NHK Eテレ「超AI入門#04移動する」車が自立?

2018年

NHK Eテレで放送されている「人間ってナンだ?超AI入門」

第四回目は「#04 移動する」

番組紹介

公式ページを見ると、

「自動運転の開発競争は今世界で様々な企業が参入ししのぎを削る分野」

「2020年までの一般道での走行を目標に掲げるところもあり日々進化している」

「しかし実際にAI車はどのように運転技術を習得する?」

「人間のように教習所で学ぶ?」

「さて教官に代わるのは?」

「その時 力を発揮する深層強化学習とは?」

「その最前線、その仕組みを元F1レーサーの片山右京さんをゲストに知る」

「AI車の技術習得の過程を通して、人間の認識の秘密も明らかに?」

と紹介されている。


司会 チュートリアル 徳井義美

解説は引き続き 東京大学大学院特任准教授 松尾豊氏

ゲスト 元F-1ドライバー 片山右京氏

[独り言]

今回は紹介文の中に登場するキーワード「深層強化学習」について予習しておこうと思う。

「深層強化学習」は2015年ごろから「深層学習」(以下巷で聞くようになったディープラーニングに略)と強化学習を合わせてAI開発に用いようというアルゴリズム(=手法・手順)

ディープラーニング

簡単に言えば「多くの情報を元に分析される事」

情報の数が多いほど正確さ(=得られる結果)が増す。

例えば猫の絵を学習させるケース

線画の様な物もあれば、写真のような詳細なものもある。

100人分の絵を猫のデータとするより1万人-1億人の猫の絵を学習させる。

AIが特徴的な要素「ネコ目」「ヒゲ」「三角に立った耳」など分類・分析して覚えれる。

学習後に見せられた絵や写真・映像に対してAIが猫か別の生き物か判定する正確さが増す。

強化学習

ブロック崩しゲームをAIに操作させて得られる得点が高くなるのを良しとして何度も学習させる。

ブロック崩しでは並んだブロックの両端を早いタイミングで狙う事で(=一定のパターン)高得点が得られることを学習する事で成果が得られると知る。

AIは得点を早く・多く得られるパターンを使って高得点を得るようになる。

深層強化学習

この問題解決方法によりAIはゲームのルールを教えていない場合でも、どのように操作すれば高得点を目指すことができるのかを判断することができる。

ただし この方法では不確実のある環境、例えばゲームで言えばパックマンのような一定のパターン認識で判断できないようなものでは有効でないとされる。

自動運転は実現するのか

自動運転の段階

現在は自動運転と言ってもレベル0(ゼロ)~レベル5まで段階を設けて評価している。

レベル0

ドライバーが常に全ての操作を行うが車線逸脱や前方車両間隔などの警報を出す機器・機能が備わっている状態。

ADAS(運転支援)機能などドライブレコーダーに装備されている機種もある。

レベル1

自動ブレーキなど「アクセル」「ハンドル」「ブレーキ」いずれかの操作を自動で行う状態。

レベル2

「アクセル」「ハンドル」「ブレーキ」のうち複数の操作を同時に自動で行う状態。

同一車線自動運転がこれに当たる。

レベル3

限定的な環境や交通状況のみ「アクセル」「ハンドル」「ブレーキ」の操作を同時に自動で行う状態。

ただしシステム(=自動車・AI)が判断不能で要請警報を出したときはドライバーが対応する必要がある。

レベル4

限定的な環境や交通状況のみ「アクセル」「ハンドル」「ブレーキ」の操作を同時に自動で行う状態。

ただし限定的環境や交通状態の条件が変わったときはドライバーが対応する必要がある。

炭鉱を運行する車や軍事車両などがそれに当たる。

レベル5

無人運転。

SFで登場する無人タクシーなどがそれに当たる。

関連記事

コトバンク ADAS

自動運転は実現するか[独り言]

仮に自動運転レベル5が実現した世界が来たとしても問題はある。

以前投稿したAIに関する思考実験でも取り上げたが「道路に急に老人が飛び出し、避ければ若者をひき、さらに避ければ乗車している人が死んでしまうと判断された場合」

おそらくAIは判断できなくなる※1

予測不能な事態を防ぐためには車が走る場所はチューブのような密閉空間にして車以外が入れないような環境にするしかない。

(それでも不測の事態は起きそうだがレアケースだけ考えるとキリがない)

この先の技術がどう進歩するか分からないが基本は人間が運転して人間が陥りやすいミスや眠気などの生理現象を補って支援してくれる程度の自動運転レベル3あたりが妥当な進歩レベルではないかと思う。

※1:もし車が判断したら恐ろしい事だ。

その老人はアインシュタインを超えた物理学者かもしれないし、若者は窃盗をして逃げている途中かもしれない。

もしかすると車は護送車で中にいるのは囚人かもしれない。

もっと言えばインターネットで 全ての人間の情報が管理され車のAIにも情報が有って、若者は将来AIに発展に欠かせないと判断される有望な人物だが気の迷いで万引きしたのかもしれない。

ちなみに ここで言いたいことは人間の優先順位を考えることは人間でも出来ないのにAIにさせるべきかどうかという問い

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ウィキペディア DQN(深層強化学習)

コトバンク 深層学習(ディープラーニング)

コトバンク 強化学習

独り言

最近ニュースで騒がれている威嚇・煽り運転=ロードレイジ問題。

いっその事 自動運転が速く実現して人間が運転に直接関わらなくなった方が幸せかもしれない。

NHK 超AI入門 関連 BLOG内リンク>超AI入門関連

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