ITニュース六時五分:人工知能の進歩で人間より安全に運転できるようになると・・・

ITニュース六時五分:人工知能の進歩で人間より安全に運転できるようになると・・・

0605_20141112カリフォルニアのサンノゼで開催された「GPU Technology Conference 2015」(GTC2015)では、車の自動運転に関する講演が、行われました。その中でディープ・ラーニングの研究で有名なアンドリュー・ウング氏も登壇。ウングさんは、ディープ・ラーニングを有名にしたGoogleの研究、ネット上にアップされた大量の画像を読み込むことで『猫』の概念を習得した実験のメンバーとしても有名です。スタンフォード大学の准教授でもあり、中国の百度(バイドゥ)の研究員でもあります。

ウング氏は、講演でディープ・ラーニングが急激に注目されるようになったのは、ハードウェアの性能向上とビッグデータがあると説明しています。

ディープ・ラーニングは、脳の構造をまねたもので、以前からも研究されていました。しかし、計算量が多くなることで、なかなか成果がでなかったことがあります。それが、CPUからGPU、そして、クラウドも活用するにようになり、格段に処理速度が向上したことで、今までできなかった多階層のモデルも実行できるようになりました。いわば、より細かく物事を認識できるようになったのです。

もう一つ、ビッグデータが活用できるようになったのも大きな成果です。音声認識や画像処理といった実験を行うには、実験データを集めるのが大変。例えば音声認識で考えると、最初は、研究者や周辺のスタッフの声で実験しますが、一般に利用してもらうには、子どもの声、大人の声、男性の声、女性の声、小さい声、大きな声、早口、ゆっくりしゃべる、はきはきしゃべる、こもってしゃべる・・・など、とにかく多様な声を認識しなくてはなりません。言い換えれば、それだけ多くの種類の声を集めなければならないので、ものすごいコストと労力を必要としていました。それが、ビッグデータを利用することで、大量の実験データを手に入れることができるように。先の『猫』を認識した実験でも、大量の画像データを必要としましたが、Googleだからこそ、そんな画像データを利用することができたのです。

ビッグデータが利用できるようになったことで、人工知能の研究が飛躍的に進み、また、今までなら参入が難しかったベンチャー企業も開発できるように。だからこそ、画期的なアイデアも次々出てきています。

さて、このように人工知能が進化し、車の自動運転もできるようになってくると、人間が運転する方が危ないということになってきます。実際、信号や道路標識の認識率に関しては、コンピュータの方が優れるようになってきていて、人間だと見落としてしまう、つまり、事故につながりやすいということになります。

20年先には、車を自分の手で運転するのは、ものすごく贅沢な遊びになっているでしょう。自動運転が当たり前になり、道路も自動運転で走るために整備され、わざわざ運転免許を取得するということもないからです。そのころには、今の飛行機のように、しっかりと訓練を受けた人だけが持つ自動車免許かもしれません。

このように、いろいろなことが、人間よりも人工知能の方が失敗しないということになっていくでしょう。さて、そうなっていく世の中は、確かに便利で快適に。その過渡期には、いろいろな問題、今まで考えてこなかったような課題も噴出してくるでしょう。

さて、そんな状況を楽しめるのか、それとも脅威と感じるのかは、あなた次第ですよ!w

本日のニュースネタ

http://car.watch.impress.co.jp/docs/event_repo/gtc2015/20150323_693951.html

顔認識や音声認識の誤認識を大幅に低下させる魔法の種とは?


  • このエントリーをはてなブックマークに追加