可能很多人不知道“MacGyver”精神。

这个词来源于美剧《百变天龙》（MacGyver）里男主的名字。在剧里MacGyver总是能找到一个明智的方法，将自己从一些令人费解的困境中解救出来。他的随身物品只有一把瑞士军刀，从不带枪。因为他相信利用自己的创造力和发明力总能让他应对各种不测情况。

如今MacGyver已经正式被收录为一个词，意思为利用手头上有限的工具解决眼前的问题，或寻找创新解决方案，为自己脱离困境。

这里的“问题”需要具备三个要素，首先问题本身就令人头疼，如果是简单明了的问题，不具备复杂性，只需要用普通的思维就能解决。

其次，解决方案不是显而易见的，换句话说，如果一只猴子马上就能看出如何解决问题，也就称不上“棘手”。

最后，问题是可以被解决的。这一点很重要，往往在解决问题的开端难以断定它是否有解。因此，你可能会探索各种潜在的解决方案，并在这样做的过程中发现了一大堆并不可行的解决实际问题的潜在解决方案。

在电视剧中，MacGyver几乎都面临着生死攸关的困境，但对于大多数类似MacGyver的现实世界的应用，通常不是在处理生死攸关的大问题。然而在一些情况下，更大的事可能就在眼前。

这就引发了人们一个重要的思考，关于我们人类的思维方式，以及人工智能系统的制作方式，以及它们到目前为止所能达到的极限。今天的人工智能甚至还没有达到与真正的人类智能相当的程度。

今天的人工智能系统往往被归类为具有狭义的人工智能，不是AGI（Artificial General Intelligence通用人工智能），缺乏常识推理等人类素质。

如今机器学习（ML）和深度学习（DL）的泛滥，引发了另一种担忧，这些基于计算的模式匹配算法往往很脆弱，在面对例外情况或异常情况时，容易掉链子。而任何需要或部署MacGyver的情况，从定义上看，必然是例外或异常情况。

这里人们可能会提出一个疑问，“基于人工智能的真正自动驾驶汽车的出现是否会潜在地受到特殊或不寻常情况的阻碍，如果是这样，使用类似MacGyver的方法是否可以帮助克服这些障碍？”

答案是肯定的，所谓的异常情况是真正的自动驾驶汽车安全的一个重要问题，如果AI系统可以采用类似MacGyver的能力，它可能会帮助处理这些棘手的时刻。

　　自动驾驶汽车的级别

真正的自动驾驶汽车是指人工智能完全自行驾驶汽车，在驾驶任务中没有任何人类协助。这一类无人驾驶汽车被认为是4级和5级，而需要人类司机共同分担驾驶工作的汽车通常被认为是2级或3级。

需要人类共同分担驾驶任务的汽车被描述为半自动驾驶，通常包含各种自动附加功能，这些附加功能被称为ADAS（高级驾驶辅助系统）。

目前还没有真正意义上的5级自动驾驶汽车，人们甚至还不知道这是否能够实现，也不知道需要多长时间才能实现。

与此同时，4级自动驾驶正在逐渐尝试通过进行非常狭窄的、有选择性的公共道路试验来获得一些进展，尽管对于这种试验本身是否应该被允许存在争议（有人指出，我们都是在高速公路上进行的实验中生死攸关的小白鼠）。

　　自动驾驶汽车和MacGyver

对于4级和5级真正的自动驾驶汽车，不会有人类司机参与驾驶任务，所有乘员都将是乘客。AI全权负责驾驶。到目前为止，设计自动驾驶汽车的工作一般都是让人工智能能够在相对普通的驾驶情况下进行。

这是合理的，即先学会走，再学会跑。此外，如果你是用收集到的驾驶数据来训练ML/DL系统，那么大部分的驾驶数据很可能也主要是关于日常驾驶的，而脱离了那些非正常的驾驶场合。

很多时候，人类在驾驶过程中，边开车边琢磨着晚餐吃什么，或者在脑海里回放着前几天和老板的那段颇有深意的对话，似乎并没有对路面的情况全神贯注。这样的“无心”驾驶时有发生。此时，一些小概率事件的突发需要你立即做出反应。

这可能就是一个生死攸关的时刻，你必须迅速地评估你在当前地交通环境中面临的问题，快速做出选择并实施，这一切都在一瞬间悄然发生。

如果这些问题不是人工智能驾驶系统之前“见过”或者经过其他预设处理的，那么今天的人工智能驾驶系统显然还没有做好应对这些时刻的准备。

　　如何解决这些小概率事件？

通常的答案是继续推进道路试验，收集大量的驾驶数据，希望最终能够捕捉到所有可能的驾驶情况的排列组合和可能性，然后大概进行分析，以便处理这些问题。

但人们不得不对这样的做法产生怀疑。一家领先的自动驾驶汽车公司Waymo，它的道路行驶里程数全部累积了约2000多万公里，虽然乍一看是个很高的数字，但要知道，人类每年的行驶里程数，超过3万亿公里，所以从概率上来说，依旧相当于大海捞针。

自动驾驶汽车行业的内部人士也知道，无论哪家自动驾驶汽车公司在做道路试驾，里程数都多多少少有些掺水。也就是说，如果你在同样的地方反复驾驶，这些里程数并没有太多启示意义。

另一种方法是模拟。汽车制造商和自动驾驶技术公司除了在道路上驾驶外，确实倾向于使用模拟。不过关于是否应该在允许进入公共道路之前进行模拟，或者同时进行这两种试验是否令人满意的问题一直存在争论。此外，关于模拟是否足以替代驾驶里程也存在争论。

有些人认为，人工智能驾驶系统应该有一个类似于MacGyver的组件，准备解决那些驾驶过程中出现的特殊问题。它不会过分依赖之前的紧急情况的经历，而是成为一个通用的组件，当AI驾驶系统的其他部分已经无法解决突发的情况时，它可以被调用。

从某种程度上说，它将像AGI一样，AGI主要专注于研制像人一样思考、像人一样从事多种用途的机器，但具体到驾驶汽车领域，这可行吗？

有些人认为，为一个特定的领域构建一个AGI与AGI的整体概念是相悖的。另一些人则认为，当坐在汽车里时，人类司机是在驾驶汽车的领域中利用AGI，又不是解决世界饥饿问题，因此，我们应该能够只关注驾驶领域的AGI。

　　结语

塔夫茨大学的研究人员撰写了一篇关于人工智能在处理类似MacGyver的问题时面临的挑战的论文。作者指出，一个人工智能系统在执行任何类似MacGyver的情况时，很可能需要能够承担众多艰巨的任务和子任务，包括能够进行僵局检测、领域转换、问题重组、实验、发现检测、领域扩展等。

从本质上讲，不管有没有瑞士军刀可用，要让一个AI系统像MacGyver一样行动是一个非常困难的问题。

在人工智能驾驶系统的情况下，MacGyver组件需要实时行动，分秒必争地时间来确定采取什么行动。另外，所采取的行动很可能与生死攸关的后果相关，包括与电动车问题相关的顾虑，这涉及到必须在舍谁保谁之间做出选择。

如果你说我们不应该寻求一种类似于MacGyver的能力，那么我们有其他选择吗，自动驾驶汽车在不具备这一能力的情况下仍在继续前进。

还有人认为，如果我们能在人工智能驾驶领域做到MacGyver，我们或许就能开始将其延伸到其他领域，从而一步步实现跨领域的AGI。

MacGyver曾说过，只要你用心，你可以做任何你想做的事情。只要我们用心，就能让人工智能做任何我们想让它做的事情吗？