我該走還是讓道？這是交通中最基本的問題之一，無論是在高速公路上還是在地鐵門口匯合。
這個決定通常是人類快速而直觀地做出的，因為這樣做依賴於從我們開始走路時就訓練的社交互動。
另一方面，自動駕駛汽車已經在世界上幾個地方的道路上行駛，但在交通中進行這些社交互動時仍然很吃力。
哥本哈根大學計算機科學系進行的一項新研究證明了這一點。
研究人員分析了YouTube用戶上傳的一系列自動駕駛汽車在各種交通情況下的視頻。
研究結果表明，自動駕駛汽車很難理解何時『讓步』——何時讓路，何時繼續行駛。
『在交通中導航的能力不僅僅基於交通規則。
當我們在交通中相互示意時，包括肢體語言在內的社交互動發揮著重要作用。
這就是自動駕駛汽車的編程仍然不足的地方。
這就是為什麼他們很難始終如一地理解何時停車以及何時有人為他們停車，這既令人討厭又令人沮喪』巴裡·佈朗教授說，他在過去五年中研究了自動駕駛汽車道路行為的演變。
Waymo和Cruise等公司已經在美國部分地區推出了自動駕駛汽車出租車服務。
特斯拉已經在美國和加拿大向大約10萬名志願者司機推出了FSD模式《全自動駕駛》。
媒體上充斥著關於自動駕駛汽車性能如何的報道。
但根據佈朗教授和他的團隊的說法，他們的實際道路表現是一個保守得很好的商業秘密，很少有人了解。
因此，研究人員使用愛好者在後座測試汽車拍攝的18小時YouTube視頻進行了深入分析。
他們的一個視頻例子顯示，一家四口站在美國一條居民街的路邊。
這裡沒有人行橫道，但這家人想過馬路。
當無人駕駛汽車靠近時，它減速了，導致家裡的兩個成年人揮手示意汽車繼續行駛。
相反，汽車在他們旁邊停了11秒。
然後，當這家人開始穿過馬路時，汽車又開始移動，導致他們趕緊回到人行道上，於是後座上的人搖下車窗喊道：『對不起，這是自動駕駛汽車！』
『這種情況與我們在分析中發現的主要問題相似，表明自動駕駛汽車無法理解交通中的社會互動。
無人駕駛汽車停車是為了不撞到行人，但最終還是撞上了行人，因為它不理解信號。
除了在交通中制造混亂和浪費時間外，它還可能是完全危險的』佈朗教授說。
在以科技為中心的舊金山，可以近距離地判斷自動駕駛汽車的性能。
在這裡，無人駕駛汽車作為公交車和出租車在城市的幾個地方應用，根據研究人員的說法，這在該市居民中造成了大量阻力。
佈朗教授說：『自動駕駛汽車在舊金山造成了交通堵塞和問題，因為它們對其他道路使用者的反應不恰當。
最近，該市媒體報道了一場由霧導致的自動駕駛汽車引發的混亂交通事件。
霧導致自動駕駛汽車反應過度，停車並阻塞交通，盡管霧在該市極為常見』
自動駕駛已經研發了10年，其背後的行業已經花費了400多億丹麥克朗來推動其發展。
然而，結果仍然是汽車在行駛中出現了許多錯誤，堵塞了其他司機，擾亂了交通的暢通。
為什麼研究人員認為對自動駕駛汽車進行編程以理解交通中的社交互動如此困難？
『我認為答案的一部分是，我們認為社會因素是理所當然的。
當我們上車開車時，我們不會去想它，我們隻是自動地去做。
但當涉及到設計系統時，你需要描述我們認為理所當然的一切，並將其融入設計中。
汽車行業可以從更社會化的方法中學習作為交通的一部分，無人駕駛汽車應該用於設計自動駕駛汽車與其他道路使用者的互動，類似於研究如何幫助更廣泛地提高手機和技術的可用性』