CNET科技資訊網(wǎng) 1月26日 國際報道:作為在二十世紀八十年代成長起來的一代,筆者在17歲時便拿到了駕照,即便這樣,在我的朋友中,我差不多是最后一個拿到駕照的人。通過駕照考試之前,我倍感壓力,但拿到駕照后,我獲得的是一種像解脫一樣欣喜若狂的感覺。
但對許多當今的年輕人而言,這是一種他們永遠也不會經(jīng)歷、甚至關心的通過儀式。
根據(jù)密歇根大學交通運輸研究所本周公布的一項研究結果顯示,年輕人越來越不愿意考駕照。該研究的作者邁克爾·西瓦克(Michael Sivak )和布蘭頓•舒奧托(Brandon Schoettle)表示:“在美國,從1983年到2014年,16歲至44歲的人群眾持有駕照的人數(shù)百分比呈連續(xù)下降趨勢。”而年齡在18歲的群體中,持有駕照人數(shù)的百分比已經(jīng)從80%下降到了60%;20歲到24歲的群體中,這一比例從92%下降到了77%。
這些數(shù)據(jù)表明,雖然無人駕駛汽車描繪的是未來的交通工具,但人們?nèi)缃褚呀?jīng)為這項技術做好了準備。他們對類似于Uber、Lyft和BlaBlaCar這樣的打車軟件初創(chuàng)公司更為歡迎,這些打車軟件已經(jīng)成為了我們出門前會考慮的一種出行方式。
美國汽車研究中心的交通系統(tǒng)主任理查德·華萊士(Richard Wallace)表示:“我們看到的是不愿意開車的千禧一代。”
畢竟,有誰愿意為保險、油料變化或停車這些事情所煩惱呢?
不過,正在改變的并不僅僅是年輕人。從1983年到2014年,越為年長的老人往往都持有駕照,在70歲或更為年長的人群中,持有駕照人數(shù)從55%上升到了79%。這表明他們很想出去到處走走。但隨著人們年齡的增長,他們的反應能力和視力都在惡化,自動駕駛汽車將能夠滿足這類人群的需求。
眾所周知,自動駕駛汽車能夠解決人們的交通出行問題,方便人們在行駛路上休息、完成工作或觀看手機中的視頻。不過,能夠增強安全性無疑是自動駕駛汽車的一個主要賣點。一位密西根大學的專家預測,未來交通事故率將下降90%。
在堪薩斯州或愛荷華州的農(nóng)村地區(qū),學會開車仍將是一項重要的技能。但是年輕人目前還是在城市中生活得更為幸福。根據(jù)美國人口普查局的數(shù)據(jù)顯示,在2000年和2013年之間,美國的城市人口增長了14%,達到2400萬人。
華萊士表示,年輕人之所以不那么迷戀汽車,其中還有一些文化原因。能夠隨身攜帶的智能手機等小玩意已經(jīng)令汽車失去了其原有地位,人們更喜歡在會議上把手機放在桌子上,而不是在郊外車道上炫耀其最新的底特律汽車。
華萊士說道:“以前,汽車還屬于一種尖端技術。對戰(zhàn)后一代而言,在二十世紀七十年代,除了汽車,已經(jīng)沒有什么自己能夠擁有的其他尖端技術產(chǎn)品了。如今,人們擁有的是智能手機,當然,也許還有Oculus虛擬現(xiàn)實頭盔。對當代人來說,互聯(lián)網(wǎng)高速公路要比66號公路(Route 66)更具影響力。”
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這項研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強相關性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應性。團隊承諾開源全部代碼,推動技術普及應用。
伊利諾伊大學研究團隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復雜爭議、智能檢索相關文獻、多角度收集觀點的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構建爭議話題的分析框架,識別不同觀點及其支撐證據(jù),為科學和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學和國際關系領域驗證有效性。
清華大學研究團隊首次提出情感認知融合網(wǎng)絡(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構,在情感識別準確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領域帶來革命性應用前景。
哈佛大學研究團隊通過創(chuàng)新的多智能體強化學習方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學會復雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領域的應用奠定基礎,展現(xiàn)了通過模擬人類學習過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。