自動運転タクシーの許可停止＝相次ぐ事故受け―米カリフォルニア州
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ホンダとの協業により、東京都心での自動運転タクシーサービスを2026年初頭から始めると発表したクルーズ。
先日の私の「左側通行の知見は乏しい。技術的にクリアできるのか」の質問に「問題ない」趣旨の発言を同社のCEOはしていました。足元が揺らがなければ良いのですが。見出しで自動運転タクシー全体の話かと思ったが、そうではなくGM Cruiseという個社。ほかにはAlphabet傘下のWaymoもやっているはず。SFでは、下記記事を見る限り、Cruiseが200台、Waymoが250台で、自己は記事時点でCruiseが52件、Waymoが21件。
「自動運転タクシー解禁」のサンフランシスコの悲惨な現実（2023年9月）
https://newspicks.com/news/8927406新しい技術は、こういう経験を乗り越えて、進化し社会に実装され、人々の生活の基盤になっていく、ということだと、記事を読みながら思いました。ライドシェアなどの議論も同じ。課題を乗り越えるにはAIの高度化に向けた計算資源(GPU)の確保など官民で頑張らなければならない取り組みもありますが。前を向いて歩んでいかなければ未来は拓けないと改めて思いました。
(参考)計算資源の確保については、
AI戦略会議における松尾豊先生の発表資料を添付します。
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/2kai/shiryo2-6.pdf
ポイントは、
2. LLMの開発:国内でも生成AIの開発を進める必要。AIにおけるインフラ投資は、計算資源とデータ。
- 計算資源(GPU)のサポート。⺠間のデータセンターとABCIを大きく拡充する必要がある。アカデミアに一定確保。
- 国の機関からのデータ提供は重要
- 開発力のあることを証明した企業/組織に、徐々にリソースを集約する仕組み。加速を支援。
- 次世代技術の開発は、産総研でのマルチモーダルやロボット、NICTやNIIでのLLM研究、理研でのサイエンスにおける活用など。
