麻省理工学院为人工智能提供了区分自私驾驶的能力

（文章来源：教育新闻网）

近期，在街道上经常发生诸如收窄和驾驶等危险行为，但是如果您是人，从这个行为中人们不难发现，您也可以事先保持谨慎。的但是，自动驾驶汽车的AI只会将周围的驾驶员视为“不应碰撞的障碍物”，并且无法读取角色。

由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MIT CSAIL)领导的团队研究了如何将其他驾驶员的社会特征分类为自动驾驶汽车。已宣布能够进行更准确的预测。具体来说，它使用称为社会价值取向(SVO)的参数。这是为了量化人类驾驶员的自私(自私)，利他或合作的程度。接下来，系统基于SVO实时创建自动驾驶汽车的驾驶时间表。

研究小组报告说，这些车道在可以左转的地方合并并测试了该算法，现在它可以25%的概率更准确地预测其他车辆的行为。例如，如果确定驶来的汽车是自私的，则可以仔细等待。

在此阶段，似乎足以检测以自我为中心的驾驶员并避免接触事故，但是如果SVO考虑的行为变得复杂，那么还会加入诸如号角声和干扰性超车等因素。当然可以将来，可能会响应倾斜并防止触发倾斜的车辆行为。

这种对人类行为的洞察力是当前自动驾驶汽车和驾驶员在同一条道路上行驶的情况下保护人类生命的重要因素。例如，发现Uber的自动驾驶测试车在事故中导致行人横穿马路致死，被系统地认为不适合无人行横道的人通过。顺便说一句，无视这些交通规则的步行者在英语中被称为“ Jaywalker”，有些国家会受到高额罚款。

该研究论文的主要作者威尔科·施瓦丁(Wilco Schwarting)说：“与人类合作是要阅读他们的意图，以更好地理解人类行为。” “人们合作或竞争的倾向通常会影响他们作为驾驶员的行为。在本文中，我们试图观察它是否可以被量化。”

另一方面，自动驾驶汽车也会给其他驾驶员带来烦恼，例如在十字路口仔细判断会导致交通过多。例如，苹果的自动驾驶汽车在慢速行驶时也坠毁，但这可能与这种行为有关。

SchwarTIng认为以下几点：“在自动驾驶汽车(AV)中像人一样行事对于乘客和周围车辆的安全至关重要。以可预见的方式行事。因为人类了解AV的行为并可以做出适当的反应。”简而言之，如果您远离人类，附近的人类驾驶员将会感到困惑。研究的下一步是将这种预测模型扩展到行人，自行车和其他自动驾驶汽车。可能期望不仅将这种系统安装在全自动驾驶的车辆中，而且还希望将其安装在人的驾驶汽车中，以尽快检测并警告危险的驾驶车辆。