WEBマガジン
<Part 2>人工知能技術の過去と現在(2)
2018.07.19 株式会社オージス総研 乾 昌弘
1.はじめに
2.推論
2-1.推論とは、
2-2.3種類の推論方法
※ルールベースを用いて推論する機構は「推論エンジン (Inference Engine)」と呼ばれている。
以下も参考のこと
2.エキスパートシステム、BRMS
いろいろな説があると思いますが、以上のように定義したいと思います。
図1.3種類の推論方法
3.自動運転
- Operations:プロが運転している
- Guide:レールがガイドしている
- Obstacles:障害物がない前提である
- Services:計画的に運行されている
「車両工学特論B」自動車の走行安定性、自動車の操縦、鉄道車両の走行安定性、軌道システムの操行誘導性能、連節車両の走行安定性など
3-1.自動車の自動運転に対する基本的な考え方
- 自動車、障害物(人など)の認識、車線の認識、信号の認識
- スピード調整、方向転換、車線変更などの制御
- 目的地までのNavigation
前者が「deduction 」で後者が「induction 」と考えられます。それに対して「abduction 」は現在の人工知能では難しいと思います。
それに対して人間は常識を持ち、深い理解力がある。従って、人間に対する「運転サポート」が実用的であると考えます。
図2.自動車の自動運転に対する基本的な考え方
3-2.自動車の自動運転の課題
(2)ドライバーを寝かせないことも重要。
※(1)(2)は「Denso IT Laboratory講演」を参考にしました。
(3)そもそも、インフラやルールは、人間が運転する前提で作られているので、自動運転のハードルは高い。
(4)「人間による運転と自動運転が混在する社会」を越えて、すべて自動運転になるとハードルが低くなる。
図3.混在する車社会
(2017年7月号でも触れました)
図4.トロッコ問題 (画像は「いらすとや」より)
3-3.コンピュータシステムの階層化
すぐに対処が必要な情報処理は、車載のコンピュータで対応し、多少時間がかかってもよい情報処理は、クラウドで対応するといった方法が採られます。
図5.自動運転でのCloud & Edge Computing(車載)
詳細は下記を参照のこと
3.大学院時代の研究内容(1979年~2年間)
図6.知能ロボット制御でのコンピュータシステムの階層化(約40年前)
図7.国土交通省公開資料より
1.東京大学大学院工学系研究科「講義要目 授業時間表」昭和55年度 |
2.乾昌弘、吉本助教授「M12 移動ロボットの計算機制御に関する研究」東大機械工学研究報告 第16巻(1981) |
3.乾、吉本「移動ロボットの計算機制御に関する研究」第24回自動制御連合講演会(昭和56年) |
*本Webマガジンの内容は執筆者個人の見解に基づいており、株式会社オージス総研およびさくら情報システム株式会社、株式会社宇部情報システムのいずれの見解を示すものでもありません。
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