最近，一辆正处于辅助驾驶状态的小鹏P7，撞上了一辆停在高速快车道的小车，导致一人当场死亡的新闻让人揪心。
随便翻翻，发现近期与智能汽车因辅助驾驶而发生事故相关的新闻还真不少。
7月中旬，美国犹他州德雷珀的一名摩托司机被一名使用自动辅助驾驶的特斯拉司机撞上，摩托车手当场死亡。
同月22日，艺人林志颖驾驶的特斯拉Model X在行驶途中疑似使用自动驾驶，撞上汽机车分隔岛后车辆起火燃烧，驾驶员也身受重伤。
8月初，一辆理想ONE开启导航辅助驾驶在高速公路上行驶，撞上路政工程车，所幸没有人受伤。
自动驾驶，是一项新兴技术，是人工智能在汽车领域的应用，能帮助驾驶者在长距离行车时减轻不少负担。
高科技在给人类带来种种便利的同时，也埋下了种种隐患。如果不能善用，任何高科技都是“吃人的老虎”。
自动驾驶分为L0-L5级别，现在常说的“辅助驾驶”归在L2-L3级别，L5级别为完全自动驾驶。
要实现完全自动驾驶，智能汽车能清楚“看见”、准确“识别”并快速“判断”是关键。
复杂的技术我们先不管，本篇重点探讨一下“识别”的基础要点。
现在多数智能汽车，都采用“摄像头+毫米波雷达”来作为“眼睛”，这样的眼睛看现实世界是怎么样的呢？如下图：
左为摄像头拍摄图像，右为传统毫米波雷达探测点云
但在路况复杂的城市街道，会出现各种形状的物体，而且还会相互叠加。可以看出，依靠二维平面的形状去区分“背景”、“静物”和“活物”，是很困难的。如下图：
贴在车身上的人像，会被辅助驾驶系统识别成奔跑的人
在同样是图像识别这件事儿，人工智能在另一个场景却有截然不同的表现。
验证码的出现，本意是为了账号安全，所以要使用者证明“我不是机器人”。
谁都知道“我不是机器人”，只有“机器”不知道“我不是机器人”；于是在承认你“不是机器人”之前，可能会被要求点击包含红绿灯或人行道的图像。
以上句子像绕口令一样，有点拗口，但实际上自证“我不是机器人”，也同样别扭。
验证码创建于 2000 年代初，最早由卡内基梅隆大学的几位计算机科学家开发。
最初的验证码采用了扭曲的文本形式，避免被光学字符识别等计算机程序自动识别，超过了当时计算机可以破译的程度，但对大多数人类可读。
扭曲的文字验证码
2014 年，Google 发布了一个专门解读扭曲文本验证码的算法，人工智能技术已经能以 99.8% 的准确率解决最困难的扭曲文本（人类的成功率是 33%）。
机器比人类更能解读扭曲的字母了，机器也不相信能读出扭曲的字母的是人类了——用扭曲文本来自证“我不是机器人”失效了。
为了不让机器读解验证码，人类于是创造了更复杂的验证码，唯恐被人工智能再次升级而破解。
奇葩验证码大赏
据悉，图像型的验证码，很快也可以被 Google 新一代的图像识别技术识别，届时又将会有怎样更复杂的验证码出现？
奇葩验证码层出不穷，到底在为难谁？
以上两个应用场景，都跟人工智能的“识别”能力有关，尽管两者的复杂程度不一样，但都是人工智能惹的祸，同样让人糟心。
自动驾驶的初衷是为了人们出行更安全，但技术的不成熟不仅制约了行业的发展，也为人们的安全出行带来祸害。
验证码的目的是保护网络信息安全，但由于图像识别技术的日新月异的迭代，反而需要牺牲人们的便利性为代价。
人工智能的出现，从来不是为了取代人类，也不是为了为难人类，而是为了服务人类。
智能汽车就算是到了L5级别的完全自动驾驶，人类还是应该把方向盘抓在自己的手里，毕竟人工智能不会比你更在乎你的性命。
同样的，验证码的出现，不是机器在为难人类，而是人类自己在为难自己。如果人工智能得不到善用，当我们抓耳挠腮地在图中找出那个看不见的消防栓时，已经输得一败涂地了。
验证码：看不见的消防栓
人工智能就像是人类一个恨铁不成钢的孩子，让她有点出息找份工作养活自己，她却把社会上种种不公分析得头头是道，让人无法辩驳；但体谅她迁就她啃老吧，养老金又不够花。只好将她打扮得漂漂亮亮地送出去，看看有谁来接盘。
图片引用说明：
自动驾驶原理两张图片来源自@远川研究所，其余图片来源自网络，如有侵权告知立删。
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