自動運転に必要なものとは
今盛んに全世界で開発が勧められる自動運転カー。覇権争いに自動車メーカーならず異業種も参戦し、混沌とした状況になっています。この混戦を抜け出れば、デファクトスタンダードを勝ち得る。てなわけで、各社しのぎを削っています。
自動運転で必要な要素は、知覚、認識、判断、操作と言われています。肝となるのが知覚、認識。そこで得た情報を元に判断、操作が行われるから。
ということで、画像認識という技術がとてつもなく重要になってきます。
監視社会がAI化に寄与
この画像認識の世界で注目を集めているのが、モービルアイでもなく、エヌビディアでもない、初めて耳にするセンスタイムという会社。こちらの会社、そもそもは監視カメラの映像を管理する会社で、中国だと、100万人都市が100以上もあって、主要な交差点にはカメラが設置されています。
市民の安全とは言っておりますが、市民の監視という側面もあるでしょう。
この膨大なデータを取り扱っているのがセンスタイムです。
2014年には、顔認識AIが人間の目を越える精度を達成したと発表するや、公安から、あのファーフェイが提携を申し入れるなど、一躍有名になりました。
加えて、2017年には自動車分野にも進出。ホンダが提携を発表するまでにに至ったのです。
監視カメラ屋が自動運転業界のど真ん中に？
AIの顔認識精度を高めるには膨大な学習データが必要と言われています。センスタイムの場合、中国全土から集まる膨大なでデータがあるというアドバンテージがあることから、深層学習を使えば1年程度の開発期間で10年の蓄積を追い抜けると豪語。中国では政府が国民の顔写真のデータベースを持っているのは競合他社にはない強み。日本のようにプライバシーのうるさい国にとってはまずは実現は難しいでしょう。
ある意味、お国柄が産業の成長に寄与することとなり、中国がAI の分野で日本の先を行っているというのは納得が行きます。
自動運転の「認識」作業にもたらすメリット
自動運転になれば、顔認識に留まらず道路状況の認識も重要になってきます。
日々生成される交差点の画像を取り込むことで、かすれた白線なども、修復して元の白線の状態にして認識させたり、はたまたは、交差点上のイレギュラーな動き、例えば右左折のありえない動きなども日々蓄積され、様々なパターンが取り込まれ、グングン学習していくことでしょう。
このようにAIを賢くするには膨大なデータが必要というのがわかりました。となると、Googleが画像閲覧サービスを無償で提供しているのも次世代の技術開発のためなのかなとふと思った次第です。
相変わらず、僕の顔写真のまとめページには、野球選手がまだいますが・・・。精度が上がるのもこれからでしょ・・・・
監視
