本文摘要：按：根据MIT News，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）一研究团队利用社会心理学工具，以司机的贪婪程度作为指标，对其社会价值倾向展开分类，进而提高自律驾驶员车辆预测道路其他车辆驾驶不道德的准确性，最后超过上下班安全性的目的。
按：根据MIT News，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）一研究团队利用社会心理学工具，以司机的贪婪程度作为指标，对其社会价值倾向展开分类，进而提高自律驾驶员车辆预测道路其他车辆驾驶不道德的准确性，最后超过上下班安全性的目的。涉及论文已公开发表在《美国国家科学院院刊》。
在自动驾驶时代，即使是享有强劲传感器和简单数据处理能力的汽车，也缺乏完全每个 16 岁儿童都有的东西：社会意识。虽然自动驾驶技术早已有了相当大的变革，但自动驾驶汽车在二进制思维下，依然只不会把路上遇上的车辆看做是障碍物，忽视了司机都是有一定意图、动机和个性的。【 图片来源：MIT NEWS 所有者：MIT NEWS 】自动驾驶新方向最近，为提高自律驾驶员汽车的社会意识，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究团队尝试探寻自动驾驶汽车能否通过编程，对其他司机的社会性格展开分类，使得自动驾驶车辆需要更佳地预测周围汽车有可能的驾驶员不道德 -- 从而提高驾驶员安全性。研究团队融合了社会心理学和博弈论的方法，这是一个设想社会状况的理论框架。
在近期公开发表的论文中，研究者统合了社会心理学工具，根据司机的贪婪或无私程度，对其驾驶员不道德展开分类。具体来讲，研究者通过社会价值倾向（SVO），确认自动驾驶汽车的动态驾驶员轨迹。在测试并道和无维护左转仿真任务的算法时，研究团队找到，使用此方案的自动驾驶车辆预测其他车辆不道德的准确性提高了 25%。
例如，在左转仿真中，如果自动驾驶车辆预测到旁边车辆的司机更为贪婪，自动驾驶车辆不会让其先行；而当遇上更为遵从社会道德的司机时，它们有可能就不会必要弯道。类似于地，当自动驾驶汽车左转右转拆分车道时，一般不会经常出现两种自由选择：心目中于社会道德准则的司机不愿让别的车拆分到车道，而以自我为中心的司机则不不愿。这篇论文公开发表在《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）。
其第一作者、研究生 Wilko Schwarting 回应，司机合作或竞争的偏向往往不会影响到他们的展现出。在这篇论文中，研究小组企图将这些展开分析分析。
论文年出版者还包括麻省理工学院教授 Sertac Karaman 和 Daniela Rus、研究科学家 Alyssa Pierson 以及前实验室博士后 Javier Alonso-Mora。Wilko Schwarting 还回应，为自动驾驶车辆中原作更加多类似于人类的不道德，对于乘客和周围车辆的安全性至关重要。
这是因为通过可预测的方式驾驶员，可以确保周围其他车辆的司机也能作好预判，并作出必要反应。挑战与机遇共存与此同时，当今自动驾驶汽车的一个核心问题是，通过编程，它们假设所有人类的不道德方式都完全相同，因此它们有可能在十字路口时会更加慎重。尽管这种慎重减少了事故再次发生的几率，但也不会给其他司机带给不便。
却是，大多数交通事故都是由于司机发脾气导致的追撞事件。值得一提的是，虽然该系统当前还无法在实际驾驶员情景中运用，但它或许还不会对司机有所协助。假设你正在驾车，有辆汽车忽然转入你的盲区。
此时系统就不会通过后视镜警告你，这辆车的司机很强势，那么你就可以适当地展开调整。同时，该系统还可以让自动驾驶汽车确实学会更加多人类不会展现出出有的不道德，让周围汽车的司机也能解读。正如 Daniela Rus 所说：通过对司机的个性展开建模，在自动驾驶汽车的决策模块中，用于社会价值倾向对模型展开准确统合，为传统汽车和自律驾驶员汽车之间更加安全性、无缝的道路资源共享关上了大门。
下一阶段，研究团队计划将这一方案应用于行人、自行车及驾驶员环境中的其他主体。此外，他们还将研究其他与人类生活密切相关的机器人系统，如家用机器人，并将社会价值倾向构建到这些机器人系统的预测和决策算法中。
Alyssa Pierson 提及，在非实验室条件下，从仔细观察到的不道德抵达，必要估算社会价值倾向的能力，对于自律驾驶员以外的其他领域也很最重要。(公众号：)年度票选——找寻19大行业的最佳AI落地实践中创办于2017年的「AI最佳掘金案例年度榜单」，是业内首个人工智能商业案例评选活动。从商用维度抵达，找寻人工智能在各个行业的最佳落地实践中。第三届票选已月启动，注目微信公众号“”，恢复关键词“榜单”参予甄选。
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