想象一下，您正在開(kāi)車(chē)并接近人行橫道。您觀察張貼的標(biāo)牌，也許正在尋找交叉路口巡邏隊(duì)。如果您跟隨另一輛車(chē)，您知道它可能會(huì)停下來(lái)。到達(dá)十字路口后，您會(huì)左右掃視一下，看看是否有行人打算過(guò)馬路。您檢查已經(jīng)在人行橫道上的行人，并準(zhǔn)備讓行人過(guò)馬路或即將過(guò)馬路。在安全的情況下，您可以繼續(xù)通過(guò)十字路口。

這個(gè)場(chǎng)景展示了情境意識(shí)，這是人類智能的一個(gè)特征，指的是意識(shí)到并能夠?qū)ξ覀兊闹車(chē)h(huán)境做出反應(yīng)。在自動(dòng)駕駛汽車(chē) (AV) 中，視覺(jué)系統(tǒng)、高端處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使車(chē)輛能夠感知周?chē)h(huán)境、計(jì)劃行動(dòng)并對(duì)不斷變化的刺激作出反應(yīng)，但我們能否在這些系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)人類水平的態(tài)勢(shì)感知？看一看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)步，就會(huì)發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的潛力和局限性。

人類的態(tài)勢(shì)感知

繼續(xù)駕駛場(chǎng)景，人類駕駛員首先感知情況，這需要了解所涉及的物體和人員以及他們的情況和潛在的動(dòng)作。我們檢測(cè)人行橫道標(biāo)志和信號(hào)、前后車(chē)輛、行人和場(chǎng)景中的其他變量。我們還注意到更微妙的線索，例如行人的類型和風(fēng)格（例如年輕、年長(zhǎng)、好斗、醉酒、匆忙）、他們的情況（例如參與其他活動(dòng)，單獨(dú)或成群結(jié)隊(duì)），以及他們的意圖跨越。在整個(gè)過(guò)程中，人類司機(jī)會(huì)同時(shí)忽略與情況無(wú)關(guān)的輸入，例如停在停車(chē)標(biāo)志上的鳥(niǎo)或路邊的垃圾。

在人類情境意識(shí)中，感知和行動(dòng)之間的延遲導(dǎo)致基于更廣泛經(jīng)驗(yàn)的選擇：這就是預(yù)期結(jié)果和實(shí)際結(jié)果之間的差異。借鑒經(jīng)驗(yàn)創(chuàng)造富有想象力的場(chǎng)景，幫助我們?cè)u(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)并確定當(dāng)前情況下的行動(dòng)。換句話說(shuō)，人類不僅記得先前行動(dòng)與預(yù)期的輸出，而且還記得他們可能想象的替代場(chǎng)景。在駕駛場(chǎng)景中，人類可以想象在這種情況下會(huì)出現(xiàn)什么問(wèn)題，并將行人的觀點(diǎn)作為決策過(guò)程的一部分。

想象潛在結(jié)果和觀點(diǎn)的能力證明了研究人員正在發(fā)現(xiàn)的東西——即，體現(xiàn)智能需要一個(gè)完整的感官、知覺(jué)和大腦不同部分的綜合系統(tǒng)，它們一起工作以適應(yīng)情況。人類智能的這種物質(zhì)基礎(chǔ)展現(xiàn)了一種情感視野，它為感知、決策和行動(dòng)提供了背景和方向。

人工智能中的態(tài)勢(shì)感知

有幾種技術(shù)可以在人工智能 (AI) 系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)態(tài)勢(shì)感知的某些方面。例如，在 AV 中，傳感器、傳感器融合和高端處理使車(chē)輛能夠感知場(chǎng)景并得出交通狀況的語(yǔ)義描述。他們通過(guò)構(gòu)建車(chē)輛環(huán)境的表示，然后將該表示拆分為單元來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。混合傳感器方法、基于知識(shí)的推理、啟發(fā)式算法、貝葉斯推理、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合創(chuàng)建了對(duì)人類駕駛員感知的總體估計(jì)。

為了在態(tài)勢(shì)感知中復(fù)制決策制定，可以通過(guò)局部?jī)?yōu)化、近似推理和基于先前訓(xùn)練模擬預(yù)期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)增強(qiáng) AI 系統(tǒng)。在復(fù)制人類智能方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲大腦的結(jié)構(gòu)連通性，并使輸入特征與其隨時(shí)間的演變之間具有連續(xù)性。

模仿人類大腦功能連接的進(jìn)步允許大腦不同部分的動(dòng)態(tài)合作，包括高級(jí)、復(fù)雜結(jié)構(gòu)和有線神經(jīng)結(jié)構(gòu)之間的合作。啟用高級(jí)和神經(jīng)結(jié)構(gòu)之間的這種合作會(huì)導(dǎo)致一個(gè)開(kāi)放的意義創(chuàng)造和推理系統(tǒng)，類似于人類在情境意識(shí)中的決策。然而，不同大腦結(jié)構(gòu)之間的合作需要上層結(jié)構(gòu)連接，稱為有效連接，以捕捉一個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)隨時(shí)間對(duì)另一個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)施加的影響。如果沒(méi)有有效的連接，人工智能系統(tǒng)就無(wú)法根據(jù)輸入的重要性對(duì)輸入進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序——做出決策和采取正確行動(dòng)所需的優(yōu)先級(jí)排序。

結(jié)論

人類情境意識(shí)是指我們基于對(duì)整個(gè)場(chǎng)景的感知以及利用一系列相互關(guān)聯(lián)的經(jīng)驗(yàn)（已實(shí)現(xiàn)或未實(shí)現(xiàn)）做出決策的能力，對(duì)周?chē)h(huán)境的感知和反應(yīng)。即使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化到捕捉更復(fù)雜的態(tài)勢(shì)感知，它們也永遠(yuǎn)無(wú)法真正匹配人類智能。AI 和人類之間的正確協(xié)同作用可以利用 AI 的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)使人類能夠增強(qiáng)態(tài)勢(shì)感知并影響態(tài)勢(shì)控制。反過(guò)來(lái)，這將使機(jī)器更加智能（以它們的方式），并允許人類將注意力和精力集中在更具創(chuàng)造性的任務(wù)上。

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