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先日あったパラリンピック選手と自動運転バスの事故も然り、予期しない状況に対応することはAIにはとても難しい。特に機械学習は統計的な学習であり、よくあるケースをパターンかして学習する。
だからといって自動運転ダメじゃんということではなくて、どのような状況下ならどこまで任せられるかを流動的に考える方向にシフトすると良いと思う。これは自動運転だけではなくあらゆる分野のAI活用で認識が広がっていること。
本当に恒久的に完全自動で運転し続けるシステムは変化する環境について学び続け、自らも変化し続ける必要がある。テスラでは未知の要素を減らすためにアノテーションに力を入れているという話を目にしましたが、そういう開発行為も、ここまで行ったら完成、ということではなく、ずっと継続的に行う必要がある。そのような本質的に不完全であり続けるシステムをどのように使っていくのか、がこれからのAI活用のテーマだと思う。
今回、パラリンピック期間中に発生した事故は、全く逆で「人間の判断ミスで機械の正しい判断を覆した結果発生した」というものです。
いつも課題となるのは「どちらが正しい判断をしているのか」ということです。しかし、それは、その時の状況や、人、機械のレベルなど、千差万別なので、「機械と人間の隙間にボールが落ちる」という状況を、どう解消できるかが、結果的には自動運転での競争軸になると考えます。
その他の認知や制御のアルゴリズムは、ある程度、飽和状態に近い熟成度合いだと思いますが、人と機械の間の判断の扱いについては、この記事に書かれている「不都合な真実」でもあり「死の谷」にも近いものかもしれません。
(以下、記事中から引用)
リモート操作関連企業ファントムオートの共同創業者であるエリオット・カッツ氏は、「つい数年前は、この業界では人間によるリモート支援は『不都合な真実』だった」と語る。「それを公然と口にする人は事実上いなかった。こういう車は自動運転で必要に応じてどこにでも行けるし、人間のドライバーができることは何でもできる、というのが建前だったから」
「だが、そう簡単には行かないことは今では誰もが知っている」
※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
働き手と仕事内容がうまくマッチすると良いなぁ。
ここが特に印象に残りました.
研究レベルでの実現はできている..あと少し!と前向きにとらえてます.
逆に言えば社会実装っていう点がとても困難であると改めて感じました.何10年も前から生活を豊かにするロボットを目にしてきましたが日常生活にはほとんど実装されていません.
十分な成果だと思います。
長い目で見ればいいのではないでしょうか?
実証実験で何か起きた時にシステムではなく乗車してる管理者が全ての責任を負うカタチにする。
責任の所在を明確にする。
それだけの話でしょ。
このあたりとか、興味深い
「ウェイモによるサンフランシスコでのテストに参加したオペレーター経験者によれば、1日約30回は自動運転モードを「解除」して、運転に介入しなければならなかったという」