Drive.AI ready to add layer of humanity to robot cars

自動運転車の前に立つことは、自動車業界でいうところの「信頼の低下」に相当します。あなたは、車があなたを認識しており、あなたを轢くつもりはないと信じていますが、運転席に座っている人は実際には制御していない、つまり注意を払っていないため、運転手の目を引くことはできません。うなずいたり、手を振ったり、「こんにちは」という笑顔さえありません。インテリジェント車両が交差点でゴロゴロと喉を鳴らしながら、縁石から降りて道路を横断するのは、思い上がりです。

そんなはずはありません。自動運転車は、少なくとも何らかの手段でコストを節約します何千もの命と数十億ドル。しかし、それは自動運転車という考えを気味が悪いと感じる人たちを慰めるものにはほとんどならない。しかし現実には、少なくとも近い将来、ロボットカーが人間と混ざらないというシナリオはほぼ存在しない。そしてそれはいくつかの問題を引き起こす可能性があります。

「人間は一般的に予測不可能です。これらの車の周りでは人々の行動が異なります」と自動運転車技術の新興企業である Drive.AI の共同創設者、キャロル ライリー氏は語ります。同社はステルス モードから脱却し、ロボット車を実用化するための珍しい、そしておそらく賢明なアイデアを導入したばかりです。より人に優しい。

ライリーと彼女のチームのほとんどはスタンフォード大学の権威ある AI 研究所の出身であり (ライリーはジョンズ・ホプキンス大学の博士号取得候補者です)、自動運転車に人間性の層を追加したいと考えています。これは、ライリーの核心的な質問である「どうやって運転するの?」に答えることができるものです。道路を走行しているロボットに人々と交流させたいですか？」

計画はシンプルです。彼らは、既存のライドシェアおよび配送車両（消費者向け車両は除く）に、自動運転車両に変えるビジョンおよび制御システムを搭載する予定です。ただし、すべての 360 度カメラ、ライダー、強力な深層学習 AI エンジンに加えて、この車には、車が何をしようとしているのか、何を見ているのかを正確に伝えるためのオーディオビジュアルキューが組み込まれており、歩行者を認識する方法も提供されます。彼らはこれらの車の周りにいるとより安全だと感じます。

ご相談ください

「ほとんどの人が自動運転車を所有した経験はないでしょう」とライリー氏は言う。 Drive.AI のシステムは、他のほぼすべての自動運転車システムにはない通信層を提供します。

LED ディスプレイと、場合によってはスピーカーは、ドライバーが歩行者や他の車の近くを運転するときに通常行ううなずき、身振り手振り、さらにはクラクションの一部を再現しようとしますが、そのほとんどは人間が運転することになります。

同社は依然として最適なシグナルとメッセージを見つけ出そうとしている。しかし、Drive.AIで強化された車は、例えば、歩行者が縁石から降りようとしているのを車が認識したことを示すために、親指を立てたような絵文字を表示することができる。車が方向転換しようとしている方向を見たり、自動運転車の前を歩く歩行者を追跡したりできるLEDの目を備えている可能性があります（不気味な方法ではなく、「あなたが見えました」という意味で）。あなたはまだ私の車の前にいるようですが、今では私の車を通り過ぎてしまったようです）。ライリー氏は、Drive.AI のシステムがこれらの取り組みの一部をさらに改善する可能性があると信じています。

「クラクションはこの車で最悪の機能です」と彼女は言いました。いつも単調で、礼儀正しくクラクションを鳴らしているのか、それとも「氷山、すぐ前！」と指示しているのか見分ける方法がありません。ライリー氏は、クラクションの音をエリア全体ではなく、通りの向こうの 1 人に向けることができるシステムを構想しています。

さらに深く掘り下げる

Drive.AI は歩行者に快適なメッセージを提供するだけではありません。ボンネットにハードウェア ユニット、車室内に機械制御システム、メイン システムの自動車グレードのコンピュータ ハードウェア上で動作する強力なニューラル ネットワークを備えた改造車には、最も広く使用されている深層学習システムの 1 つも搭載されます。地球上で。ライリー氏は、これは現在最も洗練された AI アルゴリズムであると説明しました。 「SiriとAlexaはそれを利用しています」と彼女は付け加えた。

Drive.AI システムは常に監視し、学習しています。これは、ルールベースのシステムよりも好ましいです。このようなシステムをトレーニングして、人 (2 本の腕、1 本の頭、2 本の脚) を認識することができます。しかし、車椅子に乗っている人にとっては混乱するかもしれません。深層学習システムをトレーニングするには、ルールを放棄し、代わりに例を入力します。これにより、システムは独自のルールと必要な一般化、そしておそらくより重要な関連付けを構築できるようになります。そうすれば、歩いている歩行者も車椅子に乗っている歩行者も同じ属性を持っていることがわかり、同じものとして見られ、同じように扱われることがわかります。 Reiley 氏のチームは、学習パイプラインを高速化するために必要なツールも構築しており、Drive.AI の 20 人という比較的小規模なチームがシステムを効率的にトレーニングできるようになりました。

また、ディープラーニングを使用して感情的インテリジェンスを追加し、あるドライバーが別のドライバーにジェスチャーで本質的に「あなたの後です」と言うときなど、運転中の社会的な合図を認識します。

つまり、Drive.AI は、事前に決定されたルート上でレベル 4 ～ 5 の自律性を提供します。 「L3は非常に危険です。11秒以内に人間が乗っ取ると予想するのは非常に危険です」とライリー氏は言う。

ライリー氏は、Drive.AIにはパートナーが計画されており、すでにカリフォルニアで自動運転車が多数運行していると述べた。同社は、これらの車の改造にどれくらいの費用がかかるかについての詳細をまだ共有していない。

自動運転車の意図を理解すれば、人々はさらに自動運転車を信頼するでしょうか?それともそれ以上ですか？おそらくDrive.AIは、ハンドルを握っている人間と路上にいる人間の間に自然に存在するコミュニケーションの糸を再確立するだろう――ボディランゲージ、ジェスチャー、視線などは、交通ルールと人間性の現実との間のギャップを埋めるものである。

「人間は本質的にルールにうまく従わないものです」とライリー氏は言う。 「私たちの車がこの競技場に社会的に受け入れられる必要があります。」