“防御性駕駛”其實很好理解，因為你無法預知他人在道路上的表現(xiàn)，所以大家只能積極主動地保護自身的駕駛安全。不過現(xiàn)在，自動駕駛汽車正在學習人類的沖動，以便了解人們到底是如何作出某些決定的。

       加州大學伯克利分校的Katherine Driggs-Campbell所從事的就是這方面的工作，相信在未來的某天，自動駕駛汽車能夠在路上開得比人們更加瘋狂。

       當然，防御性駕駛仍然是其“DNA”中的一部分。
　　Driggs-Campbell和她的團隊已經(jīng)成功開發(fā)出了一種具有不可思議的決定能力的算法，除了判斷一名司機是否要切換車道，其啟動的準確度亦達到了92%。

       經(jīng)常開車的都知道，路上最危險的就是不打轉(zhuǎn)向就變道的魯莽司機。為了驗證這一算法，該團隊邀請了一幫志愿者來坐在模擬駕駛的“汽車”上。
　　當他們想要變道時，會被要求推一下方向盤上的一個按鈕，以表明他們決定這樣做。此舉是為了讓研究人員能夠確定作出決定的相關因素。
　　通過整合分析這些數(shù)據(jù)，該團隊可以讓計算機學會以人類的思考方式來選擇變道。當然目前其仍處于初級階段，因此即便模仿得再像，機器的實際行為模式還是可能和人類不一樣。