自動運転とAI

　2019/9/16更新

 

　自動運転

 

　自動運転が実現できるとはとても思えない。スマートフォンのアプリですら頻繁にバグの修正をしているのに安全な自動運転のプログラムを本当に作れるのだろうか。センサーが故障したらどうするのか。運転手は本当に要らなくなるのか。雪で覆われた道をGPSだけで走れるのか。プログラムの不具合で走行できない車はどうするのか。

 

　👉iOS 11の計算機に「1+2+3」の答えを「24」と表示するバグの存在が判明

 

　👉えっ、自動運転車用の「地図」があるの？　開発担当者に聞いてきた 

 

　👉死亡事故を起こしたUberの自動運転車は被害者を見たけど無視したらしい

 

　👉Uber自動運転車の死亡事故、原因はあえて感度を下げたソフトウェアにあった～調査によると、事故を起こした車のカメラやLIDAR（ライダー、物体までの距離を測るレーダーの類似技術）はすべて正しく機能していて、問題はソフトウェアにありました。具体的には、センサーで検知した物体のうち、無視してOKなものとそうでないものをソフトウェアで判定する仕組みがあるのですが、この判定の基準が｢無視してOK｣寄りに、つまり、感度が低い設定になっていたんです。…Uberには、車両周りの物体に関するシステムの感度を下げる理由があった。彼らは乗り心地の良い自動運転車を開発しようとしているのだ。対照的に、WaymoやGMの自動運転者に最近乗車した人たちは、何も危険がないのに急ブレーキがかかるなどでガタガタすることがあったと言っている。それは、センサーが動く物体を検知するものの実際には何もない、またはあっても問題ないのに問題あるかのように反応している、といったことから起こる。Uberは、自動運転車のプロトタイプが頻繁にブレーキを踏んだり急停止したりすることは危険でもあると考えていた。

 

　👉ウーバーの自動運転死亡事故、衝突6秒前に歩行者検知 米運輸安全委～一方、報告書は、自動運転システムは歩行者を検知した後、衝突の1.3秒前に緊急ブレーキが必要だと判定したが、事前にウーバーの技術者らがAEBシステムが作動しないよう設定していたとも指摘している。AEBを無効にした理由は「車体に不規則な挙動が生じる可能性を下げるため」とされている。

 

　👉Teslaの自動ブレーキシステムはその死亡事故の状況には対応していなかった、とMobileyeが説明

 

　👉テスラの死亡事故は「太陽のせい」か？ 技術の限界を伝える難しさ～まずカメラについてだが、同エンジニアは「太陽の光の反射が弱かったとしても、テスラ車はトレーラーを認識できなかった可能性が高い」という。その理由は、側面からみた車両を車両だと認識するアルゴリズムが、テスラ車を含む現代のほとんどの運転支援システムには組み込まれていないからだ。もともと現在の運転支援システムは、クルマの追突を防ぐための自動ブレーキの機能から発展したものである。このため、後ろから見たクルマを認識する機能を重視している。次いで、歩行者を認識する機能、さらには自転車を認識する機能などを加える形で進化してきた。こうした車両後面や歩行者、自転車を認識する機能は、現在商品化されている運転支援システムでは「パターンマッチング」と呼ばれる技術で実現するのが主流だ。これは、例えば人間を認識する場合であれば、人間の形状の特徴を「辞書」としてシステムに内蔵しておき、カメラが捉えた画像をこの辞書と照らし合わせ、共通するかどうかで人間かどうかを判断するという手法だ。

 

　決まったレール上を走っている電車でもいまだに運転手が同乗しているのに電子機器が苦手で車の知識もない、交通知識もない搭乗者が乗った自動運転車が複雑な公道を走ることが本当にできるのだろうか。考えれば考えるほど分からなくなる。自動運転の技術開発だけが先行してメディアが無責任な情報を流しているように思う。

 

　👉山陽新幹線エース運転士が明かす「自動運転にはできない人間のテクニック」運転中は計算ばかりで、脳が疲れます

 

　👉自動運転フィーバー裏目に ウーバー死亡事故 ～今年３月に死亡事故を起こした米ウーバーテクノロジーズの自動運転車は、クルマと人のどちらが操作責任を負うかが曖昧なまま公道試験をしていた。メーカーやネット大手がデータを蓄積させるため競って試験距離を伸ばそうとし、自治体側も技術と人を呼び寄せるために規制緩和する――。拙速な「自動運転フィーバー」が裏目に出ている。…ウーバーの自動運転システムは、衝突の６秒前に自転車を押して道路を渡ろうとしていた歩行者を検知していた。1.3秒前には衝撃を軽減する緊急ブレーキが必要と判断したという。ただ、ウーバーは車両の不規則な挙動を減らすため、自動運転中は緊急ブレーキを作動しない設定にしていた。緊急時には運転席に座った係員がハンドルやブレーキの操作に介入することになっていたが、システム側から警報を発する仕組みはなく、運転手がブレーキを踏んだのは衝突の後だった。…走行データの蓄積量が車の頭脳の性能を左右するため、各社とも競うように公道試験に乗り出している。

 

　👉がっかりだった自動運転バスが新たに示した“3つの答え”～自動運転は無人運転と同列に扱われることが多いけれども、実際は違う。まず自動運転があり、無人運転は究極の目標だ。自動運転から無人運転へは緩やかに移行していく。私個人的には、サービス業務のロボット化は可能であっても、顧客からは受け入れられにくいと思うから、完全無人運転は難しいのではないかと思う。…自動で左折する予定だった江ノ島入口交差点は、路肩部分で植栽整備作業があったため手動運転だった。道路工事は事前に許可が必要で、その情報が得られた場合は自動運転を設定可能だったという。今後、道路使用許可情報などの連携、交通警備員への対応なども必要だ。…しかし現状は、理想の自動運転までの道のりはまだ遠いと感じた。例えば、停車の動作はぎこちない。スムーズに停まるかと思ったら、最後にキュッと停まって、つんのめる感じがある。これは自動運転の安全性を高めるため、メリハリをつけてしっかり停止するようにプログラムされているからだろう。

