当自动驾驶还未摆脱人类

对整个汽车工业而言，处于很多原因的考虑，进行工程设计时通常考虑最多的是「安全」，所以要尽可能地讲系统错误出现的频率和程度降至最低。换句话说，对自动驾驶而言，完美是目标，这也导致了在进行某些功能设计时，可能会因其「不完美」和「不确定」的性质而放弃这些可能是「必要」的设计。

但是在 MIT 的研究看来，丰富、高效的沟通机制在设计用于实现「人机共驾」的人工智能系统时，是非常必要的因素。就「沟通」而言，系统存在的不完美对人和机器而言，在进行感知模型的交换和融合过程中，能够提供密集、多样的信息内容。如果将 AI 系统的不确定性、局限性和错误都隐藏起来，这也就错失了与人建立信任、深度理解关系的机会。MIT 认为，此前业界在设计半自动驾驶系统时所采取的「完美」思路，可能是迄今为止所犯的严重错误之一。

而在开发「Black Betty」这辆无人车时，MIT 把人工智能系统的局限性通过文字和视觉的形式与人类进行充分沟通。例如将人类和机器对外部世界的感知视觉化，让驾驶员知晓 AI 系统的局限所在。研究人员表示这种方式相比只是提供「报警」或者「模糊的信号」，是最简洁有效的人机沟通方式。尽管这种沟通机制要实现还面临一些技术上的难题，比如视觉化的过程通常对芯片的算力和实时调用的能力要求很高。但值得机器人、自动化以及人机交互等领域共同关注并思考解决的办法。

七、系统级的驾驶体验(System-Level Experience)

目前，汽车工业的工程设计过程中，一个最主要的目标就是「安全」。另一个则是「降低成本」。第二个目标导向的是模块化、基于零部件的设计思考。但同样的模式在面向机器人、计算机视觉、机器学习等领域的人工智能系统设计中却有着迥异的理由。

譬如在设计中重视单一功能(目标物检测等)的实现，能够有效测试该算法的合理性并逐步使之得到改善和优化。但是这个过程也难免会把注意力过渡集中在单一功能而忽略了系统的整体体验。

在过去的几十年里，「系统工程」、「系统思考」这样的原则一直在指导着汽车工业产品的输出。然后，类似的思考却几乎没有应用在自动驾驶汽车的设计、测试和评估过程中。正如 MIT 上面提到的这六大原则，人和机器都不可避免会有缺陷，只有当「人机共驾」这个框架在系统层面上得到考虑时，这些缺陷才可能有机会成为优势。

对「人机共驾」的永恒讨论

不管短期还是长期来看，其实很难预测自动驾驶的哪条实现路径最终会成功，而且退一万步说，你甚至都不知道什么样的结果算得上是「成功」。在谈到研究目的时，MIT 希望一套自动驾驶系统能够同时满足「安全」、「愉悦的驾驶体验」和「提升的出行体验」这三个要求，而不是彼此妥善折中。而尽管「人机共驾」这个话题在过去的十年里，是包括汽车工业、机器人在内很多领域研究的焦点，但它仍值得更深入的探讨。

在今年四月份的上海国际车展上，Tier 1 供应商采埃孚联合英伟达推出了coPILOT 智能高级驾驶辅助系统。这是一套定位「L2+级」 的自动驾驶辅助系统，目的是提高乘用车的安全性和驾驶舒适性。从产品名称不难看出，这套系统同样强调了「人机共驾」的概念。它配备了相应的传感器和功能，能够监控驾驶员并在发生潜在危险情况时触发警告。例如，当发生驾驶员注意力不集中、几乎完全未将注意力放在路面交通上或显示出瞌睡迹象等。所以人工智能扮演了「私人驾驶助手」的角色，这个产品理念与 MIT 的研究不谋而合。

到底完美解决驾驶任务比完美管理人类的信任和注意力哪个更难?这是值得深思熟虑的问题。MIT 认为关于这个问题的讨论仍不会停止，不管是这篇论文还是「Black Betty」这台无人测试车，都是基于「人机共驾」研究的成果，MIT 认为它是开发「以人为中心」自动驾驶系统的必由之路。

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!