(2018-08-07)自駕車,顧名思義是自己會駕駛的車。今年三月,Waymo在亞利桑納州鳳凰城進入新階段,不再有安全駕駛員坐在駕駛座,在特定地區由乘客自由免費搭乘。

她要不要在這裡過馬路?自駕車猶豫不決。(圖:Perceptive Automata)

(2018-08-07)自駕車,顧名思義是自己會駕駛的車,沒有人駕駛,也不用遠地遙控,找路探路、遵守交通規則、規避意外、車內乘客舒適安全,全由車內系統自己操縱管控。

2004 年美國「國防高等研究計劃署」(DARPA)舉辦校際自駕車競賽,引發各校興趣,以後連續幾次競賽,從趣味轉為可行研究,接著開始各種試驗,發展到現在的實際道路測試,自駕車成為交通工具即將成真,可大幅度減少車禍死傷。

 

自駕車的製作雖然每家不同,但主要技術大同小異,車頂上的小圓桶稱為「光達」(Lidar),是車的眼睛,以快速的雷射光360°掃描周遭景觀,製成立體圖像。另外,裝有多個攝影機,來監看交通燈、前車煞車、行人過街;車的前後左右裝有光達或雷達,檢驗車身鄰近有沒有障礙物。當然更重要的是接收GPS信號,保持行車的準確位置。這些接收到的信息整合到軟體,車就可以自己行駛了。

Google起步最早,自2009年研發迄今,正式命名Waymo的自駕車,已經在全美25個城市的街道試車700萬哩(1,100萬公里),為了安全,駕駛座仍坐有「安全駕駛員」,預防突發路況改由手動應變。

今年三月,Waymo在亞利桑納州鳳凰城進入新階段,不再有安全駕駛員坐在駕駛座,在特定地區由乘客自由免費搭乘。上週又開始試驗「收費」,僅告知乘客車資實際並不收費,做計程車準備;日前,又與鳳凰城的公車輕軌大眾交通系統接駁,便利市民。

看樣子,無人駕駛的真自駕車,真的要開始上路了,尤其像Waymo研發測試那麼多年、路跑了那麼多里,經歷各種路況,累積了龐大的學習數據,應該安全無虞了。

但一家新創公司Perceptive Automata卻提出了一個盲點:自駕車對於交通規則、路標號誌、周遭障礙,自然都能遵循處理,但對人、特別是路邊的行人,仍存潛在的安全危險,因為人有突如其來的行為,自駕車卻沒有預知的智慧,一旦發生,自駕車可能無法及時因應。

Perceptive Automata(知覺的自動機械),成員包括一些學者專家,技術長是哈佛視覺試驗室的Sam Anthony博士,專長是AI的人性面。兩年前他帶著攝影機,拍攝一個街道路口的人車互動,想從中找到一個心中疑慮的解答。

疑慮是:有多少人在開車的時候察看別人,瞭解別人想什麼,然後因應反應?他在拍攝的影片中找到了答案,是「直覺下意識判斷」,因為人類有非常好的「寂靜溝通」能力,就是這種不需語言的溝通,確保了我們開車的安全。

但機器,或說是AI,就沒有這一關鍵性的能力,機器不能解譯人類的寂靜語言,也無從直覺的意識到人類的思維,那我們是不是可以給機器、像是自駕車,有能力來解讀人類的意向?Perceptive Automata的成立,就是來增進自駕車解讀行人意向的能力,他走的快、走的慢、左顧右盼想過街、還是不想過。

行人的走路速度、姿態、方向,以及一些肢體動作,可以用電腦視覺等物理方法分析,但腦子在想什麼,則無從得知,超出了機器學習的範圍。於是Perceptive Automata的專家們,根據在哈佛實驗室的經驗,啟動了「行為科學」,既然機器不懂得人類的直覺,人總懂得人類自己的直覺吧,集合人的經驗是不是可以發展出一種邏輯,供自駕車學習?

專家們收集許許多多路上的行人的影片,然後請一群人分別觀看,每看到一個行人,就註解他的意向。當然,同一行人的動作會有不同的解讀,路邊一個人向來車招手,有人解讀為讓車停下好讓他自己過街,也有人解讀讓車先行他再過街。

這樣反覆千萬次,累積各種互動資料,集合成一個邏輯、通常稱為「模型」,可以解譯人的直覺,再與自駕車系統連接,自駕車就會更聰明的瞭解街道行人的意向。

下圖路口站著一個人,雖然沒有動作,但根據「模型」判斷,這個人即將過街,自駕車就可能慢下來,甚至準備停車。


(圖:Perceptive Automata)

又如下圖,一個行人在路邊與自駕車同一方向行走,也不靠街道邊緣,根據「模型」的判斷,這個人沒有過街的意向,自駕車就可以正常速度直行,不必慢下來。


(圖:Perceptive Automata)

技術長Sam Anthony說,他們的「模型」、或說是人類直覺的AI軟體,已經與全球多家自駕車製造公司合作,並與晶片公司Nvidia結為夥伴,至於像Waymo已經有相當多的街道經驗,會不會用這個技術,就不得而知。

Sam Anthony也說,他們的目的,在減少自駕車不必要的煞車與再啟動的反覆動作,讓車內乘客坐的更舒適、更安全。

*本文取材自2018年8月5日「那福忠西海岸數位隨筆(60)」:當自駕車遇到行人
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