柯洁最新观点引热议：智能驾驶技术真的经得起职业棋手的推敲吗？

随着智能驾驶技术进入爆发期，特斯拉FSD、华为ADS等系统频繁登上热搜，但接二连三的交通事故让公众质疑：当算法与人类驾驶思维碰撞，谁更胜一筹？围棋世界冠军柯洁近日在直播中犀利发问："智能驾驶的决策逻辑能像围棋AI一样经得起职业级推演吗？"这番将自动驾驶与围棋AI类比的观点，瞬间点燃科技圈与围棋界的跨界讨论。

职业棋手眼中的决策树漏洞

柯洁在分析特斯拉"幽灵刹车"案例时指出，围棋AI能在0.1秒内遍历数百万种可能，但面对突然滚动的轮胎或塑料袋，自动驾驶系统却会出现误判。"这就像围棋中的'盲点'，人类棋手凭直觉能规避的陷阱，AI可能因训练数据缺失而中招。"他特别提到2016年AlphaGo的"神之一手"，当时所有职业棋手都未见过这种打法，但现在的自动驾驶系统是否具备类似的创造性避障能力？

围棋AI与驾驶AI的本质差异

深度求索CEO在微博回应称，围棋是封闭规则的完美信息博弈，而现实交通存在大量"非完美信息"：被遮挡的斑马线、不守交规的电动车、极端天气等变量。清华大学智能产业研究院数据显示，当前智能驾驶系统对长尾场景的识别错误率仍是人类司机的17倍。不过Waymo最新论文显示，其多模态大模型已能通过街景视频预判"鬼探头"风险，这种类人类的前瞻性思维正在突破算法边界。

人机协作的第三种可能性

围棋国手连笑提出中间路线："就像棋手会用AI复盘，智能驾驶是否该保留人类接管接口？"德国博世正在测试的"混合智能"系统，会在算法置信度低于90%时激活人工介入。而特斯拉坚持的纯视觉方案，则更接近AlphaGo的端到端学习模式。值得注意的是，柯洁在直播最后坦言："如果自动驾驶能达到围棋AI的碾压级优势，我第一个扔掉方向盘。"这番表态折射出技术演进中的微妙平衡——人们既期待绝对安全，又难以完全信任算法。