MIT团队希望自动驾驶汽车中的AI可以对

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据外媒NewAtlas报道，麻省理工学院（MIT）的一个团队正在研究自动驾驶汽车中的人工智能是否可以对周围人类驾驶员的性格进行分类。麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）团队希望，准确地假设人类驾驶员的性格能够更好地使自动驾驶汽车预测驾驶员的行为。显然，在由AI驾驶的汽车与仍由人类操作的汽车混在一起的世界中，这将意味着更高的安全性。

当前用于自动驾驶汽车的AI在很大程度上假设所有人类都以相同的方式行事，并花费无数的资源来适应不习惯的情况。这意味着要谨慎行事，例如，在AI尝试导航时，会在四向停靠点上产生长时间的等待。这种注意减少了在十字路口发生事故的机会，但是由于等待的汽车后面和周围的驾驶员对其高度保守的驾驶行为做出反应，因此可能导致其他危险。

CSAIL团队的一篇新论文概述了如何使用社会心理学和博弈论中的方法以对AI有用的方式对人类驾驶员进行分类。使用一种称为“社会价值取向”（SVO）的方法，可以根据人的利己程度（“自私”）或利他合作的程度（“亲社会的”）对驾驶员进行评级。他们的目的是训练AI做到为驾驶员分配SVO评分，基于此创建风险评估，并使用此信息来改变其自身的行为。

通过进行模拟测试，计算机获得了模仿其他汽车行为的简短运动摘要，从而使AI对这些汽车运动的预测提高了25％。例如，在左转模拟中，计算机能够根据即将到来的驾驶员的社交能力预测，更准确地评估进入交叉路口的安全性。

该团队将继续建立用于评估其他驾驶员的算法预测，因此尚未为实际实施做好准备。即使车辆不是自动驾驶，工作中的SVO的安全性也很重要。例如，可以对进入驾驶员盲区的汽车进行SVO评估，以告知传递给驾驶员的警告等级。后视镜警告即将来临的激进驾驶员也可以帮助改善对看似不稳定或激进行为的反应。

该论文的主要作者、麻省理工学院的研究生WilkoSchwarting表示：“在自动驾驶汽车中创造更多类似人的行为，对于乘客和周围车辆的安全至关重要，因为行为的可预测性使人们能够理解和适当响应该自动驾驶汽车的行为。”

麻省理工学院的团队计划通过将SVO建模应用于行人，骑自行车的人以及其他驾驶环境中的交通因素来推进研究。他们还计划调查该系统是否会对汽车以外的机器人系统（例如家用机器人）产生影响。

该论文定于本周在《美国国家科学院院刊》上发表。