人类驾驶员与自动驾驶汽车之间的互动是一个复杂的问题，但 IBM 的研究人员已经获得了一项专利，这项专利是一种新的认知系统，可以帮助确定一个人——或自动驾驶系统——何时以及应该何时接管。它基于多种指标，包括人类的疲劳和情绪状态等因素，以及车辆的整体机械功能。
车载传感器将监测人类的生理方面——例如他们的心率、目光方向以及注意力是否集中——而认知系统可能会意识到，在特定情况下，汽车能更安全地导航。该系统将同时密切关注汽车的技术方面，留意可能需要人类更好地处理的障碍物或错误。IBM 将其设想为第三种智能，负责监视两个潜在的驾驶员。
例如，如果系统检测到轮胎压力问题等小故障，它可能会认为这是一个人类接管的好机会。然而，它首先会利用其分析来确保驾驶员已准备好并愿意接管方向盘，并使用收集到的数据来做出决定和建议。如果系统认为汽车和人类都不适合驾驶，它将尝试自动减速并在安全地点停车。除了可直接测量的因素外，该系统还可以交叉检查其他自动驾驶车辆的交通模式和事故历史，以进一步了解其环境。
“我们设想的是一辆能够评估在车辆出现某些异常情况时，人类接管车辆的准备程度和风险的自动驾驶汽车，”IBM 研究公司计算神经科学领域的大师级发明家 James Kozloski 表示。
想象一下另一种情况：一个孩子突然跑上马路，挡在车前。这个人可能会猛踩刹车，避免事故，但事后可能会变得惊慌失措或分心。IBM 系统会识别到这一点，并建议汽车自行驾驶。Kozloski 说，这将是汽车接管方向盘并缓慢行驶，直到人类有机会冷静下来的理想时机。
卡内基梅隆大学研究人与复杂系统之间关系的副教授 Aaron Steinfeld 表示，计算机到人类的过渡是棘手的。
Steinfeld 说，在许多自动驾驶汽车中，人们可以随时通过踩刹车或按下开关来接管计算机，无论这样做是否明智。他还补充说，或者，汽车可以通过声音和灯光要求人类接管，尽管方法各不相同。然而，通常是由于系统错误或恶劣天气等原因。一个更智能的系统将有助于人类驾驶员对人工智能的信任，超越机械故障或紧急情况。
“现实情况是，[专业]驾驶员经过培训会留意这些[警报]，并且一直在留意它们，”他说，而普通公众则不会。
至于整体安全性，Steinfeld 表示，Waymo——Alphabet 的自动驾驶汽车公司——的每英里碰撞率低于普通车辆，尽管总有人工随时接管。
然而，一大挑战在于让人工智能能够识别人类的准备程度。“如果你在堵车，你会有点走神，几乎不怎么注意——从外面看，你和注意力集中的人看起来很相似，”他说。“这就是为什么这是一个难题。”
