「ディープラーニングに依存しない」 米自動運転ベンチャーの挑戦
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私は大学時代、機械学習を研究していました。
サポートベクターマシンのように、なぜ判定したが容易にわかる手段は解析しやすい、一方ニューラルネットワークは性能が良いが、判定理由がよくわからない。
日本的な開発の場合、これが問題となります。不具合発生時には、なぜを繰り返すわけですが、よくわからない、となり、そこはブラックボックスとなってしまいます。
自動運転による事故では、誰が？何が悪いのか？と、訴訟時に争点になると思いますが、まさにこれが問題となり得ます。
そういう意味で、解析のしやすい、かつ、学習させやすい機械学習手法を広めていくことは、今後の自動運転に有用だと思います。
注目のコメント
そこじゃないと思うけどな
"例えば、ディープラーニングを使用した場合、どのような理由で周囲の環境を認識したかが不透明なため、仮に事故が起きた際に原因を明確に究明することが難しいなどがその理由のひとつだ"
人間の事故でも原因究明できないしAIでは常識となってきたディープラーニング技術。
これを真っ向から問題意識をぶつけ、より良いシステム構築を目指す。
常識を疑うこと。
それは大いに見習うべき姿勢だと思います。
