グラフィックサイエンスマガジン『Newton』（2018年8月号）の新連載は「人工知能革命」です。第１回は「AI が加速させる自動運転技術」です。自動運転車に AI（人工知能）はどのように利用されるのでしょうか？

日本政府は 2017 年 5 月に、今後の自動運転の発展や普及の見通しをまとめた「官民 ITS 構想・ロードマップ 2017」を発表しました。（中略）

2020 年までに、限定された地域で無人のバスやタクシーの運行を開始する予定となっています。自家用車においても、2020 年代前半にレベル３（速度などが制限された条件つき自動化）、2025 年ごろにレベル４（特定の道路環境では完全に自動化）の自動運転が高速道路で可能になるとされています。

自動運転車が日常的にはしる日はもうそこまできています。

従来の自動車を人が運転するときはドライバーが目で見て認知し、判断し、操作をします。これらを、コンピューターが自動でおこなうのが自動運転車です。

なかでも、目で見て認知する機能に相当する「画像認識」（画像中の物体を識別する機能）はコンピューターにとっては高度な技術であり、そこで期待されるのが AI（人工知能）です。画像認識は AI の得意分野です。

AI の研究がはじまったのは 1950 年であり、2010 年ごろからふたたび研究がさかんになり、現在は「第３次 AI ブーム」とよばれています。現在のブームのきっかけになったのが「ディープラーニング（深層学習）」です。

ディープラーニングとは、コンピューターに大量のデータをよみこませて、コンピューターみずからがそのデータの中からなんらかの法則性をみいだしていく手法です。たとえば手書きの「４」の画像をたくさんよみこませることで、数字の「４」がどんな形をしているかを学習します。人が、プログラムで指定する必要はありません。コンピューターは、はじめてみる手書きの「４」をくせがあってもただしく認識できるようになります。

しかしコンピューターが学習したコンピューターの判断基準は人間には理解できません。なぜ判断できるようになったのか？ データをみてもわたしたちにはわかりません。すると AI のふるまいが途中からおかしくなったとしても、データを人が書きかえて修正するのは困難です。このことが大きな問題をひきおこしてしまう場合があります。AI の「暴走」についてはすでに SF にもなっています。

自動運転車が実用化されればたしかに便利になるでしょう。運転手の不足も解消されます。

しかし一方で AI が高度に発達して、人間が機械にあわせていく、機械の運動が人間よりも優先される、AI が人間に命令をするといったこともおこります。

なによりもまずは、わたしたちひとりひとりが AI についてよく理解しておかなければなりません。機械まかせにしていてはいけません。新連載「人工知能革命」から目がはなせません。


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▼ 参考文献
『Newton』2018年8月号、ニュートンプレス、2018年8月7日発行