新着Pick
189Picks
シェアする
Pick
Pick に失敗しました

人気 Picker
自動運転車が起こした事故の殆どは、人間側のミスか、AIが馬鹿正直にルールを守ったことに原因があることが知られています。特に日本では、交通ルールと実際の運用上の適用の幅が大きいので、交通ルールに厳格に従うクルマは寧ろ危険運転になる可能性が高いです。

「強化学習」自体はAIの最も一般的な手法の1つなので、特に特筆すべきことはありませんが、ルールからのはみ出し方を自ら学習するだけではなく、他の車がどのようにルールを破ってくる可能性が高いかを予測するモデルもまた必要です(「逆強化学習」と言う)。

加速の仕方が怪しい車、左右にフラフラする車、いかにも走り屋のデザインの車の走りのパターン、怖い人が乗ってそうな車の割り込み方、などなど。そうした車が周囲の状況に合わせて、何を優先して運転するのかを人間は自然に予測しながら運転しています。

結局一番のリスクは人間なんですよね。
Aiが自らのシミュレーションで最適な運転手段を生み出して行くとすれば、それはドライバー以外の「意思」。
こうなった初期の段階で事故やスピード違反が起こると、ドライバーが警官に「俺じゃないよAiが勝手にやったんだよ!」なんて言う言い訳が路上で繰り広げられそう。楽しい未来ですね。
高速道路の合流は初心者には難しい。
自動運転の方が安全なケースも多い。
中央集権でやるか自律分散でやるか。

この記事で注目しているのは自律分散。自動運転の将来構想のなかで、「交差点に近づくと、ドライバーは操作できない」というものがある。例えば、下記の記事。
http://response.jp/article/2014/09/23/233175.html

これは、中央集権で情報を集めてリアルタイムシミュレーションで、交差点の自動車を制御をするものと思っていた。これが、自律分散で各機器が連動せずに、「守りと攻めの行動」が生まれると、どう制御すべきか想像できない。
事故があった時の、保険の査定がめんどくさそうだなぁ