當(dāng)汽車在高速公路上快速行駛時，在方向盤上打個盹是一個可怕的想法，但是隨著自動駕駛汽車技術(shù)的不斷發(fā)展，在通勤的路上多睡幾分鐘可能不再是夢想。

不過圍繞這個愿景存在許多問題，其中最主要的是，人們不信任自動駕駛汽車，至少在將自己的生命交給汽車負責(zé)方面信心不足。

然而，德國計算機科學(xué)家的研究可能會改變公眾的想法，如果道路上的其他駕駛員以負責(zé)任的態(tài)度駕駛，那么這些研究人員設(shè)計的算法將使自動駕駛汽車避免出現(xiàn)事故，其中一個重要的想法是，車輛只能做出不會出現(xiàn)事故和造成傷害的選擇，從而保護乘客和行人。

這個算法還可以應(yīng)對一些意外出現(xiàn)的情況，例如突然出現(xiàn)行人或騎自行車的人。只有當(dāng)自動駕駛汽車被認為能夠比人類駕駛員更安全地駕駛，才能被大范圍使用，建立人們對自動駕駛汽車的信任是讓更多自動駕駛汽車上路的重要步驟，最終目的是降低事故死亡人數(shù)。

在最近發(fā)表于《自然機器智能》(Nature Machine Intelligence)雜志上的一篇研究論文中，研究人員解釋了他們的方法在幾個關(guān)鍵方面與典型的概率機器學(xué)習(xí)算法有何不同。這篇論文的第一作者是慕尼黑工業(yè)大學(xué)的博士后克里斯蒂安·佩克(Christian Pek)。

佩克解釋說，概率分析通常會產(chǎn)生一個模型，試圖呈現(xiàn)下一步可能發(fā)生的事情。如果該模型對情況的預(yù)測（例如預(yù)計即將駛來的汽車可能會向右轉(zhuǎn)）與現(xiàn)實（例如這輛汽車實際上向左轉(zhuǎn)）不一致，那將可能導(dǎo)致碰撞事故。

論文的合作者、慕尼黑工業(yè)大學(xué)的博士Stefanie Manzinger說，由于機器學(xué)習(xí)算法的決策過程通常是一個黑匣子，也就是說很難了解它們的“思維過程”，因此無法知道機器是否“做出了不安全的決定”。

為了解決這種不可預(yù)測的問題，研究人員采用了“基于可實現(xiàn)性”的方法，這意味著他們的模型僅設(shè)計用于尋找可行的解決方案，而且滿足一系列的交通和安全規(guī)定。算法中使用的規(guī)則基于《維也納道路交通公約》中有關(guān)駕駛員的指導(dǎo)原則。

簡單地總結(jié)，就是只做避免可能危害或阻礙交通的任何行為。這是在所有其他車輛和行人也都遵守規(guī)則的假設(shè)前提下， 研究人員稱這些規(guī)則在法律上是安全的。

佩克說，與概率模型不同，這個具有可實現(xiàn)性的模型可以同時考慮所有合法和實際可能的交通行為，并為車輛找到安全的操作。

不過，這并不意味著該算法可以保護人們免受道路上所有形式危險的傷害。例如，這個算法無法保護惡意駕駛，因為這種駕駛方式被認為是不合法的駕駛。

工作原理：訓(xùn)練汽車不改變方向，這聽起來可能很簡單，但是當(dāng)人類駕駛員或行人這些無法預(yù)測的因素出現(xiàn)時，將會帶來無數(shù)種現(xiàn)實生活中的場景。

這個算法不是訓(xùn)練車輛記住數(shù)百萬種不同的交通場景，而是在出現(xiàn)意外情況后立即分析車輛和行人的軌跡，然后在車輛速度等不同的環(huán)境變量和行人等周圍障礙物中計算出最安全的路線。

該算法的目標是實時做出決策，實質(zhì)上是讓車輛上的計算機在極短的時間里來推算出每種情況所帶來的后果。然后，計算機找到一條前進的路徑，避免所有可能的時間線上所有潛在的危險情況。

如果沒有安全的前進道路，那么算法默認選擇安全保護，讓車輛安全地離開不利的交通情況。研究人員發(fā)現(xiàn)，算法任何時候都不會推薦任何不安全的路徑。

測試方法：這項研究并未在真實的交通場景中測試算法，而是在模擬環(huán)境下使用真實場景采集的交通數(shù)據(jù)進行測試，檢驗算法。

當(dāng)把算法應(yīng)用于不同的現(xiàn)實生活場景時，例如在繁忙的十字路口左轉(zhuǎn)或避開隨意穿越馬路的行人，研究人員發(fā)現(xiàn)他們的算法每次都會給出不會出現(xiàn)碰撞的路徑。

下一步：用智能自動駕駛汽車代替人類駕駛員，預(yù)計將使與交通事故有關(guān)的死亡人數(shù)大幅減少90%。 根據(jù)美國國家公路交通安全管理局2017年的數(shù)據(jù)，這種算法每年可以挽救近3萬人的生命。進行這項研究的研究人員希望，他們的算法能夠在讓公眾建立對這些自動駕駛車輛的信任，并實現(xiàn)更安全的交通方面發(fā)揮重要作用。

研究人員承認，自動駕駛汽車有時的確會卷入事故，但這不是算法的問題，而是后面的車輛由于操作不當(dāng)導(dǎo)致追尾事故發(fā)生。

為了最終推出自動駕駛汽車，多個國家的研究人員已經(jīng)開展了實際道路測試，由于技術(shù)尚不完善，很多方面也考慮不周，一些道路測試已經(jīng)帶來傷亡。例如，在2018年3月，優(yōu)步的自動駕駛汽車在美國亞利桑那州撞死了一名橫穿馬路的行人。

研究人員說，為了讓公眾普遍接受自動駕駛車輛，必須解決所有的安全顧慮，讓使用道路的人完全滿意。

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