自律走行車が「乱暴なドライヴァー」と「規則を守るドライヴァー」を2秒で見分け、この情報を基に運転の仕方を決定できるようにする研究が進められている。目指すは、自律走行車が人間の予期せぬ判断と行動に順応し、人間が運転するクルマと共存できるようにすることだ。
TEXT BY AARIAN MARSHALL
TRANSLATION BY MIHO AMANO/GALILEO
DAVID MCGLYNN/GETTY IMAGES
さまざまな都市で現在、企業による自律走行車のテストが進められている。そうした都市に住んでいる人なら、この新しい乗り物が、ときに“神経質なドライヴァー”になることに気付いているだろう。アリゾナ州ではウェイモのSUVが人間の運転手なしで乗客を運んでいる姿をときどき目にするが、人間たちからは自律走行車の左折が慎重すぎるとか、高速での合流が遅すぎるといった苦情の声が上がっているのだ。
カリフォルニア州が収集したデータによると、自律走行車に最も多い接触事故は追突だという。その原因のひとつは、人間のドライヴァーが一時停止の標識で、交通規則通りに完全停止するという自律走行車の動きを予期していないことにある。
人間のドライヴァーのほうはどうかと言うと、神経質で慎重な人もいれば、それとは対極の人もいる。実際にはもっと複雑だ。同じ人間であっても、慎重なときもあれば、強引になるときもあるからだ。日曜日に食料品店までちょっと買い物に行くときと、託児所の追加料金が発生する前に子どもを引き取りたいと急いでいるときを比べてみればわかるだろう。
こうした人間たちに比べれば、自律走行車のほうがよりスムーズに、正しい判断を下せるのかもしれない。ただしそれは、周囲にどんなタイプの人間たちが運転しているのかを正確に把握できる場合、という条件がつく。
ふたつのタイプを約2秒で区別
マサチューセッツ工科大学（MIT）コンピューター科学・人工知能研究所と、オランダにあるデルフト工科大学・認識ロボット工学研究所の研究者たちは、この「複雑さ」を自律走行車に教える方法を考え出した。研究チームは『Proceedings of the National Academy of Sciences』に2019年11月18日付で発表された論文において、「乱暴なドライヴァー」と「規則を守るドライヴァー」を見分ける方法を、社会学と心理学を数式に変換することで自律走行車のソフトウェアに教える方法を解説している。
この技術を搭載した車両は、ふたつのタイプを約2秒で区別でき、その情報を基に運転の仕方を決定できるという。この技術によって、自律走行車はドライヴァーの判断を予測する能力がアップし、路上での性能が25パーセント向上することがコンピューターシミュレーションでの合流を含むテストで測定されている。
赤いクルマが自律走行車。譲ってくれたクルマの動きを踏まえて、うまく左折できている。VIDEO BY MIT CSAIL
研究チームによると、これは単に、「利己的なドライヴァー」と「社会性のあるドライヴァー」、つまり自己中心的なドライヴァーと寛大なドライヴァーを区別できるシステムを開発するということではないという。目指しているのは、自律走行車が人間の行動に容易に順応できるようにすることであり、その逆ではないのだ。
「わたしたちは人が運転するクルマと自律走行車が共存できる仕組みに大きな関心をもっています」と、論文執筆者のひとりでMITの研究所のディレクターであるダニエラ・ラスは語る。「これは自律性の分野にとって大きな課題ですが、自律走行車だけに当てはまる問題ではありません。人と機械の間に生じるあらゆる種類の相互作用にも当てはまるものです」
不確かな状況でどう動くか
こうした研究によって、いつか工場や病室などで人とロボットがもっとスムーズに協働できるようになるかもしれない。だが、まずはゲーム理論だ。この研究では、ロボット工学と機械学習で頻繁に応用されている手法を利用している。ゲームを使用して、不完全な知識を基に判断を下すことを、機械に「教えて」いるのだ。
ゲームのプレイヤーは、しばしばほかのプレイヤーの行動を完全に理解していない状況で判断を下さなければならない。これは、ほかのドライヴァーの行動を理解しないまま判断を下す人間のドライヴァーたちと同様だ。このため、不確かな状況でどう動くかを自律走行車に教えるうえで、ゲーム理論を応用する研究者は多い。
それでも、不確かさは難題である。ミシガン大学で工学を研究するアシスタント・プロフェッサーで、自律型の配達車を開発するRefraction AIの創業者のひとりであるマシュー・ジョンソン＝ロバートソンは、「自律走行における最終的な課題は、人間の行動を予測することです。ただし、人間の行動はゲームプレイヤーの合理的エージェントモデルに当てはまらない傾向があります」と指摘する。
例えば、車列に合流しようとしているように見えた人が、瞬間的に何かを目の端でとらえて急停止することがある。こうした行動を予測するようにロボットに教え込むことは非常に難しい。
人間でさえ人間のことはわからない
当然ながら、人間の運転行動に関する情報を研究者がより多く収集できれば、運転状況の不確実さは減少していくはずであり、これは次の目標になる。車両の速度、進行方向、移動角度、時間経過に伴う位置の変化といったデータによって、自律走行車は人間の心理（と個性）が働く仕組みを深く理解できるようになると考えられている。
精度の高いデータからアルゴリズムを導き出せれば、人間の運転行動に関する予測能力は、25パーセントから50パーセントに上がるだろうと研究チームは述べている。
だが、これは非常に困難かもしれないと、ジョンソン＝ロバートソンは言う。「（自律走行車の）展開が難しいものになるだろうと思うのは、こうした予測を過密な市街地を高速で移動しながら、正しく行う必要があるからです」
そのドライヴァーが自己中心的なドライヴァーかどうかを2秒以内に判断できることは有益だが、時速25マイル（約40km）で走るクルマは、その時間でほぼ75フィート（約22.5m）移動する。75フィートもあれば、たくさんの不運なことが起こりうる。
実際のところ、人間でさえ人間のことをいつでも理解しているわけではない。「人というのはそういうものです。運転に集中していないときもあり、こうしたときの判断は完全には説明できません」と、この研究を率いたMITの大学院生ウィルコ・シュワーティングは言う。ロボットたちには頑張ってほしいものだ。
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