据外媒报导，只要不转变路径，自动驾驶汽车十分擅长于继续执行特定的驾驶员任务。美国圣路易斯华盛顿大学（Washington University in St. Louis）James McKelvey工程学院计算机科学和工程助理教授Brendan Juba正在研究一种方法，以让规划代理协助自动驾驶汽车、机器人或其他利用机器学习的设备提升对世界的解读程度。此外，该代理还需要确保安全性操作者，或者在无法确保安全性时收到警报。

该项研究取得美国国家科学基金会（National Science Foundation）41.9877万美元的资助，为期三年，而且Juba教授于是以与以色列内盖夫本-古里安大学软件与信息系统工程学院的教职工Roni Stern合作积极开展该项目。Juba教授回应：自动驾驶汽车或机器人所面对的环境总在变化，从而影响到其不道德。

该项目的重点是让机器人或自动驾驶汽车在动态环境中自学，关键是让其自学的部分以及做到决策的部分需要协同工作，从而才需要作出更为激进的决策。Juba回应，在此类情况下，机器人或自动驾驶汽车最差是确认不告诉自己的不道德不会造成什么结果，而不是作出可能会被证明是错误的决策。

例如，如果一辆自动驾驶汽车常常在一条道路上训练，而该道路上的一条车道常常被橙色的安全性锥挡住，该车就不会教给安全性锥代表什么意思，以及告诉必须采行什么行动，与人类自学驾驶员类似于。Juba将不会研究规划代理如何通过机器人模拟器改良真实世界模型，然后该团队将基于所自学的模型研发自动规划算法，分解所须要规划，以确保安全性操作者，或者在无法确保安全性时收到警报。

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