儘管許多汽車製造商仍然認為自動化是駕駛的未來。然而，培訓這些自動駕駛系統非常困難，其中大多數需要使用來自預掃描區域的複雜數據在道路上反複訓練。現在，麻省理工學院的研究人員正在開發一種能夠通過基於GPS的地圖自我學習的AI系統，它使用與人類相同的直覺學習方式。

由麻省理工學院Alexander Amini和Daniela Rus開發的人工智能確實也需要研究數據集，但不是研究道路本身，而是研究人類如何在道路上行駛，如何獲取標誌，結構和地圖的線索。然後，一輛自動駕駛的豐田普銳斯被設置在不同區域的預先計劃路線上，並設法做出幾乎與人類完全相同的決策。

這個端到端的導航系統肯定有很多好處。理論上，用戶只需將地圖下載到車上，就可以從A點到B點，而無需事先在該區域進行培訓。這也意味著汽車不需要昂貴的傳感器，如激光雷達或先進的測繪解決方案。

即使下載的地圖與汽車通過相機看到的內容之間存在差異，自動駕駛AI仍然可以根據以前學過的駕駛方法做出決策，甚至比大多數人類駕駛員做出的決策更好。