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自動運転技術については、本サイトでも何度か言及した。これまでは NVIDIA やトヨタの技術も優れていると紹介してきた。しかしここに来て、形勢が傾いて、Google の圧勝というふうになったらしい。
詳しくは、下記記事。
→ グーグルの自動運転Waymoが大きくリード。自動運転開発競争に終止符か
データを見ると、Google の水準が傑出しているので、他社はとうてい追いつけそうにない。
では、どうしてこうなったか？ 記事にはこうある。
注目すべきは自動運転を賢くするために集めた自動運転の走行データのほとんど全ては、シミュレータでの試験で生み出したものだということです。
2018年10月時点でWaymoは1000万マイルを公道で試験走行していますが、同じ時点でシミュレータでの走行距離は70億マイルを超えていたそうです。
自動運転の安全性のために、自動運転の人工知能に学習させる大量の走行データを生成する必要があると気づいたGogoleがWaymoのために膨大なマシン環境を確保し、さらに世界一と言われる人工知能の専門家たちがWaymoのために自動運転学習モデルを作ったことは想像に難くありません。
さらに、こうした大量の走行データの高速学習ができるようにGoogleは人工知能用のチップを開発して、自動運転を賢くさせてきました。
ここで注目すべきは、「人工知能技術がキモだ」ということだ。特に次の二点だ。
・ シミュレータでの試験で生み出した
・ 人工知能用のチップを開発した
前者はソフト面で、後者はハード面。いずれも傑出しており、他の自動車会社は追いつけそうにない。
（ ※ 後者［ハード］についてはかろうじて NVIDIA とインテルがライバルとなるが、他の自動車会社はとうてい無理。）
重要なのは、前者［ソフト］だ。ここではおそらく、アルファGO や アルファ・ゼロ の技術が使われている。
ここでは特に、「GANs」という技術が使われたと思える。
→ 敵対的生成ネットワーク（GANs） - Wikipedia
→ 人工知能の「人手いらずの学習」がついに実現する？ グーグルによる「AI対AIの訓練」という挑戦
具体的には、次の二つのモデルを対抗させる。
・ 自動運転車を迷わせるような、他車や歩行者の動き
・ それにだまされまいとする自動運転車
この双方が対抗しあうように、自動運転の人工知能をシミュレーションしていったと思える。こうして、高精度の人工知能が発達する。
このことのためには、コンピュータの計算にものすごい計算量を必要とする。したがって、大量のコンピュータをもつ（それだけの金がある）Google にしか実行できない。他の自動車会社は、金も技術もない。かくて、開発した技術には圧倒的な差が付いたわけだ。
NVIDIA や、インテル（傘下に mobileye ）も、チップの点では頑張ったのだろうが、いかんせん、ソフト面では圧倒的な差を付けられてしまったようだ。そして、そのまた理由は、ソフト開発をするだけの金（およびハード）だったわけだ。
ま、スタート地点から、巨人と子供ぐらいの差があった。他社はいくら努力しても、とうてい追いつけないわけだ。
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すると、将来的には、どうなる？ おそらく、Google の独占となるだろう。世界的に Google の技術が支配的となる。ちょうど、パソコンにおける Windows のように。
ただし、Linux や MacOS も数パーセントぐらいのシェアはあるようだ。 同様に、自動運転技術でも、弱小のライバルが少しぐらいは併存しそうだ。
とはいえ、大学の研究室レベルでの研究は、もはやまったく意味が無い、と言えるだろう。研究しても、金の無駄遣いになりそうだ。やれることはせいぜい、車輪の再発明。それも、Google が十年以上も前に開発したようなレベルだろう。
→ 自動運転を研究する日本の大学まとめ 名古屋大学など8大学紹介
→ 自動運転実証実験の”常連”8車両まとめ
→ 埼玉工業大、5G等活用の複数台の遠隔監視型自動運転実証実験に協力
金も技術もない研究者たちが、大企業に伍して戦おうとする。気概だけは立派だが、巨人に立ち向かう蟻んこでしかない。そもそも巨人の眼中にも入らないだろう。小さすぎるので。
【 関連サイト 】
Google の自動運転技術の記事
→ Waymo、カリフォルニアでも完全無人の自動運転車テスト実施へ
→ Googleの自動運転車Waymoがついに実用化。お金もらってお客さんを乗せます！
→ Waymoの自動運転車サービスを体験して感じた「完成度」
→ 自動車メーカーに自動運転システムを売り込む「Waymo」の戦略
→ At Waymo, It’s Launch Time For Google’s Biggest Moonshot （英文）
