人类司机经常惹麻烦!是的，这正是自动驾驶汽车业内喜欢说的。他们喜欢把责任推给那些疯狂的人类司机，尤其是在无人驾驶汽车和人类驾驶汽车发生碰撞事故的时候。
举例来说，亚利桑那州在2017年3月发生的一次事故涉及到有人驾驶的本田CRV与一辆Uber自动驾驶汽车相撞。这是一个很有价值的例子，可以让我们深入了解并预测无人驾驶汽车与人类驾驶汽车之间的交互。
在我看来，自动驾驶汽车和自动驾驶汽车的制造商必须意识到，他们不能简单地把矛头指向人类司机。这是真正实现自动驾驶，保证安全性的一种便捷方式。到目前为止，公众和监管机构对自动驾驶汽车的神奇之处都充满了兴趣，以至于都在用一个简单的借口来解释，人类司机非常糟糕。如果坚持如此，最终我们将会经历一种痛苦，也就是认识到目前无人驾驶汽车还无法像我们期待的那样进行驾驶。
据亚利桑那州警方调查报告称，本田的司机试图在交叉路口左转，当时其处在对向三车道的位置。在一个经典但却十分危险的操作中，人类驾驶员观察到，两个距离最近的对向车道上汽车已经减速，因此，人类司机认为两股对向车道的汽车停下后自己可以继续左转。与此同时，Uber的自动驾驶汽车出现在了第三股车道上，于是Uber汽车飞速通过十字路口，而人类司机因为左转强行冲向Uber自动驾驶汽车。
我想我们都会认识到，试图做出这样一个左转弯动作的人基本上是在冒风险，这种左转应该避免。但可悲的是，我看到人类司机每天都在做出这样的冒险，尽管他们认为这是值得的，但我强调他们这么做往往是愚蠢的，完全可以通过耐心等待来避免。他们冒险是因为糟糕的判断。
话虽如此，但事实证明，当时交叉路口的交通信号灯已经变黄了。这当然意味着，在进入十字路口时，第三车道的汽车应该提高警惕。我们都知道，很多人类司机在信号灯变黄时会突然加油，试图抢过十字路口。Uber声称，自动驾驶汽车并没有试图加速通过交叉路口。相反，他们声称，Uber自动驾驶汽车的时速是38英里，而且保持着恒定的速度。他们还指出，每小时38英里的速度低于限速规定，所以Uber的自动驾驶汽车并没有超速行驶，也没有加速穿过十字路口。
本田直接撞上了Uber自动驾驶汽车，碰撞是如此剧烈，以至于Uber汽车撞到了交通线杆，然后发生了侧翻。所幸Uber汽车内的工程师并没受伤，也没有引发其他人身伤害。正如你所想象的，两辆汽车的车内乘员都有可能受到严重伤害，这将是一个非常糟糕的结果。甚至也会出现多米诺骨牌效应，这意味着本田可能会撞到其他汽车上，而Uber自动驾驶汽车也可能会撞到其他汽车上。此外，由于这是一个十字路口，附近可能会有行人因此受伤或死亡。幸运的是，这一切都没有发生，但概率很大。我们在新闻中经常看到诸如此类的可怕车祸。
现在让我们来剖析一下在亚利桑那州坦佩市发生的事故。
首先，警方表示，责任在于本田司机，而Uber的“无人驾驶汽车”并没有错。总的来说，我们对于驾驶和道路规则的直觉让我们相信这有道理。本田的人类驾驶员在左转弯时冒了很大的风险，而且从法律角度看，他们应该在确认安全的情况下左转。显然，结果表明，其并没有安全驾驶。Uber的自动驾驶汽车有权通过十字路口，无论信号灯是绿色还是黄色。
如果交叉路口的信号灯变成红色，我们就会以不同的方式来讨论为什么沃尔沃会闯红灯，我们会从另一个角度讨论人类驾驶员与自动驾驶汽车的相互作用。
