“恐惧”让自动驾驶车辆更安全地行驶
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【雷竞技须安全稳定 网络频道】5月14日消息,计算机可以掌握一些任务,比如玩游戏。但是对游戏起有效的东西并不适用于危险的现实任务,例如驾驶一辆汽车,失败可能会涉及高速碰撞。为了安全驾驶,人类有一个精致的反馈系统:我们的战斗或逃跑反应,在这个反应中,像心跳加快和手心出汗这样的生理反应发出的“恐惧”信号,因此让我们保持警惕。
据外媒报道,日前,微软的研究人员正在给人工智能程序提供一个粗略的焦虑模拟,以帮助相应程序能在驾驶任务中表现更佳。
科学家们将传感器放在人的手指上,以记录他们在驾驶模拟器中的脉搏振幅,作为一种唤醒的衡量标准。随后算法使用这些记录,以四个人之间分配80分钟的形式,来学习预测一个普通人在训练过程中每一时刻的脉搏振幅。
然后,当模型在虚拟环境中学习驾驶时,它会使用这些“恐惧”信号作为指导:如果一个人会在这里感到害怕,模型随之也会做出反应,“我做错了。”
研究人员想知道这种唤醒是否只是对墙壁距离粗略计算而做出反应,所以他们训练了另一种人工智能,使用墙壁接近度而不是“恐惧”来驾驶。最终,“恐惧”的引入被证明更有用。相关文章称,可能因为它制定了更为丰富的期望值编码,包括迅速转向感。
情绪有助于人类学习和做出决定,研究人员称这篇论文是一个概念证明,即给予人工智能类似内心的反应可以使它们的能力更接近我们人类自己。研究人员还提出了另一个应用:训练自动驾驶车辆,避免让乘客感到不舒服或晕车,即使它是安全的。
当前,自动驾驶车辆的识别能力没有人类那样发达,这也让自动驾驶汽车在识别和避让行人过马路方面存在困难。我们以往认为,要想让自动驾驶车辆识别所有的物体,可能还需要更多的数据,以及更快的数据处理能力。但是,微软研究人员提出的这一概念,或许为解决自动驾驶汽车识别痛点提供了一个很好的思路。
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