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自動運転と人間が歩いたり、走ったりするのは同じことだ!!!2 Automatic driving and human walking and running are the same thing! It is! It is! 2

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歩いたり、走ったりする時の「知能システム」=「システム全体」=、・・・を考える!!!

「システム全体」=「画像認識」「統合化」「関係と意味づけ」「概念形成」「因果関係の把握」「シミュレーションと先読み」「行動と再学習」について、さらに、考える、・・・

まず、

画像認識だ!!!

これは、システム全体と常に連動して働いているのだ!!!

従来の自動運転技術の情報にプラスアルファして、画像認識で道路状況を把握するものだ!!!

ここでは、道路状況や歩行者、車、標識、・・・などなど、・・・全て、人を凌駕するが如くの画像認識で外界を認識していく、・・・

その意味を理解していない段階での画像認識でも、

システム全体と連動しながら、認識することで、画像の意味を解って、認識することが出来るのだ!!!

例えば、同じ歩行者でも、最近の画像認識を使えば、・・・

体の悪い人であるか???高齢者であるか???女性や子供であるか???

そういうことまで、・・・解ってしまうのだ!!!

それは、同じ道路を横切る歩行者でも、・・・全然、違う対応をしなければのだ!!!

だから、・・・同じ画像認識でも、最近の人を凌駕する画像認識を使いながら、・・・システム全体」=「画像認識」「統合化」「関係と意味づけ」「概念形成」「因果関係の把握」「シミュレーションと先読み」「行動と再学習」全体で働いているので、・・・その画像認識の意味合いの深さが違ってくるのだ!!!

こういう画像認識は、今までの人工知能技術ではなかったはずだ!!!

それを、これから先のシステム全体との連動によって、さらに、深い認識へと発展させるのだ!!!

次に、

情報の統合化である!!!

これは、視覚情報だけでなく、・・・車の運動情報も、周囲の聴覚情報も、・・・周囲の道路状況の把握なども、・・・全て、何もかも???全て、関わって来る情報を、統合化していくことを、意味しているのだ!!!

人は、歩く時、視覚情報を取り入れながら、身体の運動情報(フィードバック作用を含む)や外界の雰囲気や音などなど、・・・ありとあらゆる関わって来る情報を、視覚情報とミックスさせて、周囲の状況判断をしていくみたいだが、・・・

自動運転技術においても、・・・

これは、大変、重要な問題なのだ!!!

それは、何と言っても???歩きながら、・・・的確に、外界に適応しながら、・・・歩いていくからだ!!!

つまり、・・・自動運転においては、周囲の道路状況を視覚情報として、画像認識で捉えるだけでなく、・・・聴覚情報である音や、道路標識である言語情報も、・・・取り入れていくのだ!!!

そして、人工知能では、従来の自動運転技術からの情報であるGPS情報やカーナビ情報や超音波などなど、・・・人にはたくさん出来ない情報収集をも、ここで、統合化していくのだ!!!


そして、次に、関係と意味付けである!!!

これは、「主体と客体との関係と意味付け」を意味する!!!

これは、どういうことか???というと、・・・

自動運転車は、道路状況に対して、「主体」であり、・・・

逆に、周囲の道路状況は、「客体」、つまり、対象として、認識されているからだ!!!

周囲の道路状況は、生物にとっては、外界に適応することを意味する上では、対象そのものだからだ!!!

生物は、外界に適応する時、全て、外界との関係を、自分との関係に置き換えて、整理していると考えられる!!!

それ故、目の前の道路状況を捕らえて、

自動運転車が、その道路状況と自分との関係を常に捉え、・・・

その道路状況に対して、自分との関係が、どういう意味を成しているのか???

これを、常に、考えていかなければならない!!!

それが、ここでいう関係と意味付けなのだ!!!

先に述べた

人の脳を理解する前に、猫の脳を理解し、そのメカニズムを解明せよ!!!
http://aiforefront168.whdno.com/p/1611/JBEBHiNx1.html

にもあるように、・・・

これが、・・・「色受想行識」なのだ!!!

この「識」は、繰り返し、繰り返し、認識を積み上げていくうちに、

普遍的な認識である「抽象的概念」を創っていくのだ!!!

例えば、

丸を概念形成する時、リンゴとか???ボールとか???いろいろ見たり、触ったり、・・・していく中、・・・

共通な部分を一般化していくのだ!!!

同じ、丸いという特徴を掴むのだ!!!

だから、リンゴとボールは、同じ、丸い形をしていると、概念形成されるのだ!!!

それが、より複雑化して、

人は、抽象的概念を自由自在に操ることが出来るようになるのだ!!!

