在城市里開(kāi)車(chē)時(shí)，我們已經(jīng)看到過(guò)很多次這樣的情況。人們喜歡加速的好感覺(jué)，而不考慮前面的交通情況。然后他們猛踩剎車(chē)，等待，在紅燈前空轉(zhuǎn)。在這個(gè)過(guò)程中，他們學(xué)到了什么嗎?沒(méi)有，他們會(huì)一遍又一遍地重復(fù)同樣的程序。這就是強(qiáng)大的引擎的作用，對(duì)嗎?

等待時(shí)間并不是信號(hào)燈路口唯一令人不快的事情。車(chē)輛在等待信號(hào)燈變化時(shí)，會(huì)消耗燃料并排放溫室氣體。即使有今天的啟動(dòng)&停止系統(tǒng)和電動(dòng)汽車(chē)，能源也浪費(fèi)在空調(diào)和輔助設(shè)備上。研究人員一直試圖找到解決這一困擾的辦法。第一個(gè)交通感應(yīng)系統(tǒng)似乎是根據(jù)等待通過(guò)十字路口的車(chē)輛數(shù)量來(lái)調(diào)整紅燈的時(shí)間。

但還可以做得更多，麻省理工學(xué)院的研究人員都參與其中。人類(lèi)司機(jī)可能發(fā)現(xiàn)很難把握紅燈的時(shí)間并相應(yīng)地調(diào)整速度。但這可以由使用人工智能控制速度的自主車(chē)輛來(lái)持續(xù)實(shí)現(xiàn)。而隨著自動(dòng)駕駛汽車(chē)即將占領(lǐng)街道，這可能是一個(gè)令人興奮的提議。

在一項(xiàng)新的研究中，麻省理工學(xué)院的研究人員使用人工智能來(lái)控制一隊(duì)自主車(chē)輛，當(dāng)它們接近和通過(guò)一個(gè)有信號(hào)燈的十字路口時(shí)，保持交通順暢。這減少了燃料消耗和排放，同時(shí)提高了平均車(chē)速。當(dāng)?shù)缆飞系乃熊?chē)輛都是自主的時(shí)候，就能取得最佳效果。盡管如此，當(dāng)只有25%的人使用控制算法時(shí)，它也可以發(fā)揮作用。

科學(xué)家們使用了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，控制算法學(xué)會(huì)了做出一連串的決定。因此，該算法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)到的假設(shè)，找到良好序列的捷徑，即使有數(shù)十億種可能性。但是研究人員希望系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)一種策略，在減少燃料消耗的同時(shí)限制對(duì)旅行時(shí)間的影響，這可能是相互沖突的。

"為了減少旅行時(shí)間，我們希望汽車(chē)開(kāi)得快，但為了減少排放，我們希望汽車(chē)慢下來(lái)或根本不動(dòng)。高級(jí)作者Cathy Wu說(shuō)："這些相互競(jìng)爭(zhēng)的獎(jiǎng)勵(lì)會(huì)讓學(xué)習(xí)代理非常困惑。

在測(cè)試階段，麻省理工學(xué)院的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，他們的算法沒(méi)有產(chǎn)生任何走走停停的交通，至少在只對(duì)一個(gè)十字路口進(jìn)行建模時(shí)是如此。如果路上的每輛車(chē)都是自主的，他們的控制系統(tǒng)可以減少18%的燃料消耗和25%的二氧化碳排放，同時(shí)將行駛速度提高20%。即使算法只控制25%的車(chē)輛，這也能提供50%的燃料和減排效益。

正如我們所說(shuō)，這項(xiàng)研究集中在一個(gè)單一的交叉口算法上。然而，在現(xiàn)實(shí)生活中，當(dāng)交叉口串聯(lián)起來(lái)時(shí)，事情就會(huì)變得復(fù)雜。研究人員將進(jìn)一步擴(kuò)展他們的分析，以包括多交叉口的情況和不同類(lèi)型的交叉口。這項(xiàng)工作仍處于早期階段，但吳認(rèn)為這種方法可以在近期內(nèi)實(shí)施。