英国国家机器人中心开展研究 以提高无人驾驶汽车安全性

从拆除福岛核电站到检查北海的水下能源基础设施，几十年来，机器人车辆一直在危险环境中运行。目前，自动驾驶汽车已经从研究中心顺利过渡到现实社会，从船舶到杂货配送，几乎没有出现任何错误。然而，自动驾驶汽车的开发仍处于测试阶段。2018年优步自动驾驶测试车导致一名行人死亡。尽管此类事件在非自动驾驶中经常发生，但公众对自动驾驶汽车的安全标准很高。即使只发生一次事故，自动驾驶汽车也可能被认为是不安全的，不应该被放置在公共道路上。因此，设计一款能够始终做出最安全决策的完美自动驾驶汽车是一项极具挑战性的技术任务。与其他在严格控制的环境中推出的自动驾驶汽车不同，无人驾驶汽车需要在超长且不可预测的道路网络中运行，以快速处理大量复杂的变量，以确保安全。受交通法规的启发，研究人员正在开发一套规则，以帮助自动驾驶汽车在各种可能的情况下做出最安全的决定。为了确保可靠的自动驾驶汽车在道路上的安全，研究人员验证了上述规则，这也是必须克服的最终障碍。科幻小说家艾萨克·阿西莫夫于1942年提出了“机器人三定律”。第一条也是最重要的法律是：“机器人不得伤害人类，或在看到人类受到伤害时袖手旁观。”如果自动驾驶汽车伤害人类，显然违反了第一条法律。英国国家机器人中心正在进行一项研究，以确保自动驾驶汽车始终遵守上述法律。这一保证将为各种严重的安全问题提供解决方案，这些问题是自动驾驶汽车在全球普及的主要障碍。人工智能软件实际上非常善于学习新的场景。通过使用受人脑布局启发的“神经网络”，这种软件可以识别数据中的模式，例如车辆和行人的运动轨迹，然后在新的场景中提取这些模式。但我们仍然需要证明，为自动驾驶汽车学习的所有安全法规都可以应用于新的场景。因此，我们可以采用形式验证，即计算机科学家用来证明规则在所有情况下都有效的方法。例如，在数学中，没有必要测试x和y的每一个可能值来证明x+y等于y+x。在正式验证下，没有必要在公共道路上详细测试所有可能的情况，以证明人工智能软件如何应对不同的场景。该领域最近的成就之一是人工智能系统的验证，该系统使用神经网络来避免自动驾驶飞机之间的碰撞。研究人员已经成功地使用了形式验证方法来证明该系统将始终正确响应，并且不会考虑相关飞机的水平和垂直操作。为了确保所有道路使用者的安全，人类驾驶员将学习和遵守交通法规，并在实际情况下正确使用。我们还可以让自动驾驶汽车学习这些规定，因此我们需要分解规定中的具体要求，以帮助车辆的神经网络理解并遵循每一项规定，然后验证它们是否能够在所有情况下安全地遵守这些规定。然而，当研究交通法规中“绝对不能”一词的后果时，验证自动驾驶汽车是否安全地遵守这些规则变得非常复杂。为了让自动驾驶汽车在所有情况下都能像人类一样做出反应，有必要对这些法规进行编程，并考虑细微的差异、加权风险和偶尔发生的事件。在上述情况下，不同法规之间可能存在直接冲突，要求车辆忽略一个或多个法规。这项任务不仅需要程序员，还需要律师、安全专家、系统工程师和政策制定者共同完成。在新成立的AISEC项目中，研究团队正在设计一种工具，以促进跨学科合作，并推动建立自动驾驶汽车的道德和法律标准。改进无人驾驶汽车是一个动态的过程，这取决于不同时期的法律、文化和技术专家对完美的定义。AISEC工具建立在这一理念之上，可以提供一个“任务控制面板”来监控、补充和改变自动驾驶汽车最成功的法规……

然后将提供给汽车工业。研究人员希望在2024年之前交付AISEC工具的第一个实验原型，但他们仍然需要创建一种自适应验证方法来解决当前的安全问题，这可能需要几年的时间来构建和嵌入自动驾驶汽车。自动驾驶汽车事故的新闻总是成为头条新闻。在实验室中，如果一辆自动驾驶汽车99%的时间都能识别行人并及时停车，这样的成绩是非常值得称赞的，但在现实生活中，它可能是一台杀人机器。通过为自动驾驶汽车制定可靠且可验证的安全规则，可以消除1%的事故率。

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