敷衍的謊言
做一個帥氣的卡友很累，這點我真的深有體會。
據外媒報導，一家名為iSee的自動駕駛初創公司宣布在A輪融資中籌集了1500萬美元（約合1.05億元人民幣），此次融資由風險投資公司Founders Fund領投，雖然Founders Fund過去曾投資過一家自動駕駛初創公司，不過這是該公司首次涉足炙手可熱的自動化物流和貨運行業，而isee就專注於卡車運輸業。Founders Fund也曾對Facebook公司和Lyft公司進行投資。
（圖片來源：MIT）
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iSee公司總部位於麻薩諸塞州的劍橋市，由Yibiao Zhao、Debby Yu和Chris Baker於2017年創辦。Zhao和Baker是麻省理工學院認知科學和人工智慧教授Josh Tenenbaum手下的博士生，Tenenbaum也是iSee公司的顧問。
逆轉人工智慧技術
在2018年的MIT EmTech大會上，Tenenbaum教授表示其研究集中於試圖逆轉人工智慧技術，以用於自動駕駛汽車和其他應用中。他表示，目前的人工智慧技術主要集中於模式識別，雖然可以讓大量的數字應用程式接管一度歸屬於人類的任務，但是僅使用模式識別的機器只能執行某些特定任務，無法了解高速公路等動態情境。
Tenenbaum的研究重點是觀察兒童如何從視覺或其他線索中學習，並試圖逆轉此過程，建立一個「像人一樣智力不斷得到增長，一開始是嬰兒，然後像孩子一樣學習」的機器。
Baker、Tenenbaum教授和其他MIT研究人員合著的一篇論文中說明了如何教機器閱讀場景並推斷出結果，並舉了一個例子，即人類根據視覺線索會更喜歡哪輛餐車。
在此場景中，一名學生出去吃午飯，而且要去校園中較喜歡的三輛餐車中的一輛。但是校園中只提供了兩個停車位，位於大樓的兩邊。走出大樓一邊後，該名學生朝能夠看到的那輛餐車走去，經過第一輛餐車，走向大樓的另一邊，看到第二輛餐車，然後卻往回走到第一輛餐車處。
研究人員建立的數學模型對該場景的分析與人類觀察家的分析非常接近，即該名學生最希望看到的是第三輛無法停車的餐車，然後是第一輛餐車。
自動駕駛技術挑戰
據iSee聯合創始人Yibiao Zhao所說，其他自動駕駛技術面臨的主要挑戰就是，在卡車運輸業，會有無限的極端情況，或者從統計學上看不太可能會出現的情況有待發現，而且每天都會有更多情況出現。甚至連優步等大公司也很難利用自動駕駛技術，對路上的物體正確分類，也很難考慮到人類的不可預測性。
與其他自動駕駛和物流初創公司不同，iSee的目標是使用專有的深度學習和認知人工智慧技術，讓卡車具備「常識」，這是其他技術難以複製的概念。
Zhao表示：「我們意識到，開車其實是一種社交活動。自動駕駛汽車必須在擁有人類駕駛員和行人的開放環境中行駛，如果我們能夠完全移除人類，自動駕駛汽車的問題就解決了。」
iSee將其人工智慧方法稱為「多智能體張量融合」（Multi-Agent Tensor Fusion），可以將背景場景中的視覺數據與該場景中每個移動的智能體分離開。iSee的概率模型可以讓自動駕駛汽車根據人類在相似情況下做出的反應，從而對特定情況做出反應。
機器人的另一個挑戰
許多機器人和機器學習初創公司面臨的另一個限制是需要在特定環境中設置控制項，Zhao解釋表示，在人類完全消失之前，在完全封閉的環境中操作機器人是不現實的。
對機器人在一個由人類主導的環境中運行能力的最大考驗是，其能否向操作員解釋為何做出某種反應。對於iSee的卡車來說，意味著如果看到一輛不規律運行的汽車，並了解駕駛員可能具有攻擊性，需要為該汽車讓路。
據PitchBook所說，iSee在種子輪融資中也籌集了2700萬美元（約合1.9億元人民幣），由MIT風投孵化器領投。該公司的第一個試驗項目是改裝一輛雷克薩斯SUV，讓其自動行駛穿越波士頓。
自動駕駛卡車市場的競爭越來越激烈，除了iSee之外，史丹福大學衍生公司PlusAI、Perrone Robotics和圖森未來（TuSimple）也在研發自動駕駛卡車技術。據估計，目前大約有200輛自動化程度不一的卡車正在美國公路上接受測試。