關(guān)于自主系統(tǒng)的應(yīng)用場景分析

提到自主系統(tǒng)，人們首先聯(lián)想到的便是自動(dòng)駕駛汽車、人形機(jī)器人和可用于運(yùn)輸?shù)?a href="http://ttokpm.com/v/tag/12732/" target="_blank">無人機(jī)。事實(shí)上，基礎(chǔ)技術(shù)的持續(xù)快速成熟，將引領(lǐng)設(shè)計(jì)人員將自主系統(tǒng)應(yīng)用到數(shù)百個(gè)新方向中。而自主系統(tǒng)應(yīng)用場景的絕對(duì)數(shù)量和多樣性也引出了這個(gè)有趣的問題：

“自主”對(duì)于我們實(shí)際意味著什么？

簡單來說，自主是自我治理的力量——能夠在未經(jīng)預(yù)演的情況下獨(dú)立于人類直接控制行動(dòng)的能力。自動(dòng)系統(tǒng)與自主系統(tǒng)之間的主要區(qū)別體現(xiàn)于此：在受控環(huán)境中工作的自動(dòng)機(jī)器人可以每次將汽車的車身面板精確地放置在同一個(gè)位置上，而自主機(jī)器人可以通過“訓(xùn)練”在它從未經(jīng)歷過的環(huán)境中獨(dú)立地完成任務(wù)。

即便如此，在設(shè)計(jì)（或定義）自主系統(tǒng)方面還沒有一個(gè)通用的方法。在某些應(yīng)用場景中，自主系統(tǒng)的目標(biāo)是消除人的參與；而在另一些情況下，則是為了增強(qiáng)我們的身體和智力能力。當(dāng)然，自主系統(tǒng)的效用會(huì)受到收集的數(shù)據(jù)量以及可以從這些數(shù)據(jù)中提取的價(jià)值所限制。

下面三個(gè)使用案例將自主系統(tǒng)展示應(yīng)用場景的多樣性以及預(yù)期結(jié)果如何影響其設(shè)計(jì)。

自動(dòng)駕駛

我們從一個(gè)常見示例開始——自動(dòng)駕駛汽車。第一個(gè)要求是使汽車能夠感知周圍的世界。這包括使用攝像頭以便汽車可以看到其前進(jìn)方向，以及使用GPS以便它知道其所處位置。汽車需要雷達(dá)來測量與其他物體的距離和相對(duì)運(yùn)動(dòng)，并且需要激光雷達(dá)來構(gòu)建周圍地形的準(zhǔn)確3D模型。這必須收集海量數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析并融合成一個(gè)可將感應(yīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為感知現(xiàn)實(shí)的連貫信息流。

就本身來說，這種傳感器網(wǎng)絡(luò)可能看起來更像是自動(dòng)化示例而不是自主示例。這是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法開始發(fā)揮作用的情況，分析這些數(shù)據(jù)以確定車道位置以及其他車輛的相對(duì)速度和位置等現(xiàn)象、讀取交通信號(hào)以及（也許是最重要的）定位行人。

現(xiàn)在汽車知道其所處位置以及周圍環(huán)境，需要決定要做什么。如果感應(yīng)到前方障礙物，那么是應(yīng)該剎車還是轉(zhuǎn)彎？可以再次訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法以應(yīng)對(duì)新情況。這便是為何如Google的Waymo這樣的公司使用其自動(dòng)駕駛汽車行駛數(shù)百萬英里的原因。它們通過對(duì)盡可能多的情況訓(xùn)練其算法來指導(dǎo)汽車進(jìn)行自我引導(dǎo)。

藝術(shù)研究

真正的自主系統(tǒng)必須在沒有人為干預(yù)的情況下行動(dòng)，由計(jì)算機(jī)負(fù)責(zé)提供最佳方案。這從根本上轉(zhuǎn)移了人的責(zé)任，讓我們可利用計(jì)算機(jī)及其能力來提供商業(yè)和社會(huì)效益。這方面的一個(gè)示例涉及許多人可能永遠(yuǎn)不會(huì)期望將包含自主技術(shù)的主題 — 藝術(shù)史領(lǐng)域。

