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‘花生娱乐App下载’MIT最新研究:增强自主驾驶汽车社会意识,可提升出行安全

发布日期:2021-01-27 09:30浏览次数:
本文摘要:据《麻省理工新闻》报道,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的一个研究小组利用社会心理学工具对司机的社会价值倾向进行分类,从而提高自律司机车辆在预测道路上其他车辆驾驶不道德行为的准确性,最终超越通勤安全的目的。相关论文已在《美国国家科学院院刊》发表。在自动驾驶时代,即使是拥有强大传感器和简单数据处理能力的汽车,也缺乏每个16岁孩子都有的东西:社会意识。

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据《麻省理工新闻》报道,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的一个研究小组利用社会心理学工具对司机的社会价值倾向进行分类,从而提高自律司机车辆在预测道路上其他车辆驾驶不道德行为的准确性,最终超越通勤安全的目的。相关论文已在《美国国家科学院院刊》发表。在自动驾驶时代,即使是拥有强大传感器和简单数据处理能力的汽车,也缺乏每个16岁孩子都有的东西:社会意识。虽然自主驾驶技术已经发生了相当大的变化,但在二元思维下,自主车辆仍然只是不把路上遇到的车辆视为障碍物,而忽略了驾驶员有一定的意图、动机和个性。

【来源:麻省理工学院新闻所有者:麻省理工学院新闻】自主驾驶的一个新方向最近,为了提高自律驾驶员的社会意识,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究团队试图通过编程探索自驾汽车是否可以对其他驾驶员的社会性格进行分类,使自驾汽车需要更好地预测周围汽车可能的不道德驾驶员——从而提高驾驶员的安全性。研究团队结合了社会心理学和博弈论的方法,是一个想象社会状况的理论框架。

在最近发表的一篇论文中,研究人员整合了社会心理学工具,根据司机的贪婪或无私来对他们的不道德行为进行分类。具体来说,研究人员通过社会价值倾向(SVO)来确认自动驾驶车辆的动态驾驶员轨迹。在测试无维护的平行和左转模拟任务的算法时,研究小组发现,使用该方案预测其他车辆不道德性的自动驾驶车辆的准确率提高了25%。比如在左转模拟中,如果自驾车辆预测到下一辆车的驾驶员更贪婪,那么自驾车辆不会让其先行;当他们遇到更有道德的司机时,他们可能不需要拐弯。

同样,自驾汽车左转右转分车道时,通常也不会有两种自由选择:有社会公德的司机不愿意让其他车分车道,以自我为中心的司机不愿意。本文发表于《美国国家科学院院刊》(美国国家科学院院刊)。第一作者和研究生威尔科施瓦廷回应说,司机在合作或竞争中的偏见通常不会影响他们的表现。在本文中,研究小组试图对这些进行分析。

本文的出版者包括麻省理工学院的教授塞尔塔克卡拉曼(Sertac Karaman)和丹妮拉鲁斯(Daniela Rus)、研究科学家阿里萨皮尔森(Alyssa Pierson)和实验室前博士后哈维尔阿隆索-莫拉(Javier Alonso-Mora)。威尔科施瓦廷也回应说,自主车中有更多类似人类不道德的原创作品,这对乘客和周围车辆的安全非常重要。

这是因为司机以可预测的方式可以保证周围其他车辆的司机能够做出预测并做出必要的反应。挑战和机遇并存。

与此同时,当今自动驾驶汽车的一个核心问题是,通过编程,它们假设人类所有不道德的方式都是完全一样的,所以它们在路口可能会更加谨慎。虽然这种谨慎减少了再次发生事故的机会,但不会给其他司机带来不便。然而,大多数交通事故都是由司机发脾气引起的。

值得一提的是,虽然该系统目前还不能用于实际的驾驶员情况,但可能对驾驶员没有帮助。假设你正在开车,一辆车突然拐进你的盲点。这个时候系统不会通过后视镜警告你这辆车的司机很强势,你可以适当调整。

同时,系统还能让自驾汽车真正学到更多人类不会表现出来的不道德,让周边车的司机也能解读出来。正如丹妮拉罗斯(Daniela Rus)所说,通过对驾驶员个性的建模,在自主车辆的决策模块中,模型被准确地整合为社会价值趋势,为传统车辆和自律驾驶员之间更安全、无缝的道路资源共享关上了大门。

在下一阶段,研究小组计划将该方案应用于行人、自行车和驾驶员环境中的其他受试者。此外,他们还将研究与人类生活密切相关的其他机器人系统,如家庭机器人,并将社会价值趋势构建到这些机器人系统的预测和决策算法中。

Alyssa Pierson提到,在非实验室条件下,从仔细观察的不道德到达来看,需要对社会价值倾向的能力进行估计,这一点对于除自律司机之外的其他领域也非常重要。(微信官方账号:)“年度AI最佳掘金案例排行榜”成立于2017年,是业界首个人工智能商业案例评选活动。

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