1樓：易刺蝟
開車與下棋來說
可變因素更多，且不宜被數學模型化。
現在的智慧型下棋，也是在先把棋盤和規則進行數學模型化，再對數學模型求解。
開車駕駛來說，首先就不好模型化。
2樓：芝士就是力量
這是肯定的呀圍棋是有一套閉環規則的，但是駕車除了交規還有很多突發情況需要判斷，這種突發情況下應該怎麼做？究竟會遇到什麼突發情況這些都是不確定的，所以你說難不難。
還有：每年交通事故死亡人數是意外死亡的第一原因，我倒是沒聽過下棋下死人的，你說是不是？
3樓：影略偏
首先棋盤這個東西沒有太多的變化，可以被真實的編碼進智腦，而道路是變化的，時刻不同，根本無法被編碼，只能看反應。這是背景的差異。
其次，表演性質的智慧型是可以失誤的，而開車需要負全責，這個責任誰來負？需要有法律來支撐。
還要小心黑客，畢竟如果智慧型汽車上路，黑客可能是最恐怖的殺手。
最後，人的反應比背景更難測算，如果資料為絕對安全，那車根本開不動，如果不安全，又不會被允許上路。智慧型開車，我覺得還有好一段時間才可能出來。
4樓：
讓機器開車勝過最好的司機，經濟的價值比下棋勝過最好的棋手要大google開始做智慧型駕駛也遠遠早於alphago下棋但做到今天，google的智慧型車也沒能勝過最好的司機吧所以機器學開車比學下棋難多了
究其原因，還是在於資料採集的困難。
棋盤上包含了所有的圍棋資料，但行車的資料，需要多少個攝像頭？
即使像google用上百萬的裝置採訊號，車跑一天能採集一天的資料，圍棋機器跑一天，上千萬盤棋下完了，而人一輩子也下不了千萬盤。
5樓：
開車需要各種實時決策，深度學習做決策的話，特徵的選取還是個大問題，而且各種路況識別，無規律可言，下棋是有固定規則的，特徵也容易泛化，
另外，吐槽！目前國內的無人車還處在騙經費和炒概念的狀態
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