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死亡事故が発生したUberの自動運転システム、識別された物体の種類が変わるたびに履歴が破棄されて歩行者の進行方向が予測できなかった」記事へのコメント

  • 履歴が破棄されるうんぬんはそこまで大きな問題じゃない

    「横断歩道以外の場所で横断する歩行者の存在が考慮されていなかった」
    という設計上の大欠陥に比べれば些事よ

    • by Anonymous Coward

      大欠陥ではあるんだけど、なんとなく事情も分からないではない。
      LIDARの精度が悪い場合、何かがあるように見えてもそれが本当に障害物なのか、障害物のように見えてただの誤検出なのか分からない。
      だから画像認識とかAIを併用して、誤検出かどうか判定するのは普通の事。
      障害物検出のために、その前に画像認識が必要で、そこで「横断歩道以外の場所で横断する歩行者の存在が考慮されていなかった」というのは分かる。

      ただその後、判定不能に陥った後に、停止しなかったのは問題だと思う。
      普通はホワイトリスト方式で、判定不能を警告した後に安全側の処理をするのではないかな。
      ホワイトリスト方式だとまともに走行できないから、ブラックリスト方式にしたとかだと笑えない。

      • by Anonymous Coward

        物体認識するニューラルネットワークは二値の「判定不能」という出力は出さない
        「視野内(200, 200) から(300, 250)の範囲に物体あり」「自転車34%路駐33%その他20%の可能性、なお自信15%」のように出してくる
        それを「その他75%以上なら判定不能とする」「自信75%未満は異常とする」と後段で処理することは可能だが
        それをいくら云々しても「システムが視野内に物体なしと判断した」という風にやりくりすることは難しい

        今回のような事故事例があれば「視野内に障害物あり、なしの2クラス分類をするプログラム」を追加したり
        あるいは「視野内の運転可能エリアを塗りつぶして返すプログラム」を追加したりといった方法で対処することはできる

        • by Anonymous Coward on 2019年11月09日 14時11分 (#3713498)

          >それを「その他75%以上なら判定不能とする」「自信75%未満は異常とする」と後段で処理することは可能だが

          いやいや、ほとんどすべてのDNNのシステムでそういう設計でしょう?
          80%とかある程度の確度をもって判定できなかった場合は判定不能と処理するよ。
          DNN単体で完結しているような実用システムは存在しないでしょう。

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