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在冬天或暴风雨里开车时，人们可能会产生恐惧感并变得更加小心。那么，能否将一些恐惧特征和防御性驾驶方式集成至自动驾驶汽车呢？据外媒报道，新研究表明，通过被赋予类似于人类感到恐惧时所经历的神经特征，人工智能（AI）系统可以成为更安全、更谨慎的驾驶员。
研究人员发现，这有利于自动驾驶AI系统更加安全地运行，使其超过其他领先的自动驾驶车辆系统。
新加坡南洋理工大学（Nanyang Technological University）机械与航空航天工程学院的副教授兼自动驾驶和人机系统实验室负责人Chen Lv帮助共同设计了这个新系统。他指出，近年来，神经科学和心理学领域一直在深入探讨人类大脑的内部运行方式，包括杏仁体（大脑中调节情绪的部分）。“就生存而言，恐惧可能是人类和动物最基本、最关键的情感。”
心理学和神经科学研究表明，不仅仅是恐惧，想象力和预测危险情况也在生存过程中发挥着作用。Lv表示：“在这些见解的推动下，我们设计了一种类人脑机器智能范式以获得恐惧感，从而增强或确保安全性。”
该团队开发的自动驾驶代理学会了如何通过迭代和预测来应对危险场景，从而明显减少系统在与现实环境交互时做出不安全决策或行动的频率。Lv表示：“我们可以在大脑中想象各种不愉快或可怕的场景，从而了解如何更有效地避免这些可怕的情况，例如防止发生碰撞。”
在这项研究中，该团队通过模拟测试他们的特殊类型神经网络——FNI-RL（受恐惧神经启发强化学习，Fear-Neuro-Inspired Reinforcement Learning），并与其他10个基线驾驶或自动驾驶系统进行比较，包括基本的智能驾驶员神经模型、对抗性模仿学习神经网络和一组有执照的人类驾驶员。
结果表明，FNI-RL的表现比其他AI代理要好得多。例如，在短距离驾驶场景中（在十字路口左转），FNI-RL的驾驶性能比其他自动系统提高了1.55%-18.64%。在另一项更长的2400米模拟驾驶测试中，比起其他自动驾驶系统，FNI-RL将驾驶性能提高了64%。重要的是，FNI-RL更有可能在没有任何安全违规行为（包括碰撞和闯红灯）的情况下到达目标车道。
研究人员还在驾驶刺激器（driving stimulator）上对FNI-RL和30名人类驾驶员进行实验测试，包括三种不同的场景，比如另一名驾驶员突然插到他们前面。在这三种情况下，FNI-RL的表现都优于人类。
这些只是初步测试，在汽车制造商或自动驾驶汽车公司可以使用该系统之前，还有很多的工作要做。研究人员感兴趣的是，将FNI-RL模型与其他考虑时间序列的AI模型（如大型语言模型）结合起来，可能会进一步提高性能。Lv表示：“这有望实现高水平的具身AI（embodied AI）和值得信赖的自动驾驶，让交通变得更加安全。”
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