美國(guó)現(xiàn)有規(guī)則允許公司讓研發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車上路測(cè)試、并“自我認(rèn)證”他們的測(cè)試方法是安全的——美國(guó)安全調(diào)查員對(duì)美國(guó)的這種現(xiàn)有規(guī)則感到不滿，這是正確的。

美國(guó)國(guó)家交通安全委員會(huì)（US National Transportation Safety Board）成員詹妮弗?霍門迪（Jennifer Homendy），在最近的一場(chǎng)關(guān)于2018年3月優(yōu)步（Uber）無(wú)人駕駛汽車致命車禍的聽(tīng)證會(huì)上表示：“在我看來(lái)，他們把技術(shù)進(jìn)步放在拯救生命之前?！?/p>

要理解為什么那輛車撞死了一個(gè)推自行車過(guò)馬路的行人，以及為什么這種事故在將來(lái)很難避免，可以想想我在英國(guó)一個(gè)中等城市開(kāi)車去買雜貨的過(guò)程。我不得不穿過(guò)狹窄的街道，經(jīng)過(guò)幾十輛停著的汽車。這是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程：如果迎面有車開(kāi)過(guò)來(lái)，我必須停下來(lái)，然后決定他們給我讓路還是我給他們讓路。

有時(shí)候，如果我趕時(shí)間，我會(huì)稍微大膽一點(diǎn)，希望迎面而來(lái)的車子會(huì)停下來(lái)讓路。如果對(duì)面的司機(jī)做了同樣的事情，我必須沖到一輛停著的汽車后面，否則我們不得不相互緊貼著通過(guò)，同時(shí)保持后視鏡完好無(wú)損。

這種混亂而即興的談判通常非常有效。但是現(xiàn)在想象一下，模擬這種交通談判，寫下每一個(gè)選擇。它變得極為復(fù)雜。每天都有新的挑戰(zhàn)：不同的路況、汽車、行人、自行車、嬰兒車，當(dāng)然還有天氣。然后試著把這個(gè)模擬變成自動(dòng)駕駛汽車可能遵循的計(jì)算機(jī)算法。

自動(dòng)駕駛汽車中的攝像頭、圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)不可能好到足以看到人類駕駛員微笑、指點(diǎn)或點(diǎn)頭。即使是閃燈等容易檢測(cè)到的信號(hào)，對(duì)它們來(lái)說(shuō)可能也難以理解。根據(jù)具體情況的不同，你對(duì)別人閃燈可能意思是“前進(jìn)”、“小心”或“你的車有問(wèn)題”。

我和我的同事們一直在嘗試模擬這種交通談判，以幫助自動(dòng)駕駛車輛、人類駕駛員、騎自行車者和行人安全地在這種談判中通過(guò)我們的道路。它包括解決有關(guān)人類行為的基本問(wèn)題。

我們開(kāi)發(fā)了一種理解人們?nèi)绾谓涣骱突?dòng)的新方法，稱為“虛擬談判”。當(dāng)沒(méi)有時(shí)間或機(jī)會(huì)進(jìn)行真正的談判，但結(jié)果很明顯的時(shí)候，想象中的談判就足夠了。

當(dāng)在狹窄的道路上遇到另一輛車時(shí)，很明顯，你只需要倒車一小段距離，而且也應(yīng)該這樣做。同樣明顯的是，不管路況如何，在任何談判中，坦克或卡車都會(huì)勝出。虛擬談判有助于確保雙方按應(yīng)該會(huì)達(dá)成一致的做法行事。

除非自動(dòng)駕駛汽車在社交上足夠老練，能夠以這種方式解決與人類的交通談判，否則它們可能是危險(xiǎn)的?；蛘?，自動(dòng)駕駛汽車可能會(huì)過(guò)于謹(jǐn)慎，在交通情況解決之前都會(huì)停下來(lái)，從而在高峰時(shí)段造成嚴(yán)重的交通堵塞。解決這個(gè)問(wèn)題相當(dāng)于在駕車領(lǐng)域通過(guò)圖靈測(cè)試，這個(gè)測(cè)試挑戰(zhàn)的是機(jī)器表現(xiàn)出與人類一般無(wú)二的行為的能力。

我們中的許多人都看過(guò)那些令人印象深刻的視頻：特斯拉（Tesla）司機(jī)在高速公路上打開(kāi)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，他們逍遙地坐在那里看書(shū)，而汽車自己在高速行駛。但是，如果要讓這些汽車進(jìn)入交通談判司空見(jiàn)慣的較狹窄的城鎮(zhèn)街區(qū)，相關(guān)問(wèn)題幾乎沒(méi)有得到解決。這可能是自動(dòng)駕駛車輛發(fā)展的決定性限制因素。

這些問(wèn)題非常棘手，很難用目前的算法解決。每增加一個(gè)復(fù)雜因素，所有的計(jì)算都必須重新編程。沒(méi)有一套算法是足以解決問(wèn)題的，因?yàn)橛袩o(wú)限的可能性和組合。甚至機(jī)器學(xué)習(xí)也可能會(huì)有困難。從理論上來(lái)說(shuō)，僅僅為了學(xué)會(huì)區(qū)分貓和狗的照片，人工智能就需要數(shù)百萬(wàn)張照片。交通談判要比這復(fù)雜多少？

汽車制造商和科技集團(tuán)正在努力解決這些問(wèn)題。他們的無(wú)人駕駛汽車正在我們的街道上練習(xí)，正如優(yōu)步車禍所顯示的，可能會(huì)帶來(lái)致命的后果。

這里還有更好的方法。我們應(yīng)該避免而不是硬碰這個(gè)問(wèn)題。給自動(dòng)駕駛汽車劃定專用公路和車道。在我們復(fù)雜而混亂的道路上讓它們和人類司機(jī)混在一起，既可怕又危險(xiǎn)。隨著時(shí)間的推移，這些自動(dòng)駕駛車道可以逐漸增加，直到我們所有的車輛都是自動(dòng)駕駛的。它將更像一個(gè)沒(méi)有鐵軌的火車或電車系統(tǒng)。

自動(dòng)駕駛汽車提供了一個(gè)充滿著各種可能性的令人興奮的未來(lái)，但是讓它們成為現(xiàn)實(shí)的最簡(jiǎn)單的方法是讓其他道路使用者遠(yuǎn)離它們。