近日，微软研究人员正在给人工智能程序中提供添加焦虑的粗略模拟，以帮助相应程序能在驾驶任务中表现更佳。科学家们将传感器放在人的手指上，以记录人类在驾驶模拟器中的脉搏振幅，作为一种唤醒的量度。随后利用算法使用以上记录，以四个人之间分配80分钟的形式，来学习预测普通人的脉冲幅度。然后，当模型在虚拟环境中学习驾驶时，它会使用这些「害怕」信号作为指导：如果一个人会在这里感到害怕，模型随之也会做出反应，「我做错了」使用这种方法的AI仍然会遇到撞车的经历从而学会相应的安全驾驶技能，但是有了恐惧因素的加入，其可以减百分之二十五的碰撞。研究人员进一步地研究这种唤醒是否仅仅是对墙壁距离粗略计算而做出的反应，因此他们训练了另一种人工智能来驱动使用的为墙壁而不是害怕。最终，引入「恐惧」被证明更有用，该论文假设道，出现以上现象的原因可能是因为编码而有了更丰富的可能是因为它编码了更丰富的期望，其中还可能包括转向过快时的惊慌感受。