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自動運転の頭脳であるAIの限界


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AIの弱点

AIの弱点

自動運転にはAIの活用が肝となっていますが、逆にAIだからこその弱点というのも論じられています。
「知能」という名前から、万能感を漂わせていますが、実情は下記の記事にある通り、通常のコンピュータプログラムの延長上にあるものです。
そのAIに運転の全てを頼ることができるのかどうか。これには多くの疑問がつきまといます。長文ですが、記事を引用します。

AIの弱点に振り回される
  これ(引用注;2018年アリゾナで発生した自動運転実験車による死亡事故の原因)は現在のAI(人工知能)の持っている典型的な弱点である。現在のAIというのは「人工(アーティフィシャル)」の「知能(インテリジェント)」とは名ばかりでビッグデータと呼ばれる膨大な情報を統計的に処理して、人間に似た判断へと誤差を縮めていく、つまり統計マシーンに過ぎない。

このAIについては、ディープラーニング技術といって、いかにも「ディープな」思考ができているようなイメージが広まっているが、実際にコンピュータが行なっているのは、ただただ巨大なデータを処理する中で、浮かび上がる特徴的な傾向を集めていく、そうした作業を繰り返しているだけだ。もちろん、その作業自体は多層化されて高度化されている。だが、マシンとして「人間と同じロジック」で判断する能力には至っていない。

その判断のアルゴリズムを作るには、コンピュータが人間の判断を学ぶということがよく行われる。この「人間の判断の学習」だが、実は意外な方法で行われている。近年、ウェブ上で物を買ったり、本人確認をするような場合に、入力しているのは「ロボットではありません」ということを確認させられることがある。

これは「リキャプチャ(reCAPTCHA)」というウェブ上のサービスで、ユーザーは「妙に歪んだ文字」を読まされて「ロボットでないことを証明するために間違えないように読まなくちゃ」とプレッシャーを感じながら入力しているわけだが、このサービスにはウラがある。システムの側では「人間が認識するスペリングの読み方」という「正解」は持っているようで持っていない。反対に、一人一人のユーザーが、妙に歪んだ文字を「読み解いてスペルを入力する」ことで、システムの側が「そうなんだ。人間はそういう風に認識するんだ」という膨大な統計データを集めているのである。ある意味では、誤答の持っている揺れの傾向を調べているのである。

このリキャプチャを開発したのはカーネギーメロン大学だが、その後、その部門をグーグルが買収して現在はグーグルの子会社になっている。そしてグーグル買収前は「OCR(光学式文字読み取り装置)の認識のために人間の判断をマネする」ための活動が主だったのが、今は違ってきている。というのは、グーグルになって以降は、画像を見せて「この中で道路標識はどれですか?」とか「車はどれですか?」、あるいは「商店はどれですか?」などと尋ねてくることが多くなった。

これも種明かしをすると、「不正解者をロボットとみなしてエラーにする」機能もあるのだが、同時に本音として「人間がどんな判断をするのか」を必死になって「ビッグデータ」になるまで収集しているのである。言うまでもなく、標識とクルマの認識は自動運転車向けであり、商店の判別は、ストリートビューを撮影した後に、広告営業をかける対象を絞り込むためだ。そのためにAIに「どんなビジュアルのパターンだと、民家ではなく商店なのか」という判断を学習させているのである。
引用元;自動運転「戦場」ルポ 冷泉彰彦

 


上記の記事でも述べられている通り、AIは統計マシーンであると言えます。膨大なデータを、特定のカテゴライズ処理を経て、確率を計算し、目の前の物体がどのカテゴリーに属する可能性が高いのかを判断する訳です。つまり、結果としての過去の数字を積み重ねることによって、確率的に予測を立てるというスタイルです。そこには、人間のように「なぜそうなるのか」「その結果何が起こりそうか」といった意味づけという概念はありません。

例えば、アリゾナ州の事故のエリアでは、広い道を(信号もないのに)横断しようとする歩行者がもともと多いそうです。AIは、何度も走行学習したり、危険度合いの情報を含むマップデータを読み込んだりして、「ここは無理に横断する歩行者が多発する地点だ」と認識することは可能だったはずです(事故発生の時点ではそこまでしていません)。しかし、なぜこのエリアに無理な横断をする歩行者が多いのか。その結果、どんなことが付随して発生しそうか、といったことまでは、AIは感知しません。

実際には、事故が発生したエリアは、道路の片側に住宅街、反対側には大型シネマを含むショッピングセンターがあるそうです。ショッピングを終えた人が、横断歩道のある交差点まで歩くには遠いため、帰宅のために広い道路を横断する歩行者が後を絶たないそうです。ということは、近所の住人は、車ではなく徒歩や自転車で買い物をすることも多いため、荷物を抱えたまま道路を横断することが予想されます。被害にあった女性も、荷物を運ぶために自転車で出掛けて、大荷物のために自転車を押して歩いたのかも知れません。

このように、意味づけを元に予測する人間と、「無理な横断多発地点」という統計情報だけに基づいて判断するAIとで、運転スタイルが異なるのは当然です。しかし、人間は自分の運転スタイルと異なる場合、恐怖を感じることが知られています。

こうしたAIの性質を、人間的な行動に近づけることが将来的に難しいのであれば、いっそ窓などを全て無くして、外の景色見せないことで、運転スタイルをブラックボックス化した方が受け入れられやすいのかも知れません。事実、車内に運転手がいなくてもロープウェイやジェットコースターなどは、その動きを誰もが受け入れています。自分でも運転できる乗り物に、違った運転スタイルで同乗させるというのは、案外敷居が高いのかも知れません。

こうしたことから、当面はAIの弱点の克服と、判断の仕方を人間の直感に近づけるというのが、当面の目標になるのではないでしょうか。

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