MIT用人工智能给驾驶员分类,看看你是哪一种?

大家都知道自动驾驶,现在的自动驾驶技术仍处于“婴幼儿”阶段,搞一个封闭的园区道路或者是最简单的随大流行驶或许能勉强应付。真实交通环境中的自动驾驶,目前最主要的任务仍然是不断测试积累经验。


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自动驾驶上路所面临的挑战很多,其中最重要的挑战之一就是在道路中如何应对处于共同交通环境中人类驾驶员的各种驾驶行为。

自动驾驶可以说都是规范的标准的,但是人类驾驶员则完全是另外一个世界,不同的性格,不同的习惯,都导致了不同的车主风格迥异的驾驶行为。

规规矩矩的自动驾驶一旦面对风格迥异的人类驾驶员,最大的可能就是

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自动驾驶的研究者们当然也意识到了这个问题,要和人类驾驶员掰手腕,你必须得先了解人类驾驶员。


米国麻省理工的一个实验室(MIT计算机科学与人工智能实验室)就通过人工智能技术构建了一套系统,让AI判断人类的驾驶行为是否“自私”并对其进行评分分类,然后呢自动驾驶再针对不同驾驶员采取对应的行车措施。


“自私”和“无私”的驾驶员


这个系统通过评价驾驶员在行车过程中的自私程度——即根据驾驶员对其他汽车采取利他行为的可能性来进行分类,最直接的两大分类就是“利他型"和”利己型“,或者说自私型司机和无私型司机。


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黑色 - 实际行车轨迹;绿色 - 利他型司机行车轨迹;紫色 - 自私型司机行车轨迹


进行这个分类的一个典型判断案例是上图所示的蓝色车变道方式,

绿色线在后方有红车的情况下,蓝色车是逐渐切入,这是顾及到了后车的正常行驶,属于利他行为。

紫色线是蓝车不管后方红车,直接变道切入,这是典型的利己行为。


这样红色车辆根据蓝色车辆的变道轨迹,大致就可以判断蓝色车驾驶员的风格取向。


经常在城市里开车上路的朋友一看就能明白,这个世界上的司机群体确实可以分成几大类,除了前面的自私派利他派之外,应该还有路权派这样一个中间群体。


每个人都希望路上行驶的其他车主都是利他派,这样自己可以走的最畅快。其实你们想多了,虽然绝大多数人会坚决的谴责利己派,但是道路上只要有人类驾驶员,一定就会有利己派的存在,直到自动驾驶完全取代人类那一天


从大厨本人来讲,新手期基本是利他派居多,随着驾驶经历的不断丰富目前多数情况下是路权派,主要表现为安全前提下我的路权一般不让,偶尔也会有一些比较过分的自私派行为。


至于为什么,下面我们会讲到。


自动驾驶也玩”欺软怕硬“?


接着讲MIT的研究,这个研究模型同时吸收了博弈论和社会价值取向(SVO)的心理学概念,后者代表了某人的自私(“利己主义”)与合作(“亲社会”)的程度。基于这些研究,系统开始培训人工智能来学习在何时表现出不同的适合性驾驶行为。


在交通密集路段,如两车道变一车道的情况,驾驶员只有两个选择,要么让其他车辆先并道,要么自己先并道(最理想的方式当然是拉链通行)。自动驾驶车辆面对这种情形如果死守规矩,大概率是要吃亏的,这个研究就是希望自动驾驶车辆可以更加果断,以确保能够在交通拥挤的情况下完成变道。

在其他情况下,比如当面对完成一个不受保护的左转弯时,模型可能会等待一辆亲社会型的驾驶员汽车驶近,然后再采取行动。


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在无保护左转弯的情况下(即没有红绿灯或停车标志来指引方向),自动驾驶汽车(红色)需要等待直到遇到亲社会型的汽车


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该模型自动驾驶汽车(红色)面向自私型的司机将会等待他先过去,但面向亲社会型的司机将会直接转弯。


人工智能的选择很现实,但是又让人感觉有些苦涩,这不就是典型的”欺软怕硬“吗?

面对无私型司机,自动驾驶车辆也会比较激进,面对自私型司机,自动驾驶车辆会选择退让。


而在现实生活中,经历过太多无私派的无谓吃亏之后,有些时候你可能也不得不选择改变一下驾驶方式,这也是前面大厨说偶尔会有些自私派行为的原因。


路权派才是最佳解决之道

交通拥堵很多时候并不是车多路少造成的,尤其是在中国的交通环境中,很多时候”自私派“是造成拥堵的罪魁祸首,而一些纯粹的”无私派“有些情况是被动的做了帮凶。


所以,不管MIT的驾驶员分类如何研究,个人认为最佳的解决方案应该是路权派,明确路权,大家都按照路权优先级行驶才是最有利于提高通行效率的。


自动驾驶也许应该多花点力气去推动路权的明确和路权意识的普及,真要和人类驾驶员一样玩欺软怕硬想一想是不是有些可悲?


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最后,根据MIT的分类,你是自私派,无私派还是路权派呢?

欢迎留言讨论


相关报道:

https://venturebeat.com/2019/11/18/mits-ai-scores-driver-egotism-to-make-autonomous-vehicles-more-assertive/


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本文部分内容来自大数据文摘

车杂谈,我们聊点高级的

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页面更新:2024-03-06

标签:驾驶员   大厨   利他行为   欺软怕硬   人工智能   无私   用人   轨迹   自私   司机   车辆   行车   人类   智能   交通   社会   体育   汽车

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