10月21日新闻，据外媒报导，下次当你开车或在街下行走的时刻，停上去想想你是怎样懂得四周情况的。你要特殊留意在前院草坪上踢足球的孩子，和谁人看起来有点儿不稳、神色重要的骑单车者。你不克不及被陌头年夜步行走的女人疏散留意力，固然她正走向人行道上向她挥手的一群同伙。
你须要年夜量的社会和文明经历来做这些事，但你简直不须要去思虑就可以天性地得出结论。可是想象一下，假设你是一辆无人驾驶汽车，想要做异样的工作，但却没有积聚的常识或同享的人道，它们可让你从其别人的纤细行动中解读出线索。把每一个行人、骑单车者和车辆都看成妨碍看待，可让你防止撞上任何器械，但这也很轻易让你被隔离。
美国加州年夜学伯克利分校电子工程与盘算机迷信系的主动化专家安卡·德拉甘（Anca Dragan）表现：“我们把它称为冷冻机械人成绩。汽车所能做的任何事都太风险了，由于只要最蹩脚的人类行动才能够会招致碰撞。”
像德拉甘如许的研讨人员正在应对如许的挑衅，即说明和猜测人类行动，以便让无人驾驶汽车变得更平安、更高效、更自负。究竟，假如每台机械都要为每一个没法猜测行动的人停上去，我们很快就会被数百万惊骇的机械人梗塞街道。
为了避免交通梗塞，这些研讨人员正依附人工智能（AI）和传授驾驶体系的才能，经由过程建模和重复不雅察这些行动意味着甚么，和体系应当若何对它们做出反响。现实上，无人驾驶汽车起首应当认识到，人类其实不是妨碍。德拉甘说：“分歧于风滚草在风力感化下的挪动方法，人类挪动取决于他们的决议。当他们想做点儿甚么时，他们会采用行为去完成。我们起首斟酌的是依据他们今朝所采用的行为来揣摸人们想要做甚么。是以，从这个角度来看，他们的行动是感性的。”
举例来讲，在高速公路的右车道上，一位司机加快了。盘算机晓得人们在接近出口的时刻应当加速，而且可以揣摸出这小我极可能会持续向前走，而不是期近将到来的出口加入。这是一个根本的例子：当盘算性能够预算出人们想要做甚么，和若何完成目的时，它们便可以公道地猜测人们下一步要做甚么，并做出响应的反响。
症结在于，即便是机械进修，也不克不及被场景中的个体元素限制住。日产公司硅谷研发中间的人类学家梅丽莎·塞弗金（Melissa Cefkin）表现：“在这个范畴获得停顿长短常主要，但机械只是看到了途径上的情形。而作为人类，我们更善于辨认出某些特定行动，这些行动在机械看起来是一回事儿，但从我们的社会视角角度来看，则是别的一回事。”
想象一下，当你沿着城市街区开车时，看到一小我正走向路边。机械人司机能够管帐算出他的速度和轨迹，肯定他能够要过马路，然后泊车以避免撞到他。但你看到他拿着车钥匙，认识到他正走向街边，并离开他停在路边的车门处。你确定会加快速度，但没有需要泊车。塞弗金表现：“人们在特定情况中的挪动方法曾经在文明和社会上被编码了。这不老是人与人之间的互动，而是人与物体之间的互动。”
这仍然是一个很简略的例子。塞弗金指出她所谓的“多身分成绩”，即行人和其他司机对四周的人做出的反响。她说：“假如一个行人要在我后面穿过，但却没有看着我，他们极可能会形成交通梗塞成绩。所以如今我想晓得的是，基于其他交通状态，持续行驶停止下去能否平安。”
如今看来，世界仿佛正朝着某种“驾驶天堂”的偏向进步，但你无需觉得担心。塞弗金说，传授基于AI的无人驾驶体系顺应人类的怪僻行动是很艰苦的，但绝非弗成能。达利乌·加夫里拉（Dariu Gavrila）正在德尔夫特理工年夜学研讨智能汽车，练习电脑应对各类挑衅，包含经由过程庞杂的十字路口（存在各类挪动目的、途径碎片、交通警员）和其他不平常的工作，好比有人在街道中央推车。加夫里拉说，他的目的是为机械开辟出一种顺应性更强的驾驶方法，从而加强社会对新硬件的接收水平。
这项任务意味着，须要斟酌到情况中的行人交通身分，好比接近路边、车道或公共修建进口和其他行动等。它还要延长到每一个人的举措上，好比或人的头朝一个偏向看，而他们的躯干指向另外一个偏向，这能够意味着甚么。加夫里拉说：“辨认行人的意图能够是一个解救性命的方法。我们在真车演示中证实，无人体系可以比人类的反响快一秒钟，并且不会发生毛病警报。”
不外，盘算性能做的工作究竟是无限制的。加夫里拉指出：“这不是多数派申报，没有人会告知你行将产生甚么。跟着猜测程度的进步，将来行人或骑单车者的不肯定性也在敏捷增长，将来我们将在若干秒内测验考试建模。根本行动模子一秒钟后就不再有效了。更庞杂的行动模子能够会让我们有两秒钟的猜测才能。”
虽然如斯，一两秒钟的提早正告能够就是盘算机化体系所须要的，由于它仍然在人类呼应的时光规模以内。但其他主动化专家以为，我们能够会让机械在驾驶的每微秒内都堕入“过度思虑”的状况。英特尔公司无人驾驶体系首席体系架构设计师杰克·韦斯特（Jack Weast）说：“当你在试图猜测将来时，这是一项伟大的盘算义务，固然它只是发生了一种能够性的猜想。所以，与其把超等盘算机装进每辆车里，还不如细心想一想若何确保汽车永久不会撞上任何人。这是一种更经济可行的干事方法。”
这里还有另外一个成绩。幻想的机械人不只能懂得四周的情况，还能懂得它本身是若何转变场景的。德拉甘说，很多机械人体系都存在内涵缺点：他们的制作商以为，无人驾驶汽车的涌现不会转变其他“演员”的举措。但德拉甘以为：“不论我们爱好与否，无人驾驶汽车的行动都邑影响人类的行动。汽车须要开端斟酌这类影响。”
这就是为何德拉甘及其团队树立新体系的缘由，他们的模子中包含了人类司机对汽车的反响形式。她说：“我们的汽车不再是超进攻性的，由于它晓得本身也能激发人们的反响。就像我们的车辆在其他车辆后面并道时，后者会加速一样。我们还经由过程应用无人驾驶汽车的行为来积极预估人类的意图。”
这类自负练习能够是将来交通的症结。打造机械人汽车的症结在于，它不只应当具有相似人类的认识，还应被付与像人类一样的才能。
