Mehul Bhatt：让无人驾驶汽车像人类一样学习理解世界

隐藏实体的情况:例如，闭塞的骑车人。

在交通中，人类习惯于不断地预测接下来会发生什么。这种推理能力是今天的自动驾驶汽车和人工智能系统普遍缺乏的。在最近的一项研究中，Mehul Bhatt与德国和印度的同事一起证明，将现代神经学习与常识推理相结合，可以克服目前困扰自动驾驶汽车的一些缺陷。这项研究发表在《人工智能》杂志上。

“开发出的人工智能方法可以让无人驾驶汽车像人类一样学习理解世界。有了理解，就有了解释决定的能力，”Mehul Bhatt说。

因此，自动驾驶汽车可以识别隐藏在汽车后面几秒钟的自行车手仍然存在，直到它重新出现。这种方法使自动驾驶汽车能够展示一系列类似于人类的常识能力。这种能力在无人驾驶汽车或其他仅基于机器学习的人工智能技术中是无法实现的。

“我们的方法让自动驾驶汽车了解事件的过程，在这种情况下，能见度被汽车挡住，在汽车通过后，骑车人将再次可见。这种程度的理解对于自动驾驶汽车在不同的驾驶条件和环境下做好交通准备至关重要。”

包容、安全、信任

安全是开发像人类一样观察和理解世界的人工智能技术的另一个重要优势。这种新的人工智能方法使自动驾驶汽车能够展示它们为什么会在交通中做出某个特定的决定，比如突然刹车，而今天的自动驾驶汽车无法做到这一点。

Mehul Bhatt强调，“最重要的是，我们没有没有人完全理解的非透明技术在驱动着我们，无论是人工智能的开发者，还是汽车的制造商或工程师本身。如果自动驾驶汽车想要和人类共享同样的空间，我们需要了解这些汽车是如何做出决策的。”

这在研究事故、解决保险问题和帮助有特殊需要的人方面也是至关重要的。

“最终，标准化是至关重要的。我们需要对自动驾驶汽车的技术达成共识——就像我们对飞机技术的理解一样。目前，我们离它还很远。这只有在我们完全理解我们正在开发的技术的情况下才会发生，”Mehul Bhatt说。

为人类发展技术

除了开发人工智能技术，Örebro的Mehul Bhatt和博士生Vasiliki Kondyli正在研究人类在交通中如何行为，他们允许测试对象在实验控制的交通情况下在虚拟世界中驾驶汽车。

Mehul Bhatt解释说:“人类行为研究的结果将用于开发无人驾驶汽车的以人为中心的人工智能技术，从而达到人类的期望。”

影响未来的交通

据Mehul Bhatt称，自动驾驶汽车的发展正处于全面展开之中，现在是影响智能出行系统未来的时候了。

“我想为自动驾驶汽车技术的发展做出贡献，这些技术安全、合法地将我们从A地带到B地，同时满足无障碍需求和社会规范。既然我们绝不允许人类在没有驾照的情况下驾驶汽车，我认为我们至少应该对自动驾驶汽车提出同样的要求，”Mehul Bhatt总结道。