自动驾驶汽车真的会更安全吗

人们在驾驶汽车时使用常识推理来处理各种意外情况：一头鹿飞奔到高速公路上；洪水让道路难以通行或无法通行；汽车在打滑，试图爬上结冰的山丘。

人们不会在驾驶学校了解所有这些可能出现的边缘情况。相反，我们使用日常常识推理技能来预测行动和结果。如果我们看到一个球滚到街上，我们就知道该注意追球的孩子。当我们看到前面的汽车突然转弯时，我们就会改变驾驶行为，因为我们知道司机可能喝醉了或是在发短信。

不幸的是，没有人知道如何将人类的常识推理能力构建到汽车或通用计算机中。为了代替常识推理能力，ADS开发人员必须预测每种可能的情况并对其编程。机器学习只能帮助制造商预测每种情况并提供每种可能情况的训练示例。

更糟糕的是，这些边缘情况的数量有数百万甚至数十亿个。每个人都至少遇到过一次不寻常的驾驶经历。世界上有14亿司机。如果有14亿个这样的边缘情况，它们怎么可能全部被识别出来呢？更不要说都得到对应的编程了？

如果ADS不能使用常识推理能力来处理所有这些边缘情况，它们真的比人类司机更安全吗？

诸如“全自动驾驶”之类的营销术语可能会诱使司机采取危险的行动，例如在年4月的一起特斯拉车祸中，驾驶座上连人都没有。

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