比如自动汽车驾驶。每天路上都开着很多车，每天都有很多的事故，人类每天死在交通事故上的人数已经超过了每天死在战争里的人数。很早以前大家就有一个梦想，能不能做自动驾驶汽车，如果汽车能够自动驾驶了，问题就没有了。今天出现的交通事故无外乎就有几种情况，一个酒后驾驶,一个疲劳驾驶，还有个新手驾驶。但是对机器来说，机器不会酒后驾驶，机器也不存在疲劳驾驶，机器更不会是新手，软件给它upload之后，它都是一样。理论上来说这个确实可以做到，因为开车就是方向盘打多少度，油门踩多大幅度，机器是可以做精确控制，比人控制的要好得多。但是为什么自动汽车驾驶技术做不出来，或者说以往一直没有做出来，因为我们没有办法事先在汽车厂里面，把你驾驶过程中出现的一切问题都设想到，没有办法把这些规则写出来，一旦什么情况发生，该采取什么动作。比如谁也不会想到我今天车开在路上，突然前面窜出来一个自行车，我该怎么办？到了乡村，突然前面来一个牛，看到牛该怎么办，看到猪该怎么办？我不可能把这些东西全部写到规则，需要汽车自己有处理紧急事件的能力，它通过很多以往的知识和以往的经验，能够知道现在发生这个事情，我该怎么做。这背后还是机器学习问题。

今天自动驾驶汽车得到了非常大的发展，恰恰是因为在过去十年里，机器学习技术得到了非常大的发展。美国19世纪80年代就开始做了，世界上第一本机器学习的教科书是1997年Tom Mitchell写的Machine Learning，里面有一章说我通过车载的摄像头，看到路面上是这样的情况，你来判断车该往哪开。当时用“神经网络”，“神经网络”的输出是告诉你车该往哪开。高速公路是比较好开的，因为它的标记很清楚，大家开车都比较规矩，车距保持得很好，难的是市区的公路，还有人、车、自行车混杂的交通，一直没有解决。科学技术发展有两个最大的推动力，一个是战争，一个是航空航天，其实都和战争有关系。美国有两个重要的部门，一个是DARPA，今天用到的Internet，都源于DARPA早期的研究；另一个NASA（航空航天局）。2004年DARPA推动了自动驾驶汽车的Grand Challenge。这和伊拉克战争分不开。美军发现每天死在运输途中的士兵数比在交火过程中更多，所以开始研究自动驾驶。当时分成两条路走，一是走运人的，一是走运货的。youtube有一些视频，做得像骡子、马一样像狗跑得特别快，能背很重的东西。2004、2005年，美国国防部高级研究计划局（DARPA）有了重大的进展。做报告的是Sebastian Thrun教授，当时在斯坦福大学，带领他的学生做了无人驾驶汽车，在内华达州沙漠比赛，开了250多公里，用了6个多小时。这个路非常复杂，到处都是沙，有的地方有陷下去，有的地方沙是会动的，要避开这些地方，最后这个车获得了胜利。他们用人来测，有15年驾龄的人类驾驶员开这段路大概要五个半小时。Thrun到Google做在线教学课程——Udacity，Google今天已经有很大的团队做自动驾驶汽车。以往大家认为谷歌公司是搜索公司、网络公司，其实已经开始有实体了，就是汽车。今天实用的自动汽车驾驶已经不再是个梦想，开始出现产品了。但有些法律障碍，比如车撞人后到底是谁的问题？美国几个州无人驾驶汽车已经可以上路了。这个研制除了传统的汽车公司之外，谷歌起了非常大的作用。有了这样一辆车之后，再和谷歌的地图结合起来，上车之后你告诉它，现在带我回家，它就可以带你回家了。而且它还可以根据谷歌地图检测到的交通流量，很聪明地找一些不会堵车的路，可能比人开得还要好。我们可以很好地建一个模型，这个模型把汽车上装的各种传感器收到的数据作为输入，我们在汽车厂里做各种训练，得到这样的思路之后，我该做什么样的操作。今后上路的时候，发生我没有见过的事情，这个模型可以给你合适的输出，让你做合适的操作。