 

　しかし、運転手をアシストする技術が自動運転というならかなり問題がクリアになる。何か不具合が生じたら手動運転に切換えて運転手が対応するなら運転の責任もはっきりする。技術開発の目標も明確にすることができるだろう。自動運転の機能を使うかどうかは運転手に委ねるべきだと思う。無論、衝突回避機能等の安全性をアシストする技術が確立された分野があるなら機能を絞って使用を義務付ければいいと思う。

 

　👉自動ブレーキシステムの意外な盲点、「自動洗車」で立ち往生が多発

 

　私の車にもクルーズコントロールなる機能が付いているが２～３回利用しただけでその後は使っていない。高速道路での速度維持に役立つのだろうが、速度調整のための車の挙動に不自然な感じあり、馴染めなかった。自動運転に対する期待はちょっと楽観的すぎるように思う。

 

　👉完全自動運転車に「不安感」、米ドライバーの8割近くが回答

 

　運送業界では人手不足の問題解決に自動運転に対する期待が大きいが、実際に自動運転車を導入したときに本当にコスト削減につながるのか極めて疑問だ。例えば、自動運転のトラックが目的地の途中で故障して立ち往生したときにどうなるのだろうか。車から自動的に故障情報が送られてきて遠隔診断で故障原因が分かったとしても修理のために人を派遣したり、荷物を他の車に積み替えたりする作業が発生する。

 

　あるいは自動運転のバスが途中で故障したときに乗客を安全に誘導することが可能だろうか。いずれにせよ、自動運転車を監視して管理する要員が必要になるだろう。自動運転車が増えたときには飛行機のような管制センターが必要になるだろう。

 

　管制センターの施設費、管制用の機材や要員のコストを考えると本当に自動運転車がコスト削減につながるか疑問だ。人間なら臨機応変に対応することが可能で不測のあらゆる状況に対応したシステムを予め準備する必要はない。

 

　👉Uber、トヨタが「公道実験中止」　相次ぐ事故で自動運転車はどうなる？

 

　AI

 

　最近、何かというとAI機能を搭載したという製品が注目を集めているが、そもそもAIという定義も確立されていないのにいとも簡単に何でもAIで人の仕事を置き換えることができるような情報があふれている。

 

　👉人間の給与計算部門をまるごとクビにして入れ替えたIBMのシステムが820億円の損失を生み出す

 

　現在のAIに対する一般の人のイメージは人間のように言葉を理解する人型ロボットやロボット犬が代表例だろう。しかし、これは人や犬の動作を真似たプログラムにすぎない。また、学習機能を搭載したプログラムがあるが、これもパターン認識のプログラムにすぎない。

 

　👉グーグル｢AI秘書｣､驚くべき進化の舞台裏 音声合成が可能にした人間そっくりの会話～グーグルは匿名化された通話データを自動音声認識技術で処理し、脳の神経回路を人工的に数式で表したニューラルネットワークを用いて、デュプレックスのモデルを作った。ただ、1つのモデルが万能なわけではない。美容院の予約、レストランの予約、祝日の営業時間確認という場面ごとにモデルを作らなければならなかった。「これだけ自然な会話をAIで実現できたのは、タスクを限っているからだ」（グーグル幹部）。

 

　👉アマゾンのスピーカー、夫婦の会話を録音し勝手に送信～所有者の夫婦が会話の中で「アレクサ」と聞こえた声に反応してエコーが誤って起動し、会話の録音を開始。その後の会話の中の言葉を「メッセージの送信」のリクエストと勘違いした。アレクサはメッセージの送信先や、送信してよいかどうかをたずね返したが、背後の会話の中の言葉を、送信先の人の名前や送信許可と聞き間違え、誤送信してしまったという。

 

　かつての科学者はAI開発の目標を考える機械を作ることをめざしていたように思う。しかし、今のAIは人間の仕種の模倣の段階なのではないだろうか。人はロボットが人間のような仕種をするとあたかもロボットが自ら考えているような錯覚に囚われ、感情移入しがちのように思う。

 

　こうしたあたかも考えているような動作を実現できるようになったのはICの性能（演算機能と記憶容量）の向上と低価格化、ダウンサイジング（小型化）、安価な通信ネットワークの普及によるところが大きい。理論があってもその理論を実現するための部品がかつては用意できなかった。

 

　けれどもAIで何でもできると考えるのは早計のように思う。本当のAIはきっと部品が自動再生される細胞レベルまで発展したときではないだろうか。しかし、それは生物と機械の境がなくなったときのように思う。

 

　人間ほど柔軟に環境に適応できる生命体は他にないように思う。AI（人工知能）の究極の開発目的が人間のような知能を持った生命体を実現することだとしたらAIの開発など不要なのかもしれない。既に究極の知能体が存在しているのだから。

 

　そう考えるとAIの目的も自動運転と同じように人間をアシストする機械を開発することだと思う。人間のように考えることではなく、人間の能力を拡張してくれる機能をAIの開発目標にするのが現実的なように思う。

 

　何もしなくてもすべて機械がやってくれる世界なんかいらない。それは結局、人間の自己否定につながるだろう。人間は自分の力で努力して結果を出すことにしか生きがいを見出せないと思う。大谷選手とそっくりのロボットが野球をするのを見ても面白くはない。あるいはフェデラー以上のテニスロボットが活躍することを期待する人などいないように思う。機械にできることと人間ができることの意味は違う。　おしまい