【有錯要改】人工智能疏導交通 無人駕駛汽車減少停車增能源效益
無人駕駛汽車科技的實驗持續進行，不過大多應用於迴避障礙物及自動導航方面。美國麻省理工大學 (MIT) 一項人工智能研究就專門針對改善自動駕駛系統對交通燈的反應，結果不單改善交通順暢度，更可增加能源效益及減少廢氣排放，一舉兩得。
主持這次研究的研究員指出，雖然美國及世界其他地方已批准無人駕駛車上路，不過對於人類來說，無人駕駛汽車未能為人類帶來改善，因為乘客依舊受困於交通燈，因此團隊就希望能夠改善它們對交通訊號的反應，提升交通流暢度。研究採用深度強化學習 (deep reinforcement learning) 模式，即交由人工智能以試誤 (trial and error) 方式，通過不同的抉擇覓求最佳的演算法。
研究團隊首先模擬出一個十字路口場景，然後只提供機器學習無法自行掌握的知識，之後便交由人工智能計算不同狀況的反應。當人工智能的神經元網絡 (neural network) 找出通往改良交通狀況的方法或捷徑，研究團隊便會予以獎勵，相反如人工智能的演算法導致車輛在交通燈前完全停止則給予懲罰。而在人工智能學習的過程中，系統會從一隊車隊中收集到的互動數據，估算交通燈的變化，從而控制無人駕駛汽車的行駛速度，盡量增加綠燈時通過的車輛數目，同時避免汽車因紅燈而需要完全停止。
研究結果顯示，經最佳演算法下控制的無人駕駛汽車，其通過交通燈的流暢度大增，而即使受控制的汽車減低至 75%，其餘為人類操控車輛，交通流暢度仍能獲得顯著的改善。由於所有汽車均能減少非必要的加速或停車空轉，因此研究還可有效改善能源消耗及廢氣排放。不過，現時研究正在起步階段，而且只能應付一個十字路口位，要全面實行還須更多研究，但相信在智慧城市的帶動下，無人駕駛汽車將能更容易採集交通數據，應用團隊研究成果的可能性將相當高。
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