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必要とされてるかどうかなのだから。
法律の問題は多くの国で適用されているジュネーヴ条約と、欧州各国で適用されてるウィーン条約という、ある意味憲法的な条約で運転手の定義に依存する。
欧州では運転手を遠隔でもOKという方向になりつつあるので、将来的にはジュネーヴ条約もそのような解釈として、各国の道路交通法が改正されるでしょう。
https://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-council/autopilot/pdf/02/3.pdf
技術的な話は当然車両側センサーや演算能力の向上もあるが、むしろインフラ側の整備が重要でしょう。
短期的には自動車専用道路とし、標識や規制情報をデータでやり取りする形が現実的。
今のインフラのまま、歩行者もクルマも混雑してる状況で自動運転は簡単には受け入れられないだろう。
少なくとも何かあった場合のリスクを最小化する為の制限(速度や走行レーン、ルートなど)が必要だろう。
トロッコ理論なんて禅問答で呑気に議論するのは勝手だが、現実はそんな話ではない。
技術者はリアルにリスクを最小化する制御をどうするかに常に頭を悩ませているわけだ。
通信が速くなれば解決とか言う話もあるが、そんな事はない。
走行させる為には基本的にエッジ側でフィードフォワードで制御しないと。
いくら通信が早くなってもフィードバック制御では間に合わない。通信はオペレーターによる緊急操作を除けば、あくまで今後の制御モードを変えるためのパラメータを渡すだけ。
結局のところ、専用軌道である鉄道ですら自動運転はごく一部である事を考えると、それを飛び越えて自由に走れる自動車が自動運転になる世界はかなり先、という認識が適切だろう。
そして、自動運転が求められているという事は、即ち自動車は公共交通機関の延長と言う位置付けになるという事。
ならば今のカタチである必要も無ければ、性能を競う必要も無い。コモディティ化が当然となる。
そして、運転の為のマンマシンインターフェースも不要。
既に自動車会社はそこに向かっているフシがある。
時間軸として、まだ当面は運転しなきゃならないのに、ちと早いんじゃないかと思う、マンマシンインターフェース無視なクルマが増えてきている事に不安を感じる。
「皆」がやってるようだから、やらなくちゃいけない前提なんですかねぇ
コレ↑、ちょっとした違いのようですが、新技術創造の場合、徐々に大きく方向に影響する、それ故絶えず確認し続けなければならない、大事な視点だと思いますねぇ
デザインシンキング (沈むんじゃないですよ) って言うんでしょ? たしかこういうの
「自分にはできないと思うたいていの出来事は、できないのではなく、本当はやりたくないだけなのだ。」 --スピノザ(哲学者・神学者)
「できる/できない」を議論することは意味がないと思います。
それよりも、「手段」にすぎない「自動運転」は、何を「目的」にするのか?を定義する方がよほど重要です。
手段「どこでも無人で自動運転できるようになります」
目的「こんな人たちの、こんな場面で、こんな価値を提供できるようになります」
※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
どこの誰とも知らない人が自由に目の前を運転できるのだから、よほどひどくなければいつかは受け入れられますよ。慣れの問題。
追記
鈴木さんのおっしゃる通り
私はやりたいのではなく、「すべき」だと思います。
AI関連の仕事をしている自分としては、その中でも特にAIの判断責任について興味を持っています。Responsible AI(責任あるAI)の問題です。
前方車両が急ブレーキをかけ自車と衝突しそうな際に、このままでは自車のドライバーは死んでしまう。もし、対抗車線に車を移動させれば自社のドライバーは助かりそうだが、対向車線のドライバーは死んでしまう、といった状況があったとしたら、AIはどちらの命を優先すべきなのか?といった問題です。これは人間が定義すべき倫理的課題だと言えます。
記事の中にあるように、今後技術的には必ずLevel5に達すると思いますが、法律面や倫理などの側面を社会全体で考えて一つ一つクリアしていきたいですね。
人間の運転を超える日はいつか必ずくるでしょうが、争点は自動運転で交通事故が起きた時に誰が責任を負うかとなっています。(運転手、AI、メーカー)
どんなに運転が上手い人でも避けられない事故があり、AIも同様です。
単にできるかできないかの議論はあまり意味がなく、技術的視点か、倫理的視点か、同じ視点で議論することが重要かと思います。
今は、それが社会的に求められるのか、コストが合うのかなどの「社会実装されるかどうか」という点に論点は移行しているとみないといけない。
マイカーとしてはさておき、商用車両(タクシーやトラック)としては、市場ニーズは明らかにあるので、普及は時間の問題。
完全に近いものは、いわゆるリスクが極めて低い、または、冗長系がしっかり組まれているから事故につながらない。と言うようなものであって、あらゆるものに対応できるっていうのは人間の想像力の限界を示すことにもつながる。そういう意味ではリスクの洗い出しに機械学習を使ったり、データサイエンス的な話を使うと、より完璧に近くなるのではないか
それに、技術的に不可能だったとしても、そこに至るまでに形成された技術であったり法整備、システム管理などなどその技術自体が他の分野に転用できることも十分考えられるので01で考えるのはナンセンス。
どんなに頑張っても、周りの人の協力が得られない場所では、自動運転は困難。