一种新的仪表板计算机不仅可以记录你在汽车上的行为，而且还可以预测你接下来要做出的决定。众所周知，由于驾驶失误而引发的交通事故不胜枚举，而智能手机的发展又诱发了新的问题，汽车制造商正努力开发新的方法来记录司机的驾驶行为。沃尔沃、通用汽车等其他制造商已经开始测试可以监测大脑和眼睛位置的监视器，从而获得驾驶员分心的迹象。
由康奈尔大学和斯坦福大学的研究人员开展的一项研究指出，一种更先进的系统可以经过训练来辨认人体的语言和行为。这有助于触发早期的警报系统，例如盲点警报等，或许可以帮助减少很多交通事故。
「想象你正在高速路上行驶，你看右边花了一秒钟，因为你正打算又转弯，当你正打算右转弯的时候，其他司机或许已经乘虚而入。在这种情况下，警报系统或许可以帮助你减轻危害。」 Saxena Ashutosh说。该系统采用的是先进的机器学习算法，它可以预测接下来几秒钟司机改变车道的时间，准确率超过90%。一次车道的变换往往伴随着一次转肩的一瞥，同时有头部运动，汽车中的刹车、加速等都会发生变化。Ashutosh说目前的这种精确预测程度已经可以应用到实际系统中。
该项目的研究人员正在开发不同的方法来监测驾驶员的行为。该项目涉及到的机器学习方法叫做深度学习，以此可以预测车道改变的行为。这种算法是建立在收集的数据基础上的，包括10位不同人士驾驶1180英里的行为。研究人员打算免费公开这些数据，以确保更多的学术研究人员可以使用它们。
近年来，深度学习越来越受到人们的青睐，因为其在识别复杂图样等方面非常有用。在汽车计算机方面已经用于辨认不同的障碍物。在最新的研究中，该团队结合了来自GPS摄像机和车载电脑系统的信息。
现在很多豪车上装备有传感器，可以进行安全警报，以及自动刹车等。Ashesh Jain认为在车内和车外的监控活动可以使得这样的安全系统更加智能。
「设想一下驾驶员分心了几秒钟，如果在前面没有任何障碍物，车则应该足够智能，做到不改变驾驶人员的方向。这就涉及到你如何使用来自传感器的信息。」
矛盾的是，当汽车变得更加自动化，监控驾驶行为也变得更加重要。这是由于即使汽车可以在一些情况下自动驾驶，例如高速路或者停车时，驾驶员也需要随时握着方向盘。谷歌公司则在设计其原型机时就将踏板和方向盘去除掉了。产品设计师Don Norman认为这个项目非常有前途，但是也强调，这需要进一步的提高，以及进行更多的实际路面测试。
「目前这些还仅仅是实验室的模拟数据，而真实的世界永远比模拟的世界要复杂。当人们在真实世界中驾驶时，许多的因素或许会改变结果。」 Norman说。
