自动驾驶汽车即将问世，但当一辆重达 2,000 磅的自动机器人载着你和你的家人在城里四处转悠时，你真的能安然坐着吗?
如果自动驾驶技术在未来几年内日臻完善，你的半自动驾驶汽车能够向你解释它在做什么(例如，为什么你没有刹车，它却突然刹车)，你会感到更安全吗?
更好的是，如果它不仅可以帮助您的青少年学习驾驶，而且还能更安全地驾驶，那该有多好?
弗吉尼亚大学工程与应用科学学院的 Anita Jones 教职研究员兼计算机科学助理教授Yen-Ling Kuo正在训练机器使用人类语言和推理，使其能够做到所有这些甚至更多。这项工作由丰田研究所为期两年的青年教职研究员资助。
郭说：“这个项目是关于人工智能如何通过语言建模理解驾驶员行为的含义，并利用这种理解来增强我们人类的能力。”
“机器人本身并不完美，我们也不完美。我们不一定希望机器取代我们，但我们可以与它们合作，取得更好的结果。”
无需针对每个场景进行编程
为了达到这种合作水平，你需要机器学习模型，为机器人注入可泛化的推理技能。
郭说，这“与收集大量数据集来针对每种场景进行训练相反，这将是昂贵的，甚至是不可能的”。
郭正在与丰田研究所的一个团队合作，构建驾驶行为的语言表征，使机器人能够通过观察人类与环境的互动方式或自身与环境的互动，将单词的含义与所看到的事物联系起来。
假设你是一名新手司机，或者你在迈阿密长大，后来搬到了波士顿。一辆能帮你在结冰的道路上行驶的汽车会很方便，对吧?
这种新智能对于处理异常情况尤其重要，例如帮助缺乏经验的驾驶员适应道路状况或指导他们应对挑战性情况。
“我们希望将学习到的表征应用于共享自动驾驶。例如，人工智能可以描述右转而不打滑的高级意图，并指导在右转时减速到一定速度，”Kuo 说道。“如果驾驶员减速不够，人工智能将进一步调整速度，或者如果驾驶员转弯太急，人工智能将进行纠正。”
Kuo 将从各种数据源中开发语言表征，包括她今年夏天为她的实验室构建的驾驶模拟器。
她的工作引起了人们的关注。郭最近受邀在美国人工智能促进会的“ 2024 年新教师亮点 ”计划上就相关研究发表了演讲。她还有一篇即将发表的论文《学习表征以实现稳健的人机交互》，计划发表在《人工智能杂志》上。