駕駛行為與每個(gè)人的性格休戚相關(guān)，不同駕駛員在行車時(shí)具有不同的習(xí)慣和態(tài)度。有人橫沖直撞，也有人一味避讓，盡管制定了交通法規(guī)用于規(guī)范駕駛行為，但在同一路段上不同駕駛行為難免還是碰撞出事故。而自動(dòng)駕駛汽車（AV, Autonomous Vehicle ）又要如何與不同的駕駛員“打交道”呢？有研究就表明自動(dòng)駕駛?cè)〈祟悓⒂行Ы档徒煌ㄊ鹿拾l(fā)生概率，那么，如果使自動(dòng)駕駛汽車具有社會(huì)意識(shí)，是否可以提高道路安全呢？MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室就通過構(gòu)建新的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，讓AI判斷人類的駕駛行為是否“自私”并對其進(jìn)行評分，從而自動(dòng)駕駛將針對不同駕駛員采取對應(yīng)的行車措施，減少交通事故的發(fā)生。自動(dòng)駕駛自如應(yīng)對“自私”和“無私”的駕駛員
研究組建立了一個(gè)系統(tǒng)，通過評價(jià)駕駛員在行車過程中的自私程度——即根據(jù)駕駛員對其他汽車采取利他行為的可能性來進(jìn)行分類，使自動(dòng)駕駛汽車根據(jù)不同的分類行為作出不同反應(yīng)。在測試中，他們說該算法可以更好地預(yù)測駕駛員的行為方式，預(yù)測系數(shù)是25％。
黑色 - 實(shí)際行車軌跡；綠色 - 利他型司機(jī)行車軌跡；紫色 - 自私型司機(jī)行車軌跡團(tuán)隊(duì)的模型同時(shí)吸收了博弈論和社會(huì)價(jià)值取向（SVO）的心理學(xué)概念，后者代表了某人的自私（“利己主義”）與合作（“親社會(huì)”）的程度。為了對其進(jìn)行架構(gòu)，他們對駕駛員最大化其行為效用的場景進(jìn)行了建模，在該場景中，模型學(xué)會(huì)了根據(jù)運(yùn)動(dòng)片段預(yù)測駕駛員是合作型的，利他型的還是利己型的。通過這種方式經(jīng)過一段時(shí)間的訓(xùn)練，人工智能開始了解在何時(shí)表現(xiàn)出不同的適合性駕駛行為。例如，在涉及合并和左轉(zhuǎn)的場景中，駕駛員要么讓其他汽車并入車道，要么選擇自己先過（與不需要并入車流的情況相比，并入車流是大多數(shù)人的選擇）。研究人員的模型可能會(huì)選擇更加果斷，以確保能夠在交通擁擠的情況下改變車道。在其他情況下，比如當(dāng)面對完成一個(gè)不受保護(hù)的左轉(zhuǎn)彎時(shí)，模型可能會(huì)等待一輛親社會(huì)型的駕駛員汽車駛近，然后再采取行動(dòng)。 
在無保護(hù)左轉(zhuǎn)彎的情況下（即沒有紅綠燈或停車標(biāo)志來指引方向），自動(dòng)駕駛汽車（紅色）需要等待直到遇到親社會(huì)型的汽車
該模型自動(dòng)駕駛汽車（紅色）面向自私型的司機(jī)將會(huì)等待他先過去，但面向親社會(huì)型的司機(jī)將會(huì)直接轉(zhuǎn)彎。學(xué)習(xí)人類行為實(shí)現(xiàn)更智能的自動(dòng)駕駛
該項(xiàng)目的主要研究員Wilko Schwarting在一份聲明中說：“在自動(dòng)駕駛汽車中創(chuàng)造更多類似于人類的行為，對乘客和周圍車輛的安全至關(guān)重要。行為的可預(yù)測性將使人類能夠理解并適當(dāng)?shù)仨憫?yīng)自動(dòng)駕駛汽車的行為?！?/span>研究人員說，他們的系統(tǒng)還不夠強(qiáng)大，無法在公共道路上實(shí)施，但他們計(jì)劃進(jìn)一步構(gòu)建模型使其同時(shí)可應(yīng)用于行車環(huán)境中的行人，自行車和其他人員。此外，他們打算研究在人類環(huán)境中的其他機(jī)器人系統(tǒng)，例如家用機(jī)器人，將社會(huì)價(jià)值取向（SVO）集成到一般的預(yù)測和決策算法中。“與人類共同工作意味著要弄清楚他們的意圖，以便更好地理解他們的行為?！?Schwarting說，他將在本周最新出版的《美國國家科學(xué)院院刊》（PNAS）上發(fā)表新論文?！叭藗兒献骰蚋偁幍膬A向通常會(huì)蔓延到他們作為駕駛員的行為方式中。在這篇論文中，我們試圖了解這是否是我們可以真正量化的東西?！?/span>1980年被認(rèn)為是美國街道上死亡人數(shù)最多的一年，有5萬多人喪生。隨著汽車安全氣囊、更嚴(yán)格的安全帶法規(guī)以及對酒后駕車的譴責(zé)，死亡率顯著下降。但在過去幾年里，美國的交通事故死亡人數(shù)再次略有上升。此外，在過去十年中，行人死亡人數(shù)增加了27%。
——這些死亡人數(shù)上升的原因還沒有定論，但一些專家認(rèn)為，這是因?yàn)槊绹笋{駛的車輛行駛里程(VMT)在2017年達(dá)到了歷史最高水平。根據(jù)美國交通部的說法，94%的車禍?zhǔn)怯扇藶槭д`造成的，減少車禍的一個(gè)相當(dāng)明顯的方法就是減少開車的人的數(shù)量。但是，應(yīng)該減少的不僅僅是人類司機(jī)的數(shù)量，我們也可以通過減少道路上的汽車數(shù)量，以防止交通事故的發(fā)生。而自動(dòng)駕駛汽車或許可以幫助做到這一點(diǎn)——AV的承諾是可以按需隨叫隨到，這使得交通更有效率。不必為這么多的汽車騰出空間，城市街道可以變窄，也為行人和自行車提供更多的空間來安全地穿行于城市之中。此外，城市可以使用自動(dòng)駕駛汽車來應(yīng)對按需運(yùn)輸項(xiàng)目，比如一項(xiàng)將共享自動(dòng)駕駛汽車納入公共交通車隊(duì)的提議。如果城市能夠推出這種“微交通”系統(tǒng)，可以幫助更多的人使用固定路線的公共交通，這也意味著開車的人更少。而且根據(jù)2016年美國公共交通協(xié)會(huì)(American Public Transportation Association)的一項(xiàng)研究顯示，每英里乘坐公共交通出行比開車出行安全10倍。雖然目前只有少數(shù)城市的居民可以按需使用AV服務(wù)，但隨著技術(shù)的革新和自動(dòng)駕駛規(guī)則的制定，我們有理由期待一個(gè)AI帶來的全新交通出行體系。相關(guān)報(bào)道：
https://venturebeat.com/2019/11/18/mits-ai-scores-driver-egotism-to-make-autonomous-vehicles-more-assertive/IEEE Spectrum
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