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物を見てそれがなんなのかを判断するタイプのAIは「識別系AI」となるが、この「識別系AI」では大きく二つのタスクが内包されています。

一つは、どこに対象物体が写っていうかを見分ける「(1)検出」であり、二つ目はその物体が何か?を見定める「(2)判定」です。

今回の天一の看板を間違えて一方通行として捉えてしまう事象としては、(2)で誤認率が高そうなので、(1)の工程に磨きをかけると解消されるのではないかなと思います。
なお、(2)は遠方から捉えた時に画像の解像度低いことで誤認する可能性があるのだと思いますね。

いずれにしましてもAIは100%の正答率を出せる物ではないので、その前提で利用するスタンスが必要ですね。
運転支援に必要な情報、例えば標識類を正例とし、負例はランダムに選択しているでしょうからこのようなことは起こりえます。この看板だけを誤認識しないようにするのは比較的簡単だと思いますが、例外事例はたくさん出てきてしまいます。難しいですね。

逆に、どこまで誤認識してどこから誤認識しなくなるのかに興味が出ます。
最後の広報の一言が全てを物語っています。

「機能の能力を過信せず、つねに周囲の状況に気をつけ、安全運転をお願いします」(記事中から引用)

人間なら簡単に見分けられる「天下一品」のロゴと、「進入禁止」の表示は、画像認識の視点からみると「難しい課題」だということです。

人間の場合、複数の物標(認識する対象物)で判断していますが、未だに多くの画像認識は、「単体」で判断しているため、類似のパターンの分離が苦手となってしまいます。

処理能力が高まって、複数の物標をコンテクストとして認識できるようになると、この問題は解消されますね。

※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
僕の車にはこの機能が付いてないせいで昨日うっかり天下一品に入ってしまいました。車が止めてくれなかったせいです。

反省しています(こってり)
似たような事例は他にもいろいろあるでしょうね。
AIに、もっとたくさんデータを食べさせましょう。特にこういう誤認しそうな画像データを。
今日はラーメンやめときって話

画像認識はどうしても難しい
それでも頑張ってると思いますが
https://ikikuru.com/entertainment/22551/
機械学習まで、混乱は続くでしょうか
まさにこれ。

広報担当者は、ドライバーにこう呼びかける。
「機能の能力を過信せず、つねに周囲の状況に気をつけ、安全運転をお願いします」
進入禁止だから結果的にフェイルセーフになっているけど、たとえば青信号と見間違う何かとかがあると、怖いですね。
自動運転システムの車に乗ったことが無いのでこう言ったケースがあるのは驚き。将来的にもっとステージが上がればこのケースも無くなるのでしょうか?
専門家に画像認識技術について伺ってみたいです
本田技研工業株式会社(ほんだぎけんこうぎょう、英称: Honda Motor Co., Ltd.)は、東京都港区に本社を置く日本の輸送機器及び機械工業メーカーであり、四輪車では、2015年度販売台数世界第7位、二輪車では、販売台数、売上規模とも世界首位で、船外機は販売台数世界第4位である。 ウィキペディア
時価総額
6.42 兆円

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