今回は「自動運転がなかなか進まない本当の理由」を書こうと思います。
とりま、最近、あちこちの自治体で自動運転の実証実験を見かけるようになりました。
ニュースを見ていると「もうすぐ完全に人が運転しなくてよくなるんじゃネ？」と思うかもしれません。でも実際のところ、そこまでそうそう簡単な話ではありません。😱
人間が普段当たり前にやっている運転は、AIにとってはかなりハードルの高い要素が詰まっています。
【意味を読み取るということ】
人が運転しているときって、ただ目に入ったものを見ているだけじゃありませんよね。例えば、道端に子どもが立っていたら「もしかしたら飛び出すかも」と自然に思いますし、ふらついている自転車を見れば「危ねーなー！」と感じます。
これって単なる情報処理というより、その行為の「意味」を読み取っている状態です。AIも同じようにカメラで周囲を見ていますが、人間みたいに「何が起こりそうか」を柔らかく想像するのは、まだそこまで得意ではありません。
【白黒つかない場面が多すぎる】
運転って、意外と「これが正解」という答えがない場面がが多々あります。狭隘道路で対向車と出会ったとき、自分が行くのか相手に譲るのか、その場の空気で決めていますよね。
タクシーお見合いした時に暗黙的に「お先にどうぞ」と譲るのが一般的です。
人は相手の動きやタイミングを見ながら自然に判断しますが、AIはもともと明確なルールや正解がある方が得意です。こういう曖昧な場面になるとその場での空気がが読めないので、急に難易度が上がります。・・・要はAIはKYって事です。
【言葉にしないやり取り】
実際の運転では、ルールだけじゃなくて人同士のやり取りもかなり重要です。軽く前に出て「どうぞ」と伝えたり、相手の様子を見て譲ったり、いわゆる空気を読む場面がたくさんあります。
アイコンタクトまではいかなくても、「この人は行きたそうだな」とか「今は止まってくれそうだな」といった感覚で動いています。こういう部分は説明書に書けるものではないので、AIにとってはかなり厄介です。
【想定外が普通に起きる】
もう一つ大きいのが、予想外の出来事です。工事現場での誘導、道路に落ちている物、変な動きをする車など、運転中はちょくちょく「え？マジか！」と思うことが起きます。
人はそういう場面でもなんとか対応できますが、AIは基本的に経験したパターンの中で学習して判断します。想定外が出てくると、一気に難しくなるわけです。
【海外ではできているのに日本で進まない理由】
「アメリカや中国では動いているのに、なぜ日本では進まないのか？」と思う人も多いはずです。実はここには「技術以外の差」大きく関係しています。
まず海外は、走る場所をかなり限定しています。決まったエリア・時間・条件で運用し、「できるところだけやる」という割り切りがはっきりしています。一方日本は、どうしても「どこでも安全に動くこと」を求めがちで、ハードルが高くなります。
また、日本は道路が狭く、歩行者や自転車も多く、状況が複雑です。さらに事故に対する社会の目も厳しく、「少しのミスも許されない」という空気があります。
海外ではある程度「機械だから仕方ない」と受け入れる部分がありますが、日本ではそれが難しく、この違いが、実用化のスピードに大きく影響しています。
【最後に】
こうして見ると、運転って単にルールを守ればいいものではなくて、人の感覚や経験にかなり支えられているのが分かります。
自動運転がなかなか進まないのは、技術の問題だけではなく、「人間の当たり前を再現する難しさ」と「社会としてどこまで許容するか」が大きく関わっています。
完全自動運転の時代はいつか来るとは思いますが、その道のりは思っているより長くなりそうで草。10年では、その道のりは思っているより長くなりそうで草。
10年・・・どこでも人なしの完全自動 👉 まだ遠い😱
