「自動運転」のクルマはまだまだ先の話である理由

先日、米国でテスラ車の事故が発生し、2名の方が亡くなりました。この事故をきっかけに、現在の「自動運転」技術の性能や安全性についての議論が再燃しています。

「完全自動運転」システムは実現するのか

テスラ 車

テスラ社の車には、周囲の交通状況や車線を監視する「オートパイロット」機能が搭載されていますが、同社は現在、自動航行や信号待ちなどを約束する、より高度な「完全自動運転」システムを展開しています。

捜査当局によると、事故発生時には誰も運転席に座っていなかったようです。テスラの最高経営責任者であるイーロン・マスク氏は、当時、自動運転機能は使用されていなかったと述べています。

それにもかかわらず、この悲劇的な事故は、自動運転技術がどれほど安全なのか、ドライバーにどれほどの注意を払う必要があるのか、といった疑問を投げかけています。

「自動運転」とは何を意味するのか?

未来 車

専門家の間では、レベル0(自動化されていない従来型の車両)からレベル5(人間のドライバーができることはすべて独立してできる車両)まで、6段階の自律走行技術があると言われています。

現在市販されている自動運転ソリューションのほとんどは、人間の介入を必要とします。そのため、レベル1(車線維持や速度管理などの運転支援)またはレベル2(ステアリングや速度制御などの部分的な自動化)となっています。

これらの機能は、いつでもコントロールできるように十分な注意を払ったドライバーが使用することを想定しています。

レベル3の車両は、より自律性が高く、自分である程度の判断ができますが、システムが運転できなくなった場合には、ドライバーは依然として注意を怠らず、制御を行う必要があります。

ここ数年、レベル2およびレベル3の車両による死亡事故が数件発生しています。これらの事故の主な原因は、ヒューマンエラーと、これらのレベルの自動化を完全な自動運転機能と勘違いしたことにある。

自動車メーカーや規制当局は、不注意なドライバーによる誤使用に備えて、これらのシステムの耐性を高めるための十分な対策を講じていないと批判されています。

より高度な自動化への道

自動運転

より高度な自動化を実現するためには、必ずしも人間のドライバーが運転作業に関与する必要はありません。ドライバーは、事実上、AI自動運転ソフトウェアによって置き換えられることになります。

レベル4は、いつ、どこで、どのように運転するかの範囲が限定された「自動運転」車両です。レベル4の車両の最も良い例は、GoogleのWaymo robotaxiプロジェクトです。他の企業もレベル4の車両の開発を大きく進めていますが、これらの車両は一般には市販されていません。

レベル5は、人間のドライバーと同じように、いつでもどこへでも移動できる真の自律走行車を意味します。しかし、レベル4からレベル5への移行は、他のレベル間の移行に比べて桁違いに難しく、実現には何年もかかる可能性があります。

より高いレベルの自動化を実現するための技術は急速に進歩していますが、人の手を借りずに安全かつ合法的に走行できる車両を製造することは、依然として大きな課題です。

安全に市場に導入するためには、技術、規制、社会の受容という3つの重要な障壁を乗り越えなければなりません。

機械学習と自動運転ソフトウェア

AI研究

自動運転ソフトウェアは、高度に自動化された自動車の主要な差別化機能です。このソフトウェアは、機械学習アルゴリズムと、人間の脳を模倣した数百万個の仮想ニューロンを含む深層学習ニューラルネットワークをベースにしています。

ニューラルネットには、「Xが起きたらYをする」という明示的なプログラミングは含まれていません。むしろ、実際の運転状況から得られた何百万ものビデオや画像の例を用いて、物体を認識・分類するように訓練されています。

データが多様で代表的なものであればあるほど、ニューラルネットはさまざまな状況を認識し、それに対応する能力が高くなります。ニューラルネットの育成は、道路を渡るときに子供の手を握り、常に経験と再現性と忍耐力をもって学習することを教えるようなものです。

これらのアルゴリズムは、非常に正確に物体を検出して分類することができますが、複雑に入り組んだ運転を模倣することはできません。自律走行車は、人間やその他の物体を検知・認識するだけでなく、これらの物体がどのように行動するかを相互に理解し、反応しなければなりません。

また、不慣れな状況で何をすべきかを知らなければなりません。想定されるすべての運転シナリオに対応する大規模な例がなければ、想定外の事態を管理するというタスクは、ディープラーニングやトレーニングにとって比較的困難なものとなります。

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