それと同じように、

自動運転車も、・・・外界に適応する時、・・・同じ道路状況を何度も何度も、・・・走っていくので、・・・

共通項を整理していくこととなるのだ!!!

すると、・・・

道路状況の一般的な理解へと進むのだ!!!

例えば、東京を走っている自動運転車も沖縄を走っている自動運転車も、・・・

同じ道路状況を走っている場合、・・・

その道路状況は、一般化されており、・・・

日本中、何処を走っても???、・・・

同じ走り方でいい場合があるのだ!!!

人なら、どんな道路状況でも、同じ場面とそうでない場面が解るはずだ!!!

でも、道路状況なんて、・・・基本的には、・・・何処でも???同じじゃないか???

つまり、その道路状況に対して、人工知能が、普遍的な共通項をまとめて、整理していくことが、・・・

ここで言う概念形成なのだ!!!

そして、因果関係と把握である!!!

これは、沢山の試行錯誤の中で、原因と結果という実際の道路状況を走った自動運転車の人工知能が、その試行錯誤から原因と結果を学習することを意味しているのだ!!!

これは、勿論、概念形成のような一般化とも連動されて働く!!!

こういう試行錯誤から学び取った情報を基にして、・・・

次に、シミュレーションと先読みをし、

自動運転車の人工知能が、・・・

実際の運転操作をする前に、・・・

これらの概念形成や因果関係の把握と共に、・・・

事前に、目の前の道路状況に対して、あらゆる運転操作をシミュレーションによって、その結果を様々に検討し、これから行う運転操作の結果を先読みしていくのだ!!!

こうした先読みの中で、

最も、ベストな運転操作を選び、・・・

それを、行動へ移すのだ!!!

これが、行動であり、・・・

その行動の結果どうなるのか???を、フィードバックして、再学習していく、・・・

これが、行動と再学習なのだ!!!

これが、・・・先に述べた「ロウソクの火を消す猫」のやっていることだ!!!

ここで、猫は、ロウソクの火を触ったり、叩いたり、いろいろしながら、それが何であるか???学習していくのだ!!!

猫 vs ろうそくの火 勝敗はどっち?!

これこそが、・・・まさに、「行動と再学習」の良い手本なのだ!!!

自動運転車も、これと同じように、周囲の道路状況に適応して、「行動と再学習」を繰り返していくのだ!!!

自動運転車は、沢山の試行錯誤をせねばならない!!!

それは、一台のテスト自動運転車だけでは、・・・出来ないので、・・・

何百台、何千台のテスト自動運転車の試行錯誤を応用せねば、・・・ならない!!!

そうすることで、・・・

沢山の道路状況に適応する為の、・・・

「行動と再学習」を人工知能が行うことが出来るのだ!!!

こうして、

自動運転車は、沢山の試行錯誤を実際の道路状況で行っていくことで、・・・

如何なる???道路状況でも???、・・・

上手く、適応出来るようになっていくのだ!!!



【カワウソくんが自販機からジュースを取り出してくれる! 】

このカワウソは、

餌が欲しいので、自動販売機から出てきた缶ジュースを人に渡すことを覚えたみたいだが、・・・

これは、自動運転車で言えば、・・・

赤信号を見たら、・・・

止まり、・・・

歩行者を見たら、・・・

状況を判断して、・・・

的確に、止まったり、徐行したり、・・・

的確なその場、その場における最も正しい状況判断と、・・・運転操作を行うのだ!!!

では、ちなみに、・・・先に述べた「自動運転と人間が歩いたり、走ったりするのは同じことだ!!!」の中にあるテスラの自動運転車の状況判断を観てみよう!!!

海外の反応「もうすでにあるんだよね」テスラの自動運転車が一般道でもスイスイ走る動画が話題に!

これは、なかなかいい線までいっている一例だ!!!

何故ならば、・・・

的確な画像認識を行い、

それを、道路状況への的確な適応へと応用しているからだ!!!

私は、これでも、画像認識がまだまだだと思っている!!!

これは、私が今まで述べてきた「システム全体」=「画像認識」「統合化」「関係と意味付け」「概念形成」「因果関係の把握」「シミュレーションと先読み」「行動と再学習」の10パーセントも出来ていないと考えている!!!

つまり、

これを、もっと、もっと、深くしていくには、・・・

テスト自動運転車を、

何千台、何万台と、・・・沢山、試行錯誤させねばならないのだ!!!

そして、さらに、情報処理である人工知能も、

やはり、

私の提唱する「チャッピー型人工知能」でなければならないのだ!!!

映画『チャッピー』予告編

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