IBM 或能解决自动驾驶汽车面临的最大问题之一

人类驾驶员和自动驾驶汽车之间的关系非常复杂，但 IBM 的研究人员已经申请了一种新的认知系统专利，该系统可以帮助确定是否以及何时由人类或自动驾驶系统接管控制。该系统基于多种指标，包括人类疲劳和情绪状态等因素，以及车辆的整体机械功能。

车载传感器将监测人类的生理状况，如心率、注视方向以及注意力是否集中，认知系统可能会意识到汽车在特定情况下更能安全地行驶。该系统将同时密切关注汽车的技术方面，寻找可能更适合人类驾驶的障碍物或错误。IBM 将其设想为第三种智能，同时监视两位潜在的驾驶员。

例如，如果系统检测到轮胎压力等小问题，它可能会认为这是人类接管控制的好机会。但是，它会首先使用分析来确保驾驶员已做好准备并准备好接管方向盘，并使用收集的数据做出决策和建议。如果系统认为汽车和人都不适合驾驶，它会尝试自动减速并停在安全的地方。除了直接可测量的因素外，系统还可以交叉检查其他自动驾驶汽车的交通模式和事故历史，以了解有关其环境的更多信息。

“我们正在设想一种自动驾驶汽车，当车上出现某些异常情况时，它能够评估人类接管汽车控制的准备情况和风险，”研究计算神经科学的 IBM 研究部首席发明家 James Kozloski 说。

想象一下另一种情况，一个孩子跑到汽车前面的街道上。这个人可能会猛踩刹车，避免事故发生，但随后可能会变得疲惫不堪或分心。IBM 系统会察觉到这一点，并建议汽车自动驾驶。科兹洛斯基说，这将是汽车接管方向盘并缓慢行驶的最佳时机，直到人有机会冷静下来。

卡内基梅隆大学研究人与复杂系统关系的副教授亚伦·斯坦菲尔德 (Aaron Steinfeld) 表示，从计算机到人类的转变是一个棘手的问题。

斯坦菲尔德说，目前在许多自动驾驶汽车中，人们可以随时通过踩刹车或按下开关等方式接管计算机，无论这是否是个好主意。他补充说，或者，汽车可以通过声音和灯光请求人类接管，尽管方法各不相同。然而，通常是因为系统错误或恶劣天气等原因。更智能的系统将帮助人类驾驶员在机械故障或紧急情况之外更加信任人工智能。

“事实是，专业司机接受过寻找这些警报的训练，并且会时刻留意它们，”他说，但普通公众却没有。

至于总体安全性，斯坦菲尔德表示，Alphabet 旗下的自动驾驶汽车公司 Waymo 每英里的碰撞率低于普通汽车，尽管驾驶员始终在场接管车辆。

然而，最大的挑战之一是能够教会人工智能识别人类的准备情况。“如果你在交通堵塞中，你会有点走神，几乎不注意——从外表看，你与一个专心致志的人非常相似，”他说。“这就是为什么这是一个难题。”