Part #1: AI creates psychological safety in a case for questions-answers
さて、質問です。
サーキットで運転するとき、または一般道路を運転するときでは、どちらが「安全」か?
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鈴鹿サーキットの走行車線の幅は、10メートルから14メートル(直線及びコーナ)、そしてF1の車体(レーシングカー)の長さは 4.5m〜5m、幅は 約2メートル。一般道路の走行車線の幅は、3メートルから3.5メートルです。普通乗用車のサイズの平均値は全長4.7m、幅1.7mです。
どのようにお答えいただけましたか。
安全性について以下の点を考えることが重要です。
- 速度と運転スキル:サーキットはプロのレーシングドライバーが走行する場所であり、レースサーキット走行のライセンスを持ったドライバーが走行します。一方、一般道路では交通規則を守る運転免許を持つ運転者が運転します。
- 車間距離と運転状況:サーキットでは、レーシングドライバー同士が非常に接近して走行します。一方、一般道路では車間距離を保ち、他の車両との安全な距離を確保しています。
- 車両の特性:F1カーはエアロダイナミクスと高性能タイヤを備えており、急なコーナーでの安定性が高く、一方、普通車も車両特性は高く、少しの改造をすればF1カー並みの制御ができます。
- 交通状況と周囲の環境:一般道路では、歩行者、自転車、他の車両との共存が求められますが、F1サーキットは、これらの要求は求められません。
これら1~4を考慮に入れると、一般道路で運転うすることは運転者には安全で、サーキットはF1ドライバーに向けの特別な場所と言えます。サーキットではサーキットの走行ルール、一般道路では一般道路交通ルールを守り、周囲の状況に注意をれば、どちらが安全かは、運転状況や運転経験、持ち合わせた技量、目的により異なります。
でも、一般道路での運転の方がサーキットドライバーより安全であると言えます、それは、サーキット高速走行の運動エネルギーが大きい(高い)からです。これは、一般的な人の回答。
さて、
AIはどのように答えたか
問題、課題解決に、私たちが意思決定をするときの脳の役割は?
一般的な脳のプロセスの概要:
- 知覚 (Perception):
感覚器官(目、耳、皮膚など)からの情報を受け取り、外界の刺激を解釈します。 - 情報処理 (Information Processing):
脳は受け取った情報を処理し、過去の経験や知識と照らし合わせて意味を解釈します。 - 思考 (Thinking):
情報をブロック分析し、仮定、推論、問題解決、判断(=答え出し)をします。 - 記憶 (Memory):
経験や知識を記憶し、必要なときに呼び出します。 - 意思決定 (Decision Making):
複雑な情報を思考と記憶(メモリー)を確認し回答の選択をします。最適な選択にはコストや利益、リスクなどを考慮し選択します。
ブロック図は、下が例です。
そして、上の2つの図はAIの物事の問題解決、課題解決をするときのプロセスです。(ちょっと参考、中国ではコンピューターを電脳といいます(なんかふさわしいですね))
AIの展開?
1950年代から研究·開発が行われ、過去に2度発生と終焉があり、2010年~現在が3度目のブームとなっています。
1度目のブームは、「探索と推論の時代」、迷路やポードゲームをコンピュータ(電脳)に解かせることが主の目的。
2度目のブームは「エキスパートシステムの時代」、非常に限定的な領域で、専門家の知識を参考にルールベースAIの開発。
2010年からは3度目のブームの深淵?
「機械学習の時代」で、機械学習にはさまざまな手法が存在し、その1つに深層学習と呼ばれる手法があります。2012年に行われた画像認識大会で、深層学習を利用したAIの開発チームが優勝し深層学習に注目が集まりました。まだまだ続いています。