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第3の頭脳

2017-04-19 09:03:21 | 日記
IBMが特許を取得、自動運転車向け「第3の頭脳」とは?
自動運転が可能な車と人間のドライバーとの関係はなかなか複雑です。
しかし、IBMの研究チームが特許を取得した新たな認知システムが、人間と自動運転システムのどちらが運転を担うべきかという課題について、状況判断を助けてくれる可能性が出てきました。
新しいシステムの存在
このシステムは、人間のドライバーの疲労や精神状態、さらには走行中の車の状態などの要素を含むさまざまな指標に基づいて、判断をアシストしてくれます。まずは、車内に取り付けられたセンサーが、心拍数や視線の向いている方向など、ドライバーのさまざまな生理学的状態をモニターし、きちんと集中しているかを判定します。状況によっては、自動運転機能に任せたほうが安全に走行できるという判断を、認知システムが下すこともありえます。
また、このシステムは同時に、車の状態についても厳重に監視しており障害物やエラーなど、人間のドライバーがハンドルを握った方が安全だと判断される状況がないか見張っています。IBMが思い描いているのは、人間と自動運転車という2種類のドライバーを見守る、「第3の頭脳」のような存在です。
例えば、この認知システムがタイヤの空気圧のような、比較的小さなトラブルを検知したとします。この場合は、人間のドライバーが運転するほうが良いと判断するかもしれません。ただしこうした時でも、認知システムはその分析機能を使って、ドライバーがハンドルを握る準備ができているかを確認します。そして、それまでに集めたデータに基づいて、自らの判断やドライバーへの働きかけを行います。
自動運転車と人間のドライバーのどちらもまともに運転できる状況にないと判断される場合は、認知システムが自動で車を減速させ、安全な場所に停止させようとします。さらにこのシステムは、直接測定可能な項目だけでなく、ほかの自動運転車の運行パターンや事故の履歴なども判断の要素として考慮し、車の周囲の状況をよりくわしく知ろうとします。
学習する自動運転車
IBMで数理神経科学の研究に取り組み、今回特許を取得した研究でも主導的な役割を果たしたJames Kozloski氏は、「我々がいま取り組んでいるのは、走行中に起きるさまざまな想定外の事態に備えて、人間のドライバーが運転する際の準備状況やリスクを分析できる自動運転車の姿を描くことです」と説明します。
たとえば、走行中の車の前に子どもが飛び出してきた状況を想像してみてください。人間のドライバーの場合、急ブレーキを踏んでなんとか事故を回避できたとしても、あと少しで事故になるところだったというショックで、その直後は神経が高ぶり気が動転しているかもしれません。
IBM開発のシステムはこうした状況についてもきちんと検知し、自動運転に切り替えるよう提案してきます。Kosloski氏は、こうした時こそ、人間のドライバーが落ち着くまで自動運転にハンドルを任せ、ゆっくりと車を進めるべき状況だと述べます。
実はこの「コンピューターと人間の運転モードの切り替え」こそ難しい領域なのだと指摘するのは、カーネギーメロン大学で人間と複雑なシステムの間の関係を研究するAaron Steinfeld准教授です。
現在存在する自動運転車の大部分では、人間が運転したほうが良い状況かどうかに関係なく、ブレーキを軽く踏んだり、スイッチを押したりするといった操作だけで、コンピューターから人間による運転に切り替わると、Steinfeld氏は指摘します。
逆に車の方からも、音や光を使った合図で、人間に対して運転を代わってもらうように要請することがあります(伝達の方法は車によって異なります)が、たいていはシステムエラーや悪天候といった状況に限られているようです。より賢いシステムがあれば、車体の機械的トラブルや緊急時だけでなく、もっと広い範囲で人間がAIに信頼を置くことが可能になるでしょう。
Steinfeld氏は、プロのドライバーであれば危険時の警告や状況を認識するよう訓練されているが、一般のドライバーにはそうしたことはあてはまらないと述べます。
そうしたことから、全体的な安全性は自動運転のほうが高い可能性があります。Steinfeld氏によれば、Googleの親会社Alphabetが設立した自動運転車の開発企業Waymoの場合、人間が運転する通常の車と比べて、1マイル(約1.6km)あたりの事故率が低いというデータが出ているそうです。ただしWaymoでは、走行時は常に人間が運転席に座り、いつでもハンドルを握れるように待機しています。
しかし、人間と自動運転車のモード切替に関する大きな課題の1つは、人間が運転できる状態にあるかに関して判断する方法を、AIに学習させることができるかどうかという点です。
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