「米ミシガン州、州全域で自律走行車の本格運行を可能にする法律が成立」記事へのコメント

WSJ「ソフトからハードへ：苦悩するシリコンバレー」

[Anonymous Coward]

アルファベットが開発中の58台の自動運転車は公道実験の走行距離が220万マイル（約350万キロ）に達したものの、 [wsj.com]
依然として雪道では不安定な上、通常の走りも交通に支障をきたしかねないほど慎重だ。…

…ソフトウエアの場合、プログラマーが環境をコントロールできる。
だが現実の世界は複雑で予測不能だ。最も処理能力の高いコンピューターでさえ、
あらゆる可能性に備えることはできない。その上、公衆の安全や規制という負担もある。
IT（情報技術）業界がデジタル世界での成功を物理的な世界で再現できないのも無理はない。

ネットには度々ドローン配達や自動運転車のデモ動画などがアップされ話題にはなるが、
そういうのは彼らが言うほど早くには一般社会に出てこないかも、という話。

悲観論と楽観論

[maia (16220)]

自動運転については、悲観論と楽観論があるようだ。

Google: 完全自動運転型の自動運転車の開発を事実上の断念 [newsln.jp]

本命はnVidia！一般道の自動運転を可能にする、その超高速演算能力とは [ancar.jp]

cm単位の地図はナンセンスと思う。車同士か、共有の道路情報データベースで情報シェアリングすればいい。悲観論といっても、コストや手間がネックなだけで、センサーやチップの問題は、時間の問題という気がする。ネックは、どこまで情報を細部までチェックするのか、どこまで節約していいのか、どこまで予測して車の挙動を決定するのか、設計上のバランスなんだろうと思う。

Re:悲観論と楽観論

[Anonymous Coward]

驚くべき事に「センサーで把握した情報をリアルタイムで超高速処理を行って記録し、 [ancar.jp]
かつその情報の中から優先度などを自力で学習していく」というもので、いわば初めて走る道でも
事前にプログラムを受ける事無く、自力で最適と思われるプログラムを作り出します。

こういう、人間が運転に関わらず、かといってメーカーが自動運転車の振る舞いをあらかじめ
プログラムしたわけでもなく、自動運転車のAIが学習から自ら「最適と思われる」優先度を決め、
作り出したアルゴリズムで走って、もし間違いを起こしたら責任は誰がとるんかねｗ

ソフトウェア開発者も、自分が組んだわけではないプログラムに責任はとりたくないだろうし、
AIを牢屋に閉じ込めるわけにもいかんしなぁ。
まあ、「学習して対応するAI任せにする自動運転車を発売する」と決定した人物あたりが
責められることになるんかな。

このnVidiaよいしょの記事は、楽観的というより、それを通り越してあまりにもお花畑過ぎると思うが。
まあnVidiaの宣伝を受け売りで書いているだけなんだろうけど。