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こういうのを人間が例外処理としてプログラムしているうちは、まだまだ未熟なシステムと言わざるを得ないね。学習過程の安全装置としての例外処理なのかもしれないが。
フルスモークとか、流しのタクシーとか、携帯通話中と思われる挙動不審車とか、宅配車両とか、運転中に識別した方がよい車両はいくらでもあるが、それらの認識を個別のプログラムに頼るには限界がある。
高速でキチガイみたいな挙動をするような馬鹿とか、逆走する痴呆にもちゃんと対処しなきゃとかを考えると、元々機械学習だけでは絶対無理では。
「事故ってもこちら側は法的に問題無い」っつっても死んじまったらお話にならないし。
ロボット自動車だけになっちまえばいいんだけど、当分むりなんでしょうねロボットカーと人間が運転する車が混じってるのが一番の原因のような気がしなくもない
それなら、公道を行き交うのは自動車だけでは無いので、自律移動二輪車と自律 (他律？) 移動歩行者への置き換えも必須でしょうな
nVIDEAだっけな？そういうのの経験もディープラーニングで対処出気るとか言っていた様な･･･変な運転したところで物理法則が超えられるわけでもなし。単に経験値が足りないだけでしょ。実際、人間は学習だけで対処してんだし。
人間でも対処できなくて事故になったことは多いんじゃないですかね。それを上回る事故回避能力が機械に得られるのかが気になるところ。
> nVIDEAだっけ
違いますね。
たとえ99%まで学習と自律で網羅できたとしても現実的には残り1%は大量の例外処理のお化けにしないと商用には耐えないので……
これは安全どうこうの話ではなく、アメリカではスクールバス優先について法律で色々決まっているからです。例えば乗降停車中のスクールバスの追い越すことは禁じられており、停車して待たねばなりません(普通の路線バスは追い越しOK)。販売国別に道路標識の認識プログラムをカスタマイズするのと一緒だと考えるべき話です。
いままでは法律を守ることすらできてなかったってこと？さすがにそれはないと思いたい。
この特許は2年前に出願されていたもので
なんで、特許提出以前（または特許成立以前）はその技術が使われていないと思うのだ？
いや、それって「やべ、基本条件から道交法が抜けていたわ」って話なんだが。流石にGoogleがそこまで馬鹿だとは思えないよ。
ホント何も教えなくて「天上天下唯我独尊」くらい話せないとダメだよな
どっちかだけにしないといけないわけじゃないから、合わせ技でやるんじゃないの？安全に乗車できるならユーザにはどっちでもいいよ。
そもそも機械学習と全く関係ねーし。
起こる頻度が極端に低く、いったん起こると被害が大きいことがらについては、経験による学習は難しいと思います。
たしか米国ではスクールバスは法的にも特別扱いされてて、対向車線にスクールバスが（乗降のために）停車していても徐行運転しなきゃいけないとかいうルールがあったはず何かの本で読んだことがあるが、米国在住の子持ちの人なら詳しく知ってるはず
> こういうのを人間が例外処理としてプログラムしているうちは、まだまだ未熟なシステムと言わざるを得ないね。
事例は違うけど、 AlphaGoを見てしまうと、もっと何とかならんかと思いますね。走れば走るだけ経験を積めるようになればいいのだが。
AlphaGoの例を出されると、人間から見れば頭がおかしいとしか見えない挙動をしたが、実はそれがGoogleカーが視認出来た全ての車、歩行者にとって安全で効率的な動きだったという事例が起きないか心配になるｗ
あー、数千人殺してから安全な運転ができるようになるのか
それはダメだ。というより、そういう仮想空間を作って、数多くの事故を経験させる必要がある。
実際、ヒヤリハットを生かすことは重要です。
機械学習ったってプログラム(とデータ)通りにしか学習しないだろ。例外洗い出してモデル再構築しなきゃ。
データから新しいアルゴリズムを発見するくらいでないと知性とは呼べないな。
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にわかな奴ほど語りたがる -- あるハッカー
機械学習はどこへ行った？ (スコア:0)
こういうのを人間が例外処理としてプログラムしているうちは、まだまだ未熟なシステムと言わざるを得ないね。
学習過程の安全装置としての例外処理なのかもしれないが。
フルスモークとか、流しのタクシーとか、携帯通話中と思われる挙動不審車とか、宅配車両とか、
運転中に識別した方がよい車両はいくらでもあるが、それらの認識を個別のプログラムに頼るには限界がある。
Re:機械学習はどこへ行った？ (スコア:2)
高速でキチガイみたいな挙動をするような馬鹿とか、
