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他人下一步會做出什麼行動，即便在喝牛奶，我們也會想想昨晚的《美國偶像》劇情，安撫牙牙學語的孩子，檢查語音留言。在馬里蘭州某一路段上進行的一項調查發現，車速達到時速30英里時，每2英尺處就顯示一條資訊。調查推斷，司機每分鐘可接受1　320條資訊，或者大約440個字。這相當於閱讀過程中的三段話，同時還可以欣賞一些漂亮景象，更不要說前面提到的其他事也要完成。在駕駛過程中的每一分鐘，你都在重複這樣的事。

因為這些事情看起來很容易，所以我們不太專注於此。駕駛就像呼吸，或者像不經意的自我放鬆。我們不過做完這些事情，僅此而已。不過再想一想，人類這種能力確實令人震驚，仔細考慮一下：讓一個非人類去駕駛，它需要做些什麼？塞巴斯蒂安·特倫（Sebastian　Thrun），斯坦福大學的人工智慧實驗室的負責人，他和隊友過去幾年一直致力於此項研究。在2005年，特倫和同事們贏得了〃國防部高階研究計劃局挑戰賽〃（Defense　Advanced　Research　Project　Agency）大獎，他們的車在崎嶇的莫哈維沙漠中行駛了132英里，使用的大眾途銳轎車名為　〃斯坦利〃（Stanley），這是輛無人駕駛汽車。僅僅依靠全球定位系統，攝像頭，和很多感測器的協作，車輛用了不到7小時的時間就走完了這一路程，平均速度很快，時速達到了19。1英里。

特倫和他的團隊在經歷了一系列挫折之後，改變了駕駛指揮方法，使　〃斯坦利〃最終獲得了勝利。〃我們教會〃斯坦利〃要像個學徒，而不要像電腦，〃特倫這樣告訴我。〃我們不告訴〃斯坦利〃怎麼做，〃如果接下來有情況發生，它就會相應的採取下一步行動　〃，我們透過舉例來對它進行訓練。比如說，如果僅僅告訴〃斯坦利〃如何限速行駛，這種做法並不會有效果。人開到凹凸不平的車道上會減速，〃特倫說道，〃但是機器人沒那麼聰明，它會一直以時速30英里的速度駕駛，直到報廢。〃不過，特倫親自駕車，讓〃斯坦利〃記錄駕駛的軌跡，記好駕駛的速度和車輛的震動情況。在路段變窄，或者是車身震動異常的情況下，〃斯坦利〃觀察了塞巴斯蒂安做出的反應。

我們把多數人學習的駕駛方式教給〃斯坦利〃，不是讓它在課堂上死記硬背交通規則，也不讓它觀看充斥血腥場面的安全教育影片，而是實戰觀察，讓它坐在家長車的後座上。對於特倫來說，這一過程使他開始〃質疑什麼是真正的規則〃。雖然基本規則很簡單：在一條路上從一處到另一處要限速行駛，不過，如果教會〃斯坦利〃嚴格的規則，會讓他產生過激反應，就像達斯汀·霍夫曼在《雨人》中飾演的自閉角色，他在過馬路時停在路中間，因為路燈顯示〃禁止通行〃。但如果常規都被打破，就像他們駕駛時經常遇到的情況那樣，事情又會怎麼樣？〃沒有規定說風滾草一定要長在車道之外，〃特倫解釋道。換句話說，還會有其他事發生。各種各樣的變故或者〃噪聲〃都存在。看到閃著燈的警車時，我們要判斷是不是有什麼人被抓；同樣，〃斯坦利〃也需要破解困擾他的道路環境：在路中間有沒有石塊或者紙盒？路上有沒有限速障礙，或者是否有人從車上摔下來？單單紐約市〃禁止停車〃的限制標誌就可以讓〃斯坦利〃敗下陣來。

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第31節：為什麼你車開得不像你想的那麼好？（2）

如果這些情形已經很複雜，那麼再思考一下通常在駕駛時，多數人所處的各種環境：不僅僅是杳無人煙的沙漠通道，還要考慮到鬧市和鄉下街道。理解了特倫的想法之後，我明白這正是他在思考的問題。特倫現在正處於國防部高階研究計劃局城市挑戰賽下一賽季的試驗階段。這一次道路選在城市，所以越野的〃斯坦利〃被淘汰，取而代之的是輛靈敏度高的晚輩〃佐尼〃（Junior）。〃佐尼〃是2006年生產的一款大眾帕薩特車型。按照國防部高階研究計劃局（DARPA）的規定，汽車應該在〃時速達到20英里時，能夠實現安全準確的無人駕駛，〃包括〃併入執行中的道路、在環道上行駛、順利透過車輛繁多的十字路口以及繞過障礙。〃

這些要求連我們人類也不一定做得到，不過很多司機每天都能順利地進行多次演習。教會一部機器學會這些就要處理好基本問題：對沒有規律可循的交通場景進行分析（我們經常如此），這已經是件大事。這不僅需要識別物體，還要理解物體之間的相互聯絡，不僅僅要考慮當下，還要考慮到以後。特倫舉了一個