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他人下一步会做出什么行动，即便在喝牛奶，我们也会想想昨晚的《美国偶像》剧情，安抚牙牙学语的孩子，检查语音留言。在马里兰州某一路段上进行的一项调查发现，车速达到时速30英里时，每2英尺处就显示一条信息。调查推断，司机每分钟可接受1　320条信息，或者大约440个字。这相当于阅读过程中的三段话，同时还可以欣赏一些漂亮景象，更不要说前面提到的其他事也要完成。在驾驶过程中的每一分钟，你都在重复这样的事。

因为这些事情看起来很容易，所以我们不太专注于此。驾驶就像呼吸，或者像不经意的自我放松。我们不过做完这些事情，仅此而已。不过再想一想，人类这种能力确实令人震惊，仔细考虑一下：让一个非人类去驾驶，它需要做些什么？塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian　Thrun），斯坦福大学的人工智能实验室的负责人，他和队友过去几年一直致力于此项研究。在2005年，特伦和同事们赢得了〃国防部高级研究计划局挑战赛〃（Defense　Advanced　Research　Project　Agency）大奖，他们的车在崎岖的莫哈维沙漠中行驶了132英里，使用的大众途锐轿车名为　〃斯坦利〃（Stanley），这是辆无人驾驶汽车。仅仅依靠全球定位系统，摄像头，和很多传感器的协作，车辆用了不到7小时的时间就走完了这一路程，平均速度很快，时速达到了19。1英里。

特伦和他的团队在经历了一系列挫折之后，改变了驾驶指挥方法，使　〃斯坦利〃最终获得了胜利。〃我们教会〃斯坦利〃要像个学徒，而不要像电脑，〃特伦这样告诉我。〃我们不告诉〃斯坦利〃怎么做，〃如果接下来有情况发生，它就会相应的采取下一步行动　〃，我们通过举例来对它进行训练。比如说，如果仅仅告诉〃斯坦利〃如何限速行驶，这种做法并不会有效果。人开到凹凸不平的车道上会减速，〃特伦说道，〃但是机器人没那么聪明，它会一直以时速30英里的速度驾驶，直到报废。〃不过，特伦亲自驾车，让〃斯坦利〃记录驾驶的轨迹，记好驾驶的速度和车辆的震动情况。在路段变窄，或者是车身震动异常的情况下，〃斯坦利〃观察了塞巴斯蒂安做出的反应。

我们把多数人学习的驾驶方式教给〃斯坦利〃，不是让它在课堂上死记硬背交通规则，也不让它观看充斥血腥场面的安全教育影片，而是实战观察，让它坐在家长车的后座上。对于特伦来说，这一过程使他开始〃质疑什么是真正的规则〃。虽然基本规则很简单：在一条路上从一处到另一处要限速行驶，不过，如果教会〃斯坦利〃严格的规则，会让他产生过激反应，就像达斯汀·霍夫曼在《雨人》中饰演的自闭角色，他在过马路时停在路中间，因为路灯显示〃禁止通行〃。但如果常规都被打破，就像他们驾驶时经常遇到的情况那样，事情又会怎么样？〃没有规定说风滚草一定要长在车道之外，〃特伦解释道。换句话说，还会有其他事发生。各种各样的变故或者〃噪声〃都存在。看到闪着灯的警车时，我们要判断是不是有什么人被抓；同样，〃斯坦利〃也需要破解困扰他的道路环境：在路中间有没有石块或者纸盒？路上有没有限速障碍，或者是否有人从车上摔下来？单单纽约市〃禁止停车〃的限制标志就可以让〃斯坦利〃败下阵来。

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第31节：为什么你车开得不像你想的那么好？（2）

如果这些情形已经很复杂，那么再思考一下通常在驾驶时，多数人所处的各种环境：不仅仅是杳无人烟的沙漠通道，还要考虑到闹市和乡下街道。理解了特伦的想法之后，我明白这正是他在思考的问题。特伦现在正处于国防部高级研究计划局城市挑战赛下一赛季的试验阶段。这一次道路选在城市，所以越野的〃斯坦利〃被淘汰，取而代之的是辆灵敏度高的晚辈〃佐尼〃（Junior）。〃佐尼〃是2006年生产的一款大众帕萨特车型。按照国防部高级研究计划局（DARPA）的规定，汽车应该在〃时速达到20英里时，能够实现安全准确的无人驾驶，〃包括〃并入运行中的道路、在环道上行驶、顺利通过车辆繁多的十字路口以及绕过障碍。〃

这些要求连我们人类也不一定做得到，不过很多司机每天都能顺利地进行多次演习。教会一部机器学会这些就要处理好基本问题：对没有规律可循的交通场景进行分析（我们经常如此），这已经是件大事。这不仅需要识别物体，还要理解物体之间的相互联系，不仅仅要考虑当下，还要考虑到以后。特伦举了一个