这是否意味着无可争辩?不，不是如此。事实上，Uber自动驾驶汽车在接近十字路口时完全可以看到黄灯。我们都知道，我们自己在驾驶时需要判断我们与十字路口的距离以及速度，判断是否能够在信号灯变红之前通过十字路口。我们也都知道，就像经验丰富的人类驾驶员一样，我们需要进行防御性的驾驶，并对那些试图做冒险动作的白痴司机做出细致观察。如果换做人类驾驶Uber的汽车，他是否会和自动驾驶汽车一样做出同样的判断，驶入十字路口，还是会决定刹车停下来?或者至少可以放慢速度，看看是否真的足够安全，然后再进入十字路口?特别是因为附近的车流在同一个方向上已经减速，通常通过经验我们可以得知，你应该特别注意其他车辆，认为这意味着停车观察。
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我们都知道，当你遇到红灯时，如果你突然刹车或减速，你身后的一个白痴司机可能会撞到你。他们经常不注意，所以他们会追尾。或者，他们看着十字路口的灯，看到它变黄了，他们想加快速度，如果一旦你减速了，这就会有麻烦，因为在同一时刻他们决定加快速度，你却决定放慢速度。这是一个糟糕的情况。
为什么优步无人驾驶汽车的工程师不接管汽车，并对这种情况做出更合理的判断呢?工程师表示这一切发生得太快了。长期以来，我一直在猛烈地抨击自动驾驶汽车的这种问题，也就是将控制权交还给人类，还往往是在最后一刻。这种做法是一种错误的希望感，实际上往往会让事情变得更糟。我会一直强调这一点，直到有人重视。
Uber自动驾驶汽车在人工智能方面的问题是，我们真的不知道它是否对驾驶汽车有人类这种“直觉”。我打赌，它只是通过摄像机和雷达“看到”，十字路口可以通行，它看到了黄色的光，意味着它可以继续前进。我怀疑它是否真的计算出了安全通过十字路口的可能性，而且我敢肯定，它并没有计算出侧方的其他车辆，也没有计算出汽车经常试图在拥堵的车流中左转。Uber自动驾驶汽车的防御性驾驶在哪里?似乎什么都没有。它没有加速，也没有减速。这就像谚语说的老爷爷那样，我自己在这个世界上很快乐，没有什么关心的，只是选择自顾自地开车穿过十字路口。
你可能会说，好吧，如果我们在路上都有自动驾驶汽车，就不需要进行防御性的驾驶，因为如果本田是一辆自动驾驶汽车，它就不会尝试去冒险。完全是废话!首先，在未来的许多年里，有人驾驶汽车和自动驾驶汽车将在道路上混在一起。我曾多次警告说，没有魔法能在一夜之间把所有汽车都变成自动驾驶汽车。
其次，我们真的不知道自动驾驶汽车在驾驶本田时会做什么。如果自动驾驶汽车正在使用机器学习，它可能会成功地进行类似的尝试，因此相信左转弯是可以的，并且和人类司机一样(或者甚至更糟!)……事故现场的一些目击者称，他们认为Uber的自动驾驶汽车确实加速了。我们是否相信优步自动驾驶汽车保持了速度的稳定?到目前为止，似乎还没有进一步的调查。所有的自动驾驶汽车制造商对事故发生的情况能有更多的了解，难道不是很有帮助吗?我们希望他们开发的自动驾驶汽车能够避免犯同样的错误。你可能会希望如此，但就目前而言，这是不太可能的。
人们对自动驾驶汽车的问世感到兴奋，但似乎没人敢质疑自动驾驶汽车到底在做什么或不做什么。很明显，如果自动驾驶汽车在路上行驶，我们必须期待它们能够做出防御性驾驶。他们不能只是在我们周围行驶，不知道如何对其他司机的冒险保持警惕。
