墨烏賊墨の株式日記～無人走行の手本になる蝙蝠は酔っぱらい運転が得意(*´∀｀)
米国株式市場で、フェイスブック、アマゾン、テスラの株価が爆落していて、特にテスラのそれは危急存亡的な重大な意味を持つと観ているので、
まずは関連してユーバーの事故の件から記しておきましょう。
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ロイターから(↓)。
https://jp.reuters.com/article/uber-self-driving-legalrisk-idJPKBN1GY0G9
(ロイター、「自動運転車初の死亡事故、責任の所在が争点か」、2018/03/24/09:03)
自動運転初の死亡事故という事で、周知の通りいろいろと波紋が広がっているけれど、本件に関連して興味深かったニュースフローがForbesによる記事のこちらの箇所(↓)。
https://forbesjapan.com/articles/detail/20358
(Forbes、「ウーバー、死亡事故で問われる責任と「LiDARメーカー」の立場」、2018/03/28/10:30)
>> また、システムにトラブルがあった場合に操作を行うはずの人間のドライバーは、衝突直前まで前方を見ていなかったようだ。
どひゃぁヽ(￣▽￣)ノ
完全に無人ではなく、人も乗車していたが気がつかなかったらしい(´・ω・`)
(自動車教習で仮免で生徒が公道を走るとき、先生が助手席でブレーキを踏めるようにしているが、そういうことができてはいないらしい)
(或いは、ヒトの認知能力でも事故を回避するのが難しいという状況にあったのかもしれない)
私見では、無人運転/自動運転に無事故を期待するのは過剰な期待であって、期待すべきは有人運転との比較で有意な安全性の確保とその実証にあると観る。
無人運転の発端は、それはGoogleが無人運転を目標に掲げたことにあったと記憶するが、当初の自分の認識では、Googleが敢えて遠大な/荒唐無稽(？)な目標を掲げたのは、難易度の高い目標を達成しようとするプロセスを通じて、高度なパターン認識能力に関わる知見を獲得することで、広範な応用領域を切り開くという狙いがあるかに観ていた。(言い換えれば、自動運転の実現そのものが彼らの目的ではないはずなのである)
・・・
冒頭のロイターでの責任の所在について言えば、要素技術の提供者は所定のスペックを満たした製品を納品できていれば、規格外の欠陥品を納入していたということでなければ一義的に責任を問われないと観るし、一義的に責任を問われるのは、インテグレーターの側である。
上記のForbesでは、無人運転の重要な要素技術であるライダー(Lidar)を取り上げているが、記事中にもあるいようにLidarが総合的な判断を下すわけではない。それはレーザーパルスを用いて、ソナー(音波)やレーダー(電波)と同一の反響定位法で高速・高精度の測距を行い、3D座標集合/ポイントクラウドの生成に寄与するが(↓)、
https://jp.techcrunch.com/2017/02/13/20170212wtf-is-lidar/amp/
(テッククランチ、「いまさら聞けないライダー（Lidar）入門」、2017/02/13)
可視化されたポイントクラウドを観て、そこに風景や美しさ等を観て取るのは我々の側パターン認識能力に依る。自動運転のキモとなるのはそうした能力である。
>> まあ、コウモリにできるのだから、私たちにできない理由はないだろう。
確かに測距技術/反響定位法そのものについて言えば全くそうなのだが、蝙蝠の能力がどうなっているか？を観てみると、なかなか興味深いものがある。
https://www.asahi.com/sp/articles/DA3S13198390.html
(朝日、「ユリイカ！コウモリ、衝突のワケ」、2017/10/26)
>> コウモリは真っ暗闇の中でも自由自在に飛び回る。ただ、この能力にも意外な弱点があることをドイツなどの研究チームが見つけ、米科学誌サイエンスに発表した。
かいつまむと、精度の高い測距をエコーで行うが、ある状況においてしくじって衝突が起きる。ある状況というには自然物と人工物とが混じった状況で、蝙蝠のパターン認識に支障が出る。(蝙蝠の生得的なパターン認識能力では、人工物の識別・分離が難しい)
その一方で、進化史の文脈に適(かな)っていれば、その生得的なパターン認識能力は予想以上の力を発揮する(↓)。
http://natgeo.nikkeibp.co.jp/nng/article/news/14/2294/?ST=m_news
(ナショナルジオグラフィ、「コウモリは酒に酔ってもちゃんと飛ぶ」、2010/02/10)
無人運転の手本としての蝙蝠は酔っぱらい運転ができる(≧∇≦)b
続く。
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