉物体理解的基础上，将车窗外的无穷状态空间约简为动态变化的“可行驶”和“不可行驶”的“二域状态空间”
需要从认知的层面，将复杂未知的”现实世界“变换成有限的直觉物体从而达成“直观地理解”

无人驾驶技术的五大难题

场景的“可靠感知”：无论何种路况和天气必须可靠地感知环境
“预行为”理解：判断或理解不同运动对象的预行为
“意外遭遇”的应对：解释异常情况
“人车的自然交互”：理解并回答乘客提出的请求
网络安全：通过云端获取和更新地图使自主驾驶面临更大的风险

基本科学问题（从情景认知的角度重新定义自主驾驶）

如何是自主驾驶汽车像人一样理解和记忆交通情景，使其具有记忆，推理和经验更新机制，能够应对高动态和强随机性的交通场景变化
如何发展一种进化的、发展的自主驾驶学习系统，其学习过程与司机的训练类似：熟能生巧——直觉性AI

基于认知构建的无人驾驶的四个核心技术

如何在环境感知数据获取与融合过程给出知觉物体的基本判断，形成选择性注意的基本单元；知觉编组能用最少的领域知识形成目标假设
如何在注意的基础上，将非完整的环境信息转化为用于决策规划的空间结构信息
如何在学习和知识集成的基础上，实时处理行驶过程中的不确定性事件，即具有自学习能力
如何在环境交互和行为决策的基础上，实现无人驾驶的适应性控制

人类对视觉空间关注的基本机制

信息处理模型的四个认知过程

选择：对感觉记忆的一些特定信息的注意

组织：“学习”在短期记忆中建立联系

整合：将长期的信息传递到短期记忆，以连接传入的数量

编码：从短期记忆转换为长期记忆

在任何人知道发生了什么之前，他的注意力已被捕获—显著性对象
人类对变化非常敏感，突然变化对注意力影响最大
注意机制已经成为构建新的AI架构的灵感来源

基于选择性注意机制激活模式识别

（拍的不清楚还请见谅）

度量-拓扑-语义混合的环境认知的分层结构

空间定位层—对象感知
行为模型层—内部状态
知识策略层—交通识别
任务驱动层—运动控制

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