它們居然在學(xué)習(xí)人類的駕車習(xí)慣

陳英

讓自動(dòng)駕駛汽車在路上行駛的結(jié)果就是——它們正在學(xué)習(xí)我們的駕車技巧，甚至，還發(fā)展出了它們“自己的”駕車習(xí)慣。

在這個(gè)夏天，谷歌的自動(dòng)駕駛汽車Chauffeur剛通過了試驗(yàn)路段的測(cè)試，并且被允許在加利福尼亞的山景城（Mountain View）行駛。而隨著現(xiàn)在自動(dòng)駕駛汽車這個(gè)越來越熱的話題，我們或許可以預(yù)見，在不久的將來，人類駕駛員將不得不與自動(dòng)駕駛汽車共同分享公共交通系統(tǒng)?；蛘呶覀儜?yīng)該說——屆時(shí)，作為主流汽車的自動(dòng)駕駛汽車將不得不與人類駕駛員分享交通系統(tǒng)。

然而，單方面的樂觀并不可靠。2015年5月谷歌發(fā)布的事故報(bào)告中顯示，在過去的六年中，Chauffeur試車共行駛了超過270萬公里的路程，其中有150萬公里是在計(jì)算機(jī)操作下完成的。在這些試驗(yàn)中，共發(fā)生了11起事故。事故的后果使得車身產(chǎn)生了變形，所幸的是，并未造成人員傷亡。對(duì)此，谷歌聲稱，造成這些事故的都不是電腦，而應(yīng)歸咎于人類駕駛員不當(dāng)?shù)鸟{駛技術(shù)。

在位于美國(guó)加州伯克利的加利福尼亞大學(xué)里，有一群人正在和谷歌做著同樣的事。工程師們正在調(diào)試自動(dòng)駕駛汽車，讓它們能夠預(yù)測(cè)那些一時(shí)沖動(dòng)的、駕車技術(shù)并不那么靠譜的人類駕駛員們下一步將會(huì)做什么。其中，由科特琳娜·德里格斯·山佩爾（Katherine Driggs-Campbell）所帶領(lǐng)的小隊(duì)已經(jīng)研究出一種算法，它能夠預(yù)測(cè)出人類駕駛員是否會(huì)做出變道行為，且準(zhǔn)確率高達(dá)92%。基于他們目前的工作成果，科特琳娜將會(huì)于下個(gè)月出席位于西班牙拉斯帕爾馬斯舉行的全球智能交通系統(tǒng)會(huì)議。

對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車的愛好者而言，聽到這個(gè)消息無疑很讓人振奮——這意味著，安裝了這項(xiàng)算法的自動(dòng)駕駛汽車可以避免更多交通事故的發(fā)生，而且確保道路更加通暢?！暗牵藗儾⒉涣?xí)慣讓一臺(tái)機(jī)器全權(quán)控制整個(gè)駕駛過程。”科特琳娜堅(jiān)定地說。當(dāng)我們?nèi)祟愸{駛時(shí)，我們會(huì)注意周圍其他車輛的細(xì)微動(dòng)作，來判斷他們下一步是要轉(zhuǎn)彎、變道還是降速。但僅靠程序運(yùn)行的機(jī)器卻可能無法做到這點(diǎn)。而假如它們判斷錯(cuò)誤，那么最嚴(yán)重的結(jié)果就是，它們會(huì)把我們甩飛出去。

“機(jī)器沒有和人類相同的觀察技巧，這帶來的嚴(yán)重后果是，我們可能被這些汽車甩飛出去?！?/p>

“在自動(dòng)駕駛汽車和人類駕駛員的配合上，可能需要有一個(gè)過渡階段?！笨铺亓漳日f?！澳阍趺创_保自動(dòng)駕駛汽車和人類駕駛員之間能夠順暢地交流，你又如何知道人類駕駛員也真的知道他們自己在做什么呢？”

過去的算法系統(tǒng)都在嘗試，通過使用在人類駕駛員身上貼傳感膜片的方式，讓汽車預(yù)測(cè)他或她下一步的行為會(huì)是什么。舉例來說，假如人類駕駛員頻頻看自己的肩膀的話，那么系統(tǒng)會(huì)把這個(gè)行為理解為他或她正在可能準(zhǔn)備變道。

而科特琳娜和她的同事則想要知道，他們是否可以僅僅通過從外部觀察汽車，就能夠預(yù)測(cè)出人類駕駛員的下一步動(dòng)作。

為了首先理解人類駕駛員是如何通過觀察周圍車輛判斷信息的，他們要求志愿者們?cè)谀M情境中進(jìn)行駕駛。每次當(dāng)志愿者們決定變道時(shí)，就會(huì)在實(shí)施變道之前按下位于方向盤上的按鈕。研究者們可以通過這些試驗(yàn)數(shù)據(jù)，得到人類駕駛員在各類模擬情境下變道時(shí)間的范式：當(dāng)路上都是車輛時(shí)，何時(shí)變道？當(dāng)前后車的速度突然放慢，或者前后車突然變道時(shí)會(huì)怎么做？當(dāng)旁邊車道上有足夠空位時(shí)，又該如何做？

研究者使用了其中的一些數(shù)據(jù)以調(diào)試算法，然后把擁有算法的電腦放在方向盤后面，重新啟動(dòng)模擬情境，以觀察電腦在這些情境下做出的判斷。試驗(yàn)的結(jié)果是，算法準(zhǔn)確預(yù)判出了人類駕駛員將會(huì)在何時(shí)采取變道行為。

類似這樣的算法，將能夠幫助一輛自動(dòng)駕駛汽車在實(shí)地行駛的過程中做出理性的決定。它們也可以用來幫助汽車進(jìn)一步模擬人類駕駛員行駛技巧，科特琳娜說。

“這活兒干得不錯(cuò)。不過教會(huì)一輛車來理解人類行為以及其它因素還僅僅只是個(gè)開始。”來自德國(guó)柏林自由大學(xué)的勞爾·羅耶思（Raul Rojas）如是說。“就打破規(guī)則而言，人類可是非常拿手的！用程序編寫的計(jì)算機(jī)則永遠(yuǎn)不可能打破既定規(guī)則?！?/p>

編輯：劉雨濛 lymjcfy@163.com