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2016年11月 5日 (土)

自動運転車の安全性を証明するテスト

 アメリカの運輸省DOTが自動運転ガイドラインの中で繰り返し述べていたのは、安全性を証明するテストである。とにかく、テスト方法を明確にしなくてはならないと。

 ここで問題なのは、DOTがこんなテストが必要と具体的に述べていない点である。DOTはまだどんなテストをやれば自動運転車の安全性が証明されるかわかっていないからである。

 実は、自動運転車の安全性を証明するには、どんなテストをやれば良いかは自動車会社もわかっていない。自動車会社だけでなく、誰もわかっていないのである。なぜなら、自動運転は機械学習やディープラーニングを多用しているからである。学習で成り立っている人工知能のプログラムの安全性の証明は難しい。プログラムというものは、要求仕様に従ってコーディングし、単体テストや統合テストを繰り返してデバッグし、妥当な最終出力が計算できることを証明するのである。ところが、学習するプログラム、特にディープラーニングでは、要求仕様が書けないのである。従って、従来のプログラムの安全性を証明する手法が適用できないという問題がある。

 現在の画像で歩行者認識する場合、歩行者と非歩行者の膨大なサンプル画像を学習させ、認識対象が歩行者か否やかをコンピュータが判断している。非歩行者として学習したサンプルの柄のTシャツを着た歩行者は、歩行者として認識されないかも知れない。

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