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通過讓他們猜測哪些人是自私的來改善自動駕駛汽車

2019-11-24 14:01:27來源:

想象一下,您正試圖左轉駛入一條繁忙的道路。一車接一車翻滾,讓您陷于沮喪的境地。最終,一個慷慨的車手減速到足以產生間隙。從相反的方向檢查流量,快速加速一下,您就成功地合并到流量中了。

每天在世界上無數次播放同一場景。在這種情況下,很難同時推斷出駕駛員的身體和動機,美國每年在轉彎過程中會發生140萬起事故,這一事實證明了這一點。現在想象一下將自動駕駛汽車混為一談。這些通常僅限于評估物理學,并在信息不明確的情況下做出保守的決定。

現在,一組計算機科學家已經找到了在這種情況下如何提高自動駕駛汽車(AV)性能的方法。科學家從本質上給他們的自動駕駛汽車以有限的思維理論,使車輛能夠更好地解釋其附近的人類駕駛行為正在告訴他們什么。

注意理論

心智理論對我們來說是如此容易,以至于很難辨認它在我們物種之外是多么稀有。我們很容易認識到我們的同胞具有與我們相同的思想,并且我們利用這種認知來推斷出諸如他們的知識狀態和可能的動機之類的東西。這些推論對我們大多數的社交活動(包括駕駛)都是必不可少的。雖然友好的交流可以毫無疑問地表明您的同伴正在為您提供車道上的空間,但我們通常可以僅根據其汽車的行為進行推斷。

而且,至關重要的是,自動駕駛汽車并不是特別擅長于此。在許多情況下,他們自己的行為不會將信號發送回其他驅動程序。一項針對加利福尼亞州AV的事故研究表明,其中一半以上涉及AV追尾,因為人類駕駛員無法弄清它在做什么。(除其他外,沃爾沃正在努力改變這一點。)

認為我們會在不久的將來給視音頻帶來全面的思維理論,這是不現實的。人工智能根本就沒有那么先進,而對于汽車來說則太過分了,而汽車只需要處理有限范圍的人類行為即可。但是麻省理工學院和代爾夫特理工大學的一組研究人員決定,對于某些駕駛決策(包括轉彎和合并),應該運用極為有限的思維理論。

在PNAS的一篇新論文中描述了研究人員工作背后的想法,其中涉及一個稱為社會價值取向的概念,這是一種衡量個人行為的自私或社區取向的方式。毫無疑問,有詳細的調查可以對一個人的社會價值取向進行細致的描述,但自動駕駛汽車通常沒有時間進行同伴調查。

因此,研究人員將社會價值取向分為四類:利他主義者,他們試圖最大程度地享受同伴的享受;親社會的司機,他們試圖采取使所有其他司機受益的行動(有時可能會自私地為它鋪墊);個人主義者,他們最大限度地發揮自己的駕駛經驗;和有競爭力的駕駛員,他們只關心比周圍的人擁有更好的駕駛體驗。

價值導向

研究人員開發出了一個公式,可以根據給定其他汽車的起始位置,計算出這些類別中每個類別的預期行駛軌跡。對該自動駕駛汽車進行了編程,以將實際駕駛員的軌跡與計算得出的版本進行比較,并使用它來確定駕駛員可能屬于的四個類別中的哪一個。給定該分類之后,該車輛可以預測其未來的行為。正如研究人員所寫的那樣,“我們通過結合其他線索對駕駛員的個性和駕駛風格的估計,來擴展自動駕駛汽車的推理能力。”

這與該地區已經完成的一些游戲理論工作大不相同。這項工作假設每個驅動程序總是在最大化自己的收益。如果利他主義出現了,那只是這種最大化的附帶條件。相比之下,這項新工作將利他行為納入其計算之中,并認識到駕駛員是復雜的,并且可能隨著情況的發展而改變其趨勢。實際上,以前的研究表明,在非駕駛情況下,約有一半的受測者表現出親社會行為,另有40%的人自私。

有了該系統,當駕駛員合并到高速公路上時,研究人員就可以獲得車輛位置和軌跡的數據,這種情況通常需要其他駕駛員慷慨解囊。有了社會價值定位系統,自動駕駛者可以比沒有駕駛者更準確地預測其同伴的駕駛軌跡,預測誤差降低了25%。該系統還可以處理擁擠的高速公路上的車道變更以及交通流量。

使用這些評估,研究人員還可以根據他們的流量模式做出一些推斷。例如,他們發現,高速公路駕駛員可能會自私地跟隨他們前面的汽車,在他們減速以允許駕駛員合并時轉向利他主義,然后再右轉回到自私的方法。類似地,面對合并到高速公路上的駕駛員通常最終具有競爭力-每當車輛駛出并放慢所有被困在車道后面的人時,您就會看到這一點。

盡管距離為自動駕駛汽車提供通用的AI或完整的思維理論還有很長的路要走,但研究表明,僅給有限的自動駕駛汽車帶來很多好處。這是一個很好的證明,如果我們希望將任何自治系統與當前屬于社會活動的事物集成在一起,那么關注社會科學家對這些活動的思考將具有不可估量的價值。

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