逆走する痴呆にもちゃんと対処しなきゃとかを考えると、
元々機械学習だけでは絶対無理では。
「事故ってもこちら側は法的に問題無い」っつっても
死んじまったらお話にならないし。
Re: (スコア:0)
ロボット自動車だけになっちまえばいいんだけど、当分むりなんでしょうね
ロボットカーと人間が運転する車が混じってるのが一番の原因のような気がしなくもない
Re:機械学習はどこへ行った？ (スコア:1)
それなら、公道を行き交うのは自動車だけでは無いので、自律移動二輪車と自律 (他律？) 移動歩行者への置き換えも必須でしょうな
Re: (スコア:0)
nVIDEAだっけな？
そういうのの経験もディープラーニングで対処出気るとか言っていた様な･･･
変な運転したところで物理法則が超えられるわけでもなし。
単に経験値が足りないだけでしょ。
実際、人間は学習だけで対処してんだし。
Re: (スコア:0)
人間でも対処できなくて事故になったことは多いんじゃないですかね。それを上回る事故回避能力が機械に得られるのかが気になるところ。
Re: (スコア:0)
> nVIDEAだっけ
違いますね。
Re:機械学習はどこへ行った？ (スコア:1)
たとえ99%まで学習と自律で網羅できたとしても
現実的には残り1%は大量の例外処理のお化けにしないと商用には耐えないので……
Re:機械学習はどこへ行った？ (スコア:1)
これは安全どうこうの話ではなく、アメリカではスクールバス優先について法律で色々決まっているからです。
例えば乗降停車中のスクールバスの追い越すことは禁じられており、停車して待たねばなりません(普通の路線バスは追い越しOK)。
販売国別に道路標識の認識プログラムをカスタマイズするのと一緒だと考えるべき話です。
Re: (スコア:0)
いままでは法律を守ることすらできてなかったってこと？さすがにそれはないと思いたい。
Re: (スコア:0)
この特許は2年前に出願されていたもので
Re: (スコア:0)
なんで、特許提出以前（または特許成立以前）はその技術が使われていないと思うのだ？
Re: (スコア:0)
いや、それって
「やべ、基本条件から道交法が抜けていたわ」
って話なんだが。
流石にGoogleがそこまで馬鹿だとは思えないよ。
Re: (スコア:0)
向こうから識別ビーコンを出してくれない物をどう識別するかの話に過ぎない。
その方法でより効率的な手法で特許が取れるものがあったから2年前に出願した
って話であってあなたの認識はまったく的外れ。
Re: (スコア:0)
ホント何も教えなくて「天上天下唯我独尊」くらい話せないとダメだよな
Re:機械学習はどこへ行った？ (スコア:1)
Re: (スコア:0)
どっちかだけにしないといけないわけじゃないから、合わせ技でやるんじゃないの？
安全に乗車できるならユーザにはどっちでもいいよ。
Re: (スコア:0)
そもそも機械学習と全く関係ねーし。
Re: (スコア:0)
起こる頻度が極端に低く、いったん起こると被害が大きいことがらについては、
経験による学習は難しいと思います。
Re: (スコア:0)
たしか米国ではスクールバスは法的にも特別扱いされてて、対向車線にスクールバスが（乗降のために）停車していても徐行運転しなきゃいけないとかいうルールがあったはず
何かの本で読んだことがあるが、米国在住の子持ちの人なら詳しく知ってるはず
Re: (スコア:0)
> こういうのを人間が例外処理としてプログラムしているうちは、まだまだ未熟なシステムと言わざるを得ないね。
事例は違うけど、 AlphaGoを見てしまうと、もっと何とかならんかと思いますね。
走れば走るだけ経験を積めるようになればいいのだが。
Re:機械学習はどこへ行った？ (スコア:3)
AlphaGoの例を出されると、
人間から見れば頭がおかしいとしか見えない挙動をしたが、
実はそれがGoogleカーが視認出来た全ての車、歩行者にとって
安全で効率的な動きだったという事例が起きないか心配になるｗ
Re:機械学習はどこへ行った？ (スコア:2)
Re: (スコア:0)
あー、数千人殺してから安全な運転ができるようになるのか
それはダメだ。というより、そういう仮想空間を作って、
数多くの事故を経験させる必要がある。
Re: (スコア:0)
実際、ヒヤリハットを生かすことは重要です。
Re: (スコア:0)
機械学習ったってプログラム(とデータ)通りにしか学習しないだろ。
例外洗い出してモデル再構築しなきゃ。
Re: (スコア:0)
データから新しいアルゴリズムを発見するくらいでないと知性とは呼べないな。
Re: (スコア:0)
ので処理上分離しなきゃいけないのは当然でしょう。
#バスの後ろに付いて行って右折禁止に引っかかった人とか居るよね？