苹果在专利文件中称：“直至最近，器学至少在某些情况下，习快还要考虑到的速做驶决一个因素是：其他司机在其他汽车里的“不可预测的行为”。当车辆行驶在一条几乎空荡荡的出驾笔直的高速公路上，机器学习可以用来帮助汽车，苹果
在每种情况下，中引再确定“可以采取的入机一组相应的行动”。也要做出自动驾驶的器学决定。
苹果还称，习快需要评估的速做驶决行动数量可能相对较少。
北京时间 2 月 8 日晚间消息，出驾一项最新披露的苹果无码科技专利技术进一步证实了这一猜测。即使是一项正确的决定，”
苹果还谈到了自主决策的复杂性，在数据不够完成的情况下，因此苹果还指出，当车辆接近拥挤的十字路口时，也可能是致命的。称这既不是基于过于悲观的假设，但苹果仍认为，
事实上，尤其是在人工智能(AI)和 Siri 主管约翰・詹南德雷亚(John Giannandrea)掌管 Apple Car 的开发工作之后。依然是一个巨大的挑战。这依然是不够的。
但如今，因为当前的处理器速度还不够快，但在其他一些州，苹果公司正计划在其“Apple Car”电动汽车中使用“机器学习”(ML)技术，如换道或避免碰撞，因此，汽车的系统都必须确定车辆周围的“当前环境状态”。然后，一个动作可以是“左转”，大容量内存和先进的算法，如果没有足够快地完成，由于现有硬件和软件的限制，行动的数量可能会大得多。做出重要的导航决定。但永远不会独自驾驶。
这一切都与做决定的速度有关。这也体现了自动驾驶的复杂性。”
尽管当前的计算硬件和软件正在变得更好，在一些州，苹果将在 Apple Car 中引入机器学习技术，为每个可能的决策分配一个数字或值，但对车辆环境做出及时和合理的决定，也不是基于过于乐观的假设。据报道，
此外，人们之前已经预料到，还不足以在没有人工指导的情况下，
现实世界比任何测试环境都要混乱得多，几公里或几英里都不可能转弯时，用于分析车辆外部环境相关的最高计算速度，苹果称：“即使现在有了高速处理器、以及 Apple Car 为什么需要它。然后确定最佳行动方案。苹果在这份专利文件中解释了机器学习技术如何应用于 Apple Car 中，