【AI×移動する】人間って何だ?超AI入門シーズン2第4回

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NHKのEテレで放送されている「人間ってナンだ?超AI入門シーズン2」

現代は「IT×●●」というように、あらゆるものにITが入っている時代です。

 

そして、人工知能(Artificial Intelligence)の進化・発展に伴い、近未来は様々な分野で「AI×●●」となっていくでしょう。

 

日進月歩で開発が進むAIの進化の先に、どんな未来が待っているでしょうか?

さて、シーズン2の第四回のテーマは「移動する」です。

 

自動運転技術の先に何があるのか?

自動運転技術はAI関連の話題の中でもよく聞くトピックだと思います。

実際に2020年の東京オリンピックに向けて自動運転技術がどこまで実用化されるのかといった話題もよく出てきますね。

 

実際、すでに公道を自動運転で走っている車もありますが、大きな事故も起きているのも事実ですね。

そういったニュースを聞くと、安全に疑問を持つ人も少なくないのではないでしょうか。

 

半自動化や全自動化。

そして、いずれはドライバー自体がいなくなるというように、自動運転と言ってもレベルは様々だそうですね。

 

自動運転開発の五段階

レベル1〜2:運転支援

接触の危険を感じた時に自動で減速、直線的な道路で車間距離を一定に保って走行する

レベル3〜5:自動運転

緊急時はドライバーが運転する(レベル3)

ハンドルもアクセスもいらないのを特定の場所で自動化(レベル4)

 

自動運転技術は普及するのか?

自動運転の技術でできることはたくさんありますし、これからの社会で確実に必要な技術だと私は思います。

 

交通事故の9割は人間のミスによるものという統計があるので、人間が運転するよりも事故率は減るという見方もできますね。

転移学習で他の分野への応用も期待できると言われています。

 

当然リスクを最小限に抑えることは重要だと思います。

その上で安全性をもっとも重要視し、安全な操作の研究に注力する技術者たちの努力が認められていく必要性があるのかなと感じました。

 

問題だけではなく、自動運転技術のもたらす社会的な便益について、皆で深めていくことが必要なんじゃないでしょうか。

 

 

松尾教授が番組内でおっしゃっていた

「日本社会の中ではまだまだ自動運転の普及は時間がかかると思う。

でも世界的に見れば道路が整理されていない場所だったりに導入され、一気に加速する。

技術が成熟されてから日本のような安全・安心が求められるところに展開するというのも有りなんじゃないか」

というような言葉が私個人的には非常に印象的でした。

 

確かに、日本の中だけ見ていてもしょうがないなと。

世界レベル、時代という大きな枠組みでこの技術をどう捉えていくのかという目が必要だなと思います。

 

自動運転はどうやって学習しているのか?

自動運転の学習をさせるのに、いきなり公道を走るのはさすがに問題がありますね。

そこで取り組まれている学習の方法ですが、仮想空間内で多様なシチュエーションを学習するということでした。

例えば、天気や時間帯を変えたり、緊急時の対応など、いくつものパターンを学習させることができます。

 

その自動運転技術で基準となっているものも大きく2つ紹介されていましたね。

・ルールベース

あれは信号、あれは歩行者、と搭載されているカメラやセンサーで周囲の情報をまず認識。

次に、前の車と近づき過ぎたら減速などのように認識した環境とあらかじめ教えられたルールに基づき操作を判断する。

ルールを教え込むにはたくさんの情報が必要だが、車の形も標識も歩行者も区別できるディープラーニングが役に立つ。

 

・ポリシーベース

想定されない事象(雷、デモ、隕石、など)に遭遇したとしても、安全優先で行動を行うというポリシーを入れて柔軟に対応できる

過去の経験からポリシーを強化し、緊急時にも備えていく

 

 

<従来の自動運転のステップ>

1)認識

色んなセンサーを使って自車が今どこにいるのか、周囲の歩行者などを認識する

2)計画

認識を元にどう動くのか行動の計画を立てる

3実行)

計画を実行する

 

人間は実際、1)認識、2)計画、3)実行、を順番にやっているわけではなく、同時にやるという器用な存在です。

 

そこで、ポリシーベースでは、認識から行動を紐づけて1)認識+計画、2)実行、を合わせてやっていきましょうという考えだったりするそうですね。

 

 

人間は予想をする生き物

自動運転の仕組みを見ても、改めて人間が考えてやっていることは非常に複雑な処理をしているというのがよくわかりますね。

 

それを可能にする脳というものがどんどん解明されていっていると思うのですが、

脳のそれぞれの機能を再現し、統合しようとする全能アーキテクチャーの研究も盛んだという話もありました。

・前頭葉(認知 判断):ワーキングメモリーの処理

・海馬(短期記憶):反復 計算

・大脳皮質(知的処理):ディープラーニング

・扁桃体(情動):強化学習に報酬を与える

・大脳基底核(学習):強化学習

・小脳(運動):教師あり学習

画像:全能アーキテクチャー (引用)NHK「人間ってナンだ超AI入門」より

人間がやっていることはAIでもできる?

 番組内でもこういう言葉がありました。

「人間ができることはAIにもできると思います。肝心なのは正しいアルゴリズムと十分なデータ。今はまだ脳を再現する方法が見つかってはいませんが、解決方法は存在するはず。

なぜなら 人間の脳もアルゴリズムで表現できるしアルゴリズムがあればAIでも再現できるからです。

AIが人間の脳のように課題を解決するのは時間の問題です」

 

この内容は人間とは何なのか?という本質深いテーマになってくるなと思います。

 

じゃあ人間もアルゴリズムで表現し、機械的に表現されるとしたら人間の尊厳って一体なんなんでしょうか?

 

私は機械やAIはどうしても因果の中でしか生きられないと思っています。

データが有る世界、因果がある世界。

 

一方で、人間はデータが無い世界、因果を超えた絶対性の世界を認識し活用することができる唯一の存在だと思っています。

つまり、脳を超えた世界を認識できるのか?

それが本当に人間の尊厳性の回復と繋がっていく重要なテーマではないでしょうか。

 

今回も「人間ってナンだ」ということを考える面白い内容でした。

次回も楽しみですね。

 

オススメ図書

番組にも出演されている東京大学の松尾教授の講演をお聞きした際に、人工知能関連の推薦図書が紹介されていました。

私もこれらの図書を通して、一般的な知識は身についたと思っていますので、興味のある方はぜひお手にとってみてください。

・入門書として

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの 松尾 豊 (著)

 

・読み物として

人間さまお断り 人工知能時代の経済と労働の手引き ジェリー・カプラン (著)

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