據外媒報道，慕尼黑工業大學（Technical University in Munich）的研究小組開發了一種算法，可提高自動駕駛汽車的安全性。
（圖片來源：Buffaloboy/Shutterstock）
研究人員之一Christian Pek稱，研究小組采用了名為正式驗證的理論計算機科學技術，可以保障自動駕駛系統的性能穩定，從而確保自動駕駛汽車不會造成事故。Pek表示，此種方法在任意交通場景中都可發揮作用，包括三種交通事故頻發的城市場景，即十字路口左轉、變道和避讓行人。Pek還稱，“研究結果表明，我們的技術有望大幅減少自動駕駛汽車造成的事故。”
與現有技術相比，該算法是否有很大的改進，還需要在測試中加以證明。其他研究人員認為，將算法作為系統性能改進的主要手段，可能會忽視人類駕駛員與AI合作的機會。
另一研究人員Stephanie Manzinger表示，該算法通過預測駕駛場景中所有可能的行為，從而確保駕駛安全。Manzinger解釋道，“我們并非只考慮單一的未來行為，如汽車繼續按照相同的速度和方向行駛，而是考慮在交通規則下，所有物理上可行且合法的行為?！彪S后，算法會計劃一系列后備措施，以確保車輛不會造成傷害。
Pek表示，自動駕駛汽車能夠使用高級傳感器，計算數千種可能的情況，并選擇最安全的行動方案，而人類在決策時不一定會這樣做。Pek稱，“假設交通參與者的行為是合法的，大多數方法都不能預測未來會發生什么，但我們的方法在可以預測所有潛在的未來場景?！?p>
該項研究面臨的挑戰之一是，該算法假設汽車能夠看到道路、障礙物或其他道路使用者。此外，還假設路上的其他車輛遵守物理和法律限制，如不會超速。而且研究人員僅在城市環境中對該算法進行了測試，而沒有在農村或高風險環境中進行測試。
麻省理工學院運輸與物流中心（MIT Center for Transportation and Logistics）的科學家Bryan Reimer表示，雖然車輛安全領域的研究至關重要，但更好的算法可能不是解決自動駕駛問題的最佳方法。機器的誤差不同于人類的誤差。當提示音響起時，機器不會睡著或分心，但會在其他方面犯錯誤，比如將飄起來的垃圾當做人類。Reimer還表示，“機器智能非常擅長于做出非黑即白的決策，在其他方面表現得越來越好，而人類則擅長于在灰色地帶做決策。”
Reimer解釋道，“我們需要少用算法來思考。”以航空業為例，幾十年前，有人計劃讓飛行員走出駕駛艙，以實現自動飛行，但很快發現這并不是最好的計劃，而需要將人類的專業技能與自動化結合起來。
Pek和Manzinger計劃制定一個操作標準，進一步改進其技術，并將其算法部署到量產車中。Manzinger稱，“這離實現更安全的自動駕駛這一目標又近了一步?！?p>
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史海拾趣
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