The Innovation | 将社会神经科学融入自主驾驶人机交互行为理解

导 读

“像优秀人类驾驶员一样驾驶”是自主驾驶车辆（表1）的关键发展目标。为解决自主驾驶车辆与周围人类车辆共存环境下的驾驶行为交互安全难题，需要使自主驾驶车辆具备与人类驾驶员类似的行为理解与交互能力。本文融合社会神经科学领域的群脑协同和类神经计算等前沿研究成果，为自主驾驶的类人化驾驶理解与交互提供了崭新的研究手段。

表1 四类车辆自动化模式

自主驾驶车辆可以模仿人类驾驶行为，替代驾驶员执行驾驶任务，提高人们出行的安全性与便捷性。随着自主驾驶理论研究和技术应用的不断深入，各国科研人员在封闭测试环境和实际开放道路开展了大量自主驾驶测试，自主驾驶车辆与周围人类驾驶车辆的混行交通安全问题引起了广泛关注。当今主流的自主驾驶技术依赖深度学习、强化学习、模仿学习等数据驱动的“黑箱”研究范式，模型可解释性、算法复现度、泛化迁移性能受到一定的限制。更关键的是，数据驱动模型基于超参数的数据拟合机制与人类驾驶过程中感知、思考、决策、行为生成等脑活动的信息处理神经机制不同，造成人类驾驶员无法理解自主驾驶车辆驾驶行为的困境，限制了自主驾驶车辆与人类驾驶员的双向意图理解与合理交互。

图1 基于社会神经科学的类人驾驶行为理解与交互

社会神经科学是一门研究社会过程及行为背后生物神经机制的科学。对蝙蝠、猴子、老鼠等动物的相关社会行为研究发现：参与同一活动动物群体存在群脑协同现象，形成社会智能（social intelligence）概念。这一研究范式已推广到人类群体交谈、听音乐、互相注视、姿势模仿等活动的研究中，并作为一种神经反应标志来标定人类的社会交互行为。此外，随着仿照人脑信息处理模式与结构的类神经计算模型的提出与发展，将人脑的神经活动机制以仿生计算方式进行定量化推理也成为了可能。

对于同一路段中人类驾驶员间的驾驶交互，可被定义为一种需要彼此配合的人群间社会交互行为。依据这一假设，可通过群脑协同理论为人类驾驶员间的驾驶协作建立模型并标定参数，借助类神经计算技术，仿照人脑思维的驾驶理解与行为交互模式，开展定量化推理及神经计算。

本研究以类人、类脑的研究范式为出发点，可赋予自主驾驶车辆以人类驾驶员相同的信息处理机制及交互能力，使自主驾驶车辆能够站在人类驾驶员的角度思考与交互，进而突破单纯的数据驱动研究范式可解释性、可复现性、泛化迁移等方面的局限。面向未来，群脑协同及类神经计算技术在工程应用层面仍存在诸多尚未解决的挑战，尚需社会神经科学、行为科学、计算机科学、智能交通系统、车辆工程等多学科间深入交叉与通力合作。

总结与展望

将社会神经科学融入自主驾驶人机交互行为理解，有助于阐明人类驾驶行为背后的神经机制，推进自主驾驶技术应用落地。更重要的是，这一研究理念通过解析与模仿人类行为背后的神经机制，可将人类大脑的信息处理过程以智能算法的方式表达与实现，是人工智能与人类智能的融合和升华。在此前沿领域开展研究，不仅可以加快自主驾驶车辆的类人化进程，更为工业界的广义人机交互提供仿生理论和技术参考。

责任编辑

张亚刚    电子科技大学

高   贵    西南交通大学

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原文链接：https://www.cell.com/the-innovation/fulltext/S2666-6758(23)00083-8

本文内容来自Cell Press合作期刊The Innovation第四卷第四期以Editorial发表的“Integrating social neuroscience into human-machine mutual behavioural understanding for autonomous driving” (投稿: 2023-04-17；接收: 2023-05-28；在线刊出: 2023-05-30)。

DOI: https://doi.org/10.1016/j.xinn.2023.100455

引用格式：Xia Y., Chen H., Chen X. (2023). Integrating social neuroscience into human-machine mutual behavioural understanding for autonomous driving. The Innovation. 4(4),100445.

作者简介

夏英集，浙江大学建筑工程学院智能交通研究所博士后，合作导师陈喜群教授。主要研究方向为自主驾驶车辆的感知与决策。在Patterns、IEEE VT、Optics & Lasers in Engineering等杂志发表论文多篇，获授权发明专利多项。获中国博士后基金面上项目支持。

Web：https://person.zju.edu.cn/xiayj

陈 辉，浙江大学长聘教授，心理与行为科学系副系主任。主要研究方向为认知心理学与神经科学，注意、记忆、意识等认知与神经机制等。荣获教育部长江学者青年学者、浙江省自然科学杰出青年基金获得者、美国实验心理学会会士、美国心理科学协会（APS）Rising Star奖、美国实验心理学会青年科学家奖等荣誉。在Science Advances、Psychological Review、Psychological Science、JEP：General、Science China-Life Sciences等杂志发表论文多篇。

Web：https://person.zju.edu.cn/chen_hui

陈喜群，浙江大学长聘教授，智能交通研究所所长，浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院副院长。研究方向包括交通运输管理、共享出行、智能交通系统，致力于大数据驱动的城市多模式交通管理与优化研究。担任世界交通运输大会交通管理与控制学科主席，管理科学与工程学会理事，IEEE TIV副主编，TRC编委，世界银行交通专家顾问。主持国家自然科学基金4项、国家重点研发计划课题1项，在Patterns、MS、M&SOM、TS、TRB、TRC、TRE、IEEE TITS等期刊发表SCI/SSCI论文100余篇。荣获国家优青、浙江省杰青、中国交通运输协会科技创新青年奖、IEEE ITSS最佳博士论文奖、中国智能交通协会科技奖二等奖，入选中国科协青托工程、浙江省千人计划。

Web：https://person.zju.edu.cn/xiqun

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