编写道路机器人的规则你如何用机器语言来定

白癜风有什么药涂 https://disease.39.net/yldt/bjzkbdfyy/6160465.html

当人们学习开车时，他们会下意识地吸收所谓的“道路规则”。什么时候绕着两辆车安全？当你从一条小街驶进车流时，你应该试着去适应的最小的差距是什么，以及预计会有多少交通堵塞？当然，这些规则并不是这样的:它们是模糊的、开放的解释和严重依赖常识。规则可以在紧急情况下被打破，或者避免发生事故。因此，当事故发生时，并不总是清楚谁是罪魁祸首。

所有这一切都给自动驾驶汽车（AutonomousVehicles）制造了一个大问题。他们希望这样的车辆能够顺利地与人类司机分享道路，并以可预测的方式行事。最重要的是，他们希望每个人都安全。这意味着要以机器能够理解的精确方式，将道路规则正式化。nuTonomy公司的Karl说，问题是，每个公司都以不同的方式来做这件事。nuTonomy是一家由麻省理工学院（MassachusettsInstituteofTechnology）推出的自动驾驶公司。这就是为什么一些业内人士认为，现在是制定一套标准化规则的时候了。

安全驾驶规则真的可以用数学来定义吗？这听起来很疯狂,但如果能做到这一点，它将为工程师和监管机构提供清晰的思路。一套明确的规则将使汽车制造商不必对汽车在特定情况下的行为做出隐含的道德选择;他们只需要执行规则。如果发生事故，自动驾驶技术提供商Mobileye的Shashua建议，如果车辆遵循规则，自动驾驶公司将不承担责任。但如果传感器故障或软件故障意味着规则被打破，公司将承担责任。在传感器设计和控制系统方面仍有大量的创新空间。但这条道路的机器人规则将被明确定义。

Shashua博士和他的同事们在去年年底发表的一篇论文中首次尝试设计出这样的规则。他们的框架被称为“责任敏感的安全”，它为各种事件制定了数学规则，比如改变车道，在行人或其他车辆被部分堵塞时小心驾驶，小心驾驶。该框架涵盖了美国汽车安全监管机构NHTSA维护的事故数据库中所有37个事故前场景。Shashua博士希望将其作为开放行业标准的基础。与此同时，他的公司已经在自主驾驶平台上使用了这些想法，该平台正在与宝马、菲亚特克莱斯勒和几家零部件制造商共同开发。

上个月，另一家新的AutonomousVehicles公司Voyage也提出了类似的建议，名为“开放自主安全”。它还定义了车辆在各种情况下的正确、安全的行为，包括路上的行人、附近车辆的倒车和四路停车。此外，航次已将其内部安全程序、材料和测试代码全部“开源”，目的是提供“行业的基础安全资源”。

Iagnemma博士说，这是一个良好的开端，他自己的公司也计划在这一领域发表声明。南卡罗来纳大学（UniversityofSouthCarolina）法学教授、研究无人驾驶汽车法规的布莱恩特沃克史密斯（BryantWalkerSmith）同样对Mobileye和Voyage的提议表示欢迎，但他警告称，监管机构“将本质上是技术性的、动态的对话”变成“阻碍动态对话”还为时过早。Iagnemma博士预测，这个行业需要数年，而不是几个月才能达到一个标准。但他乐观地认为，这种情况最终会发生，因为已经在进行讨论，而且很多在自动驾驶汽车领域工作的人都是来自学术界的新成员，他们认为共享和开源是第二天性。

共享将加速安全标准的发展的一个领域是所谓的“边缘案例”——对自治系统的能力征税的罕见事件，比如其他司机的意外行为，道路上的碎片，汽车前面的塑料袋，等等。因为这样的事件很少发生，而且计算机缺乏决定如何应对的常识，所以训练自动驾驶来处理边缘案例是很困难的。但是，通过共享实际发生的边界情况的数据，自动驾驶公司可以在模拟器中测试他们的系统，看看他们会如何反应，并在需要的地方进行调整，从彼此的经验中获益。Iagnemma博士指出，通常情况下，公司可能不愿以这种方式帮助竞争对手，但对自动驾驶来说，“一场事故会影响整个行业，对我们所有人都不利”。

这是因为有关自动驾驶车辆的道路安全辩论是由情绪驱动的，而非逻辑。“如果我们愿意说我们对人类在公路上自杀感到高兴，我们就没有一个原则性的依据来规范，”沃克·史密斯先生说，他认为可以通过人类驾驶员来改善道路安全，例如减少和执行限速。但事实是，与人类司机相比，自动驾驶安全标准总是更高。到底有多少高？智库兰德公司（RANDCorporation）去年发表的一项研究，对数据进行了分析。研究发现，即使只比人类安全10%的人更安全，也能在长期内拯救更多的生命（仅在美国，30年就有超过50万的生命），而不是等到他们的生命安全。但是，这种明显的功利主义与大多数人对世界的看法是不一致的，因为自动驾驶仍然会导致很多人死亡。事实上，沙华博士认为一个好的目标是达到99.9%的安全性——换句话说，比人类好倍。这是一个明显的进步，很难反驳。然而，更广泛的观点是，即使可以建造出由严格的数学规则控制的AutonomousVehicles，这个行业的进步仍将受制于人性的变幻莫测。