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據The Verge報導，無人駕駛汽車通常被訓練得過於謹慎，但在某些情況下，它們可能需要進行高速機動以避免碰撞，但這些裝備著價值數萬美元高科技感應器，並被程式設定成以「老奶奶」級速度行駛的汽車，能像人類那樣在瞬間做出決定嗎？ 美國史丹佛大學的工程師們也許能找到答案。他們創造了新的神經網路，可以讓無人駕駛汽車像經驗豐富的賽車手那樣進行高速、低摩擦的動作。當這種網路投入應用時，它們將擁有超越人類司機的能力，畢竟94%的撞車事故都是由人為失誤造成的。研究人員表示，這是提高無人駕駛汽車避免事故能力的重要嘗試。
史丹佛大學機械工程研究生內森‧史匹柏（Nathan Spielberg）說:「我們希望新的演算法能和最熟練的司機同樣好，甚至能更好。我們的工作是出於安全考慮，我們希望無人駕駛汽車能在多種情況下工作，比如在高摩擦的瀝青路面上正常行駛，或在冰雪中快速低摩擦行駛。」
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史丹佛大學工程團隊使用了名為神經網路的人工智慧演算法來開發無人駕駛系統，該演算法可以模仿我們大腦中的神經網路。神經網路是機器學習技術的分支，程式設計師在其中建立模型，篩選大量資料並尋找模式。這些網路被用來驅動無人駕駛汽車的「大腦」，這些「大腦」通常是存儲在每輛汽車後車箱中的高性能GPU，控制整個決策過程。
史丹佛大學的研究團隊用20萬個運動樣本資料訓練了一個神經網路，其中包括在雪和冰等光滑路面上的試駕。然後，他們將這套系統帶到中央谷地的雷山賽道（Thunderhill Raceway）進行測試。
該團隊在測試中使用了兩輛無人駕駛汽車，分別是大眾GTI無人駕駛汽車尼基（Niki）和奧迪TTS無人駕駛汽車雪萊（Shelley）。
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