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自动驾驶汽车太难驾驭?得从自个儿身上找原因

作者:小东
2016/11/18 11:04

自动驾驶汽车太难驾驭?得从自个儿身上找原因

编者按:作者 Carla Diana 在宾西法尼亚大学人机交互实验室 Slack channel 工作,她工作的地点会不时播放关于机器人的节目,平时倒不起波澜,但今年春天播出了一条特斯拉车祸的新闻,在实验室里引来了无数争论。以下是 Diana 基于这起事件所引发的一些思考,雷锋网编译,未经许可不得转载。

在我所在的 Slack channel 实验室里,大家的观点各有不同:

我开始仔细研究了这起交通事故,我想知道这个最先进的人机交互设备——特斯拉汽车,为什么在白天驶过 27 号高速公路的时候竟然没有自动识别出卡车,直接撞了上去。来自特斯拉的安全专家认为,事故原因是多方面的,技术是一方面,但更重要原因是司机也没有发现危险,以至于他也没有及时采刹车,直接撞了上去。

自动驾驶汽车已经上路,我们也应该重新正确的认识一下什么才是真正的智能机器了。现实中的自动汽车与霹雳游侠中智能汽车 KITT 是不一样的。科幻就是科幻,不是现实。但我们的希望正在一点一点的变成现实,像家用机器人Roomba、专业洗碗机器人等,它们其实都属于机器人。

特斯拉公开宣布它的自动驾驶软件只是一个测试版,并且提醒司机在驾驶的时候一定要握紧方向盘。但研发与市场推广可能有些脱节。雷锋网曾报道过,特斯拉在 2015 年 10 月的海报中曾以“Your Autopilot has arrived”为题做宣传。这个标题会给人带来“好像有一个机器人司机来接你”的误解。在海外,中国市场区直接将这一特点翻译为“self-driving”。这直接导致一名中国特斯拉司机将其撞车原因归因于特斯拉汽车本身。

早期的自动驾驶用户为了满足我们对自动驾驶的种种幻想,他们开始以不正确的方式使用其功能。在一段视频上,为了测试自动驾驶汽车,一群人坐在行驶中的自动驾驶汽车打牌,但却无人开车,这一视频引来了 50 万的播放量,但在视频最后,视频的制作者郑重声明:本视频经过了剪辑处理。上路小心、安全第一、请勿模仿。

自动驾驶到底缺什么?实际上自动驾驶真正需要的是控制共享。这种关系与战斗机飞行员训练类似。专业飞行员都使用一种计算机飞行辅助系统进行训练,我们称他为有线飞行系统。这种有线飞行系统便与自动驾驶系统类似。但最终还是我们的飞行员驾驶飞机。飞行员要想实飞的话必须进行多年训练、以增强飞行员的信息处理能力。即使飞机拥自动驾驶技术,但飞行员们仍需要学习保持飞行的感觉并随时准备做出反应。

普通的司机虽不可能像飞行员一样进行飞行训练,但汽车厂商们必须找到有效的解决方案。对于初学者,汽车厂们不应该将那些关于自动驾驶软件的信息仅留存于纸上,当它们更新自动驾驶软件的时候,这些提示也应该显示在屏幕上。汽车厂商们应开发短期培训程序来帮助人们理解自动驾驶到底是怎么回事,它什么时候起作用、什么时候无效,为什么在自动驾驶中需要人的介入。

美国前空军机器交互与有线飞行专家 Mica Endsley 说:“自动驾驶技术的错误在于当问题发生时,人却被排除在外了,并且降低了人发现问题与理解怎么解决问题的能力。”

对自动驾驶汽车司机进行训练只是解决问题的一部分,自动驾驶软件也需增强同样的训练。软件与汽车设计工程师们为了设计出更好的与人类进行交互的软件与汽车,他们应该对人类行为与认知进行更好的理解。人机交互便是对这个的研究。

在斯坦福大学,交互设计专家正在研究如何让自动驾驶汽车的摄像头、雷达、传感器更好的与人类进行交互。汽车制造商们说他们通过语音信息与物理控制相结合的方法来提醒司机路况的变化。

这些变化信号虽小,但还是越小越好。特斯拉 Model S 汽车是通过显示板上颜色信号与语音信号的变化来提醒司机,汽车需要手动驾驶。凯迪拉克的 SuperCruise 以及沃尔沃的 Pilot Assist 则是通过晃动座椅或方向盘来提醒司机需要手动驾驶。但汽车制造商们仍需改进他们的提醒方案。一位斯坦福的研究员也提出过一个新的解决方案,这是一个结合了方向盘晃动、语音提示、灯光闪烁的多感官方案。

新技术一出现,每个人都想尽快体验。但在自动驾驶世界的司机们仍需时刻保持警惕。那些降低人类应变能力的技术仍需加强训练、其提醒系统也需加强。五月份的车祸带来了惨痛代价,但如何在机器驾驶与手动驾驶之间平衡,才是厂商们的当务之急。

via popsci

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