据英国《每日邮报》3月28日消息，近日，一辆无人驾驶汽车通过机器算法学习，结合了20万次的转弯视频，以及以往的驾驶经验，成功完成了高速转弯操作。研究的发起者斯坦福大学的研究人员称，这一系统将帮助汽车在极端和未知环境下更安全地行驶。
测试车辆为一辆大众GTI和一辆奥迪TTS，研究人员为车辆配置了称为“神经网络”的人工智能算法，测试在北极圈附近一条结冰测试轨道上进行。这些测试旨在探索摩擦的极限，与紧急操作时汽车应该制动、加速和转向的程度有直接关系。随着数据被纳入神经网络，该团队表示他们最终采用了一种有前景的自动驾驶汽车新控制方法。
斯坦福大学的机械工程研究生Nathan Spielberg表示：“由于道路和开发过程中有如此多的自动驾驶汽车，各种驾驶场景都会产生大量数据。我们希望建立一个神经网络，因为应该有一些方法来利用这些数据。如果我们能够开发出比我们拥有的多数千倍交互的车辆，我们可以希望它们更安全。”
虽然测试结果非常振奋人心，但研究人员同时强调，“神经网络”对于其未经历的情况表现并不理想，可能出现错误的操作。科学家还在继续研究与完善该系统，有望进一步提升其安全性。