仔細(xì)觀察上面這兩幅畫：一把椅子、一組三個(gè)人和一個(gè)爐子，類似的矩形窗戶等元素并且構(gòu)圖相似。以上你是否看出來其中一幅畫對(duì)另一幅的影響？恐怕許多經(jīng)驗(yàn)豐富的藝術(shù)史學(xué)家也做不到這一點(diǎn)。

事實(shí)證明，計(jì)算機(jī)（而不是藝術(shù)史學(xué)家）發(fā)現(xiàn)了法國印象派畫家 Jean Frédéric Bazille 對(duì) Norman Rockwell 的可能影響。

研究藝術(shù)家和藝術(shù)作品間的影響力的挑戰(zhàn)便是藝術(shù)和藝術(shù)家實(shí)際上有著無限的排列需要進(jìn)行探索。因此，藝術(shù)史學(xué)家嚴(yán)重依賴于藝術(shù)家生活的時(shí)間和地點(diǎn)及其研究對(duì)象等因素。如果計(jì)算機(jī)可以進(jìn)行訓(xùn)練來耐心地比較繪畫來發(fā)現(xiàn)所有潛在影響力，那么藝術(shù)史學(xué)家可以找出他們以前可能沒有考慮過的新調(diào)查領(lǐng)域。

油氣開采

創(chuàng)造性地應(yīng)用計(jì)算機(jī)感知和自主系統(tǒng)還有其他好處，例如它們并不總是需要大量數(shù)據(jù)。在某些情況下，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序?qū)τ诖_定可提供最佳結(jié)果的內(nèi)容更加重要。

以全球最大的油田服務(wù)提供商之一 Baker Hughes 為例。該公司的石油和天然氣開采鉆探設(shè)備的核心是一系列泵站。這些泵站依賴于任務(wù)關(guān)鍵型閥門。這些閥門每個(gè)成本僅 200 美元，但如果出現(xiàn)故障，則可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)十萬美元的維修費(fèi)用。

因此，Baker Hughes 需要一種方法來更好地決定何時(shí)對(duì)泵進(jìn)行檢修以降低維護(hù)成本并改進(jìn)資產(chǎn)管理和設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)間。是否有一種方法可以讓鉆探設(shè)備操作員監(jiān)控泵運(yùn)行狀況并預(yù)測故障，而不是繼續(xù)在井場存放多個(gè)閑置的備用泵？

實(shí)際情況是，Baker Hughes 一直在從多個(gè)鉆探設(shè)備收集與溫度、壓力、振動(dòng)、時(shí)間和其它值有關(guān)的大量數(shù)據(jù)。事實(shí)上，如此多的數(shù)據(jù)使得難以提取可能形成可操作結(jié)果的信息。

為了鑒別這些數(shù)據(jù)集，Baker Hughes 消除了與鉆探設(shè)備、泵和流體的大型移動(dòng)等相關(guān)的外部值。這可幫助他們更好地檢測來自閥門和閥座的更小、更有意義的振動(dòng)。通過大幅度減少需要處理的數(shù)據(jù)集的大小，該公司發(fā)現(xiàn)只需要三個(gè)傳感器便可開發(fā)可以將正常運(yùn)行的泵與需要檢修的泵區(qū)分開來的感知算法。

與藝術(shù)史使用案例相似，這種情況下的自主技術(shù)不采取直接行動(dòng)，而是為泵操作員提供對(duì)機(jī)器狀況的深入了解。這使操作員可以制定更明智的維護(hù)決策，并確定井場需要多少備用泵 — 這些措施促使檢修成本減少了1000 萬美元。

就像這些案例所展示的那樣，在每種情況下，一系列決策將確定自主系統(tǒng)的形式和功能，包括：系統(tǒng)的自主程度；感應(yīng)的內(nèi)容；數(shù)據(jù)的和數(shù)據(jù)量的選取；感應(yīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為感知現(xiàn)實(shí)；等等。