预测人们驾驶性格的新技术

自动驾驶汽车正向我们走来。尽管自动驾驶汽车拥有各种奇怪的传感器和复杂的数据处理能力，但即使是最复杂的自动驾驶汽车也缺乏一点:社会意识。尽管自动化技术已经取得了很大的进步，但那些自动驾驶汽车最终会把他们周围的司机视为由1和0组成的障碍，而不是有特定意图、动机和个性的人。

但是最近，由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员领导的一个小组正在探索是否有可能对自动驾驶汽车进行编程，对司机的社会个性进行分类，以便他们能够更好地预测不同的汽车会做什么，从而更安全地驾驶。

在一篇新论文中，科学家整合了社会心理学工具，根据司机的自私程度对驾驶行为进行分类。具体来说，他们使用了一种叫做社会价值取向(SVO)的东西，它代表了一个人的自私程度。该系统估计驾驶员的SVO，然后为自动驾驶车辆创建实时驾驶轨迹。

研究小组在合并车道和左转的任务中测试了他们的算法。结果表明，该算法能使自驾车更好地预测其他车辆的行为，预测准备率为25%。例如，在左转模拟中，当接近的汽车有更自私的司机时，这些汽车知道要等待。尽管该系统不足以应用于实际道路，但它可能有一些有趣的用例，不仅仅是自动驾驶汽车。假设你是一名司机，突然一辆车进入你的盲点，系统会警告你车上有一名好斗的司机，并让你做出相应的调整。

这篇新论文的主要作者、研究员威尔科·施瓦廷说:“与人类一起工作意味着理解他们的意图，以便更好地理解他们的行为。人们合作或竞争的倾向经常影响他们作为司机的行为。在这篇文章中，我们试图找出这是否是我们可以量化的东西。”

如今，自动驾驶汽车的一个核心问题是，它们被设计成假设所有人的行为都是一样的。这意味着他们的决定相当保守。尽管这种谨慎减少了致命事故的几率，但也让一些人类司机感到难以理解。

施瓦廷说:“在自动驾驶车辆中创造更多类似人类的行为对乘客和周围车辆的安全至关重要，因为这样做可以让人类更容易理解和适当回应自动驾驶车辆的行为。”

为了扩大汽车的社会意识，研究小组将社会心理学方法与博弈论相结合，这是一个在竞争者之间构建社会条件的理论框架。在下一阶段的研究中，研究小组计划将他们的模型应用于行人、自行车等。此外，他们还将研究其他机器人系统，如家用机器人，并将SVO融入他们的预测和决策算法。研究人员说:“通过建立一个驾驶员个性模型，并将SVO应用于自动驾驶汽车的决策模块，这项工作为人类驾驶汽车和机器人驾驶汽车之间更安全、更无缝的道路共享打开了大门。”