自动驾驶汽车需要预测人类驾驶员会做什么。它们也需要预测其他自动驾驶汽车将会做什么。而且，请记住，并非所有的自动驾驶汽车都在做同样的事情。每一个自动驾驶汽车制造商都在生产自己的自动驾驶汽车，所以无论一辆自动驾驶汽车能做什么或不能做什么，都与其他无人驾驶汽车无关。
正如每个人类司机都与众不同、都会以个性化的方式驾驶一样，各种各样的自动驾驶汽车也同样如此。这也意味着如果无人驾驶汽车没有集体学习，它至少有可能让所有的自动驾驶汽车从彼此的经历中受益。如果自动驾驶汽车制造商不打算将防御性驾驶策略注入他们的人工智能，我们可能会预料到车祸次数以及人类的疲于奔命会增加。
等待机器学习逐渐弄清这些情况并不是唯一的方法。任何经验丰富的车手都可以告诉你他们的防御性驾驶方式。这既是一种学习，也是一种教育。大多数自动驾驶汽车制造商都在艰难地让自己的汽车按照通行的规则行驶。而先进的驾驶技术，比如防御性驾驶目前并不是他们关注的重点。
从本质上讲，如今大多数自动驾驶汽车的水平都与高中生的水平差不多，他们只是在学习驾驶一辆汽车。我想说的是，从很多方面来说，这更糟糕，因为高中生拥有无人驾驶汽车所缺乏的人类感官体验，而哪怕只是一个青少年也有人类的判断。
防御性驾驶需要的不仅仅是避免撞上其他车辆。我们需要我们的自动驾驶汽车还要避免撞上摩托车等其他交通工具。我可以保证，如果我每天在高速公路上都严格按照规定的道路行驶时，我就会不停地撞上摩托车，因为他们会不停地窜来窜去。你需要适当的防御性驾驶策略来确保你不会制造事故。例如，很多人类汽车司机会突然变换车道，结果一个高速行驶的摩托车就会撞上来。在过去的一个月里，我目睹类似的情况就发生了三次。这很可怕，而且是可以避免的。是的，你可以说那个骑摩托车的人是鲁莽的，但最终，不管鲁莽与否，伤害和死亡都是由汽车引起的，而不是因为鲁莽的摩托车驾驶员而造成的。错误是一个问题，受伤或死亡是另一个问题。
自动驾驶汽车也需要当心行人。我曾指出目前车祸导致的死亡事故中，行人因车祸受伤和死亡的人数持续上升。一些人认为，自动驾驶汽车将减少或消除这些事故。我指出，这并不一定是真的，而且一旦我们在路上看到更多的自动驾驶汽车，我们可能会看到这一数字会出现增长。自动驾驶汽车也需要通过防御性驾驶避开动物，以避免撞上突然窜到路中间的狗或者猫。
有多少自动驾驶汽车是为了避免这种碰撞而设计的?现在，几乎没有。
那些正在开发自动驾驶汽车人工智能系统的人，需要的不仅仅是驾驶汽车的自动化。我同意，赋予自动驾驶汽车人工智能是巨大的成就。如果自动驾驶汽车仅仅是被限制在一种特殊的道路上，并保证在附近或附近没有人，我就会说，由人工智能驾驶汽车就已经足够了。但是，当自动驾驶汽车在有人的公共道路上行驶时，它们必须具备防御性驾驶能力。
它们需要使用自己的传感器来检测需要特殊驾驶策略的能力。
它们需要积极主动，预见危险的情能力。
它们需要迅速评估形势并采取行动以尽量减少或避免灾难的能力。
这不是一件容易的事情，但却是必须的。
这是必须的，因为我们不能假设一个坐在数吨重汽车里的工程师，可以随时接管控制并避免碰撞。我希望自动驾驶汽车和其他任何人类驾驶员一样，而不仅仅是一种制导导弹，盲目地严格遵守道路规则。让我们赋予它们直觉，让它们成为精明的基于人工智能的司机。
