MIT用AI为司机自私程度打分，让无人车了解如何与不同性格驾驶员“打交道”

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团队的模型同时吸收了博弈论和社会价值取向（SVO）的心理学概念，后者代表了某人的自私（“利己主义”）与合作（“亲社会”）的程度。为了对其进行架构，他们对驾驶员最大化其行为效用的场景进行了建模，在该场景中，模型学会了根据运动片段预测驾驶员是合作型的，利他型的还是利己型的。通过这种方式经过一段时间的训练，人工智能开始了解在何时表现出不同的适合性驾驶行为。

例如，在涉及合并和左转的场景中，驾驶员要么让其他汽车并入车道，要么选择自己先过（与不需要并入车流的情况相比，并入车流是大多数人的选择）。研究人员的模型可能会选择更加果断，以确保能够在交通拥挤的情况下改变车道。在其他情况下，比如当面对完成一个不受保护的左转弯时，模型可能会等待一辆亲社会型的驾驶员汽车驶近，然后再采取行动。

在无保护左转弯的情况下（即没有红绿灯或停车标志来指引方向），自动驾驶汽车（红色）需要等待直到遇到亲社会型的汽车

该模型自动驾驶汽车（红色）面向自私型的司机将会等待他先过去，但面向亲社会型的司机将会直接转弯 。

学习人类行为实现更智能的自动驾驶

该项目的主要研究员Wilko Schwarting在一份声明中说：“在自动驾驶汽车中创造更多类似于人类的行为，对乘客和周围车辆的安全至关重要。行为的可预测性将使人类能够理解并适当地响应自动驾驶汽车的行为。”

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