自动驾驶汽车如何才能开的更好让它学会恐惧

近年来，人工智能已经得到了极大的发展，可以在城市道路上自动驾驶汽车的前景已经不再是一个遥远的概念。但是，尽管目前人工智能的能力很强，从人类的方面来讲人工智能本质上没有人类所具有的恐惧。恐惧驱动的生理反应可以帮助人类做出关键的决定，保持警觉，特别是在开车这样的情况下。在一项新的研究中，微软的研究人员以这个想法为基础来提高自动驾驶汽车的决策技能，努力开发出能够更快地学习和减少错误的本能机器。监测组在年国际学习代表会议（大湖区问题国际会议）上提交的一份文件中详细介绍了研究结果。为了教人工智能“感觉”恐惧，研究人员在使用驾驶模拟器时使用脉冲传感器来跟踪人们的心理反应。然后，这些信号被传送到算法中，以了解是什么情况导致了一个人的脉搏尖峰。作者丹尼尔·麦克达夫和阿什什·卡普尔在论文摘要中解释道：“当人们学会驾驭世界时，自主神经系统（例如，是战斗还是逃跑）的反应提供了关于行动选择的潜在后果的内在反馈（例如，当接近悬崖边缘或在弯道附近行驶时会变得紧张）。”根据研究人员的说法，一个人会在给定的情况下感到更加焦虑，这样的算法教授给人工智能，可以作为帮助机器避免风险的选项。该团队解释说：“我们的假设是，这种应激功能可以规避强化学习环境中稀疏和倾斜的奖励带来的挑战，并有助于提高样本效率。”研究人员把这个自主软件放在一个充满墙壁和坡道的模拟迷宫中，看看他们是如何在恐惧中表现出来的。而且，与只基于墙附近进行训练的人工智能相比，学会恐惧的系统更不可能崩溃。研究人员写道：“在与交感神经系统反应相关的信号上训练应激的主要优势是，应激是非稀疏的，在汽车相撞之前，反向应激开始显现得更多。”这将提高培训的效率，并通过适当的设计，可以制定出与预期任务相一致的政策。但是，也有一些警告声音。研究人员指出：“虽然情绪对决策很重要，但在某些情况下，它们也会对决策产生不利影响。”未来的研究工作将考虑如何平衡内在和外在的反馈，包括对包含多种内在动力（如饥饿、恐惧和痛苦）的表征的扩展研究。