マスク氏はテスラ向けにChatGPTをカスタマイズする予定

編纂者：ヤン・ジェン

制作：51CTO テクノロジースタック（WeChat ID：blog）

ChatGPTがインターネット上で話題になってから間もない2022年12月、テスラのパロアルト本社でも同様の開発が進行中でした。同社の自動運転システムのエンジニアであるダヴァル・シュロフ氏は、CEOのイーロン・マスク氏にコンセプトを提案した。 Schroef 氏は、ChatGPT に似たシステムを自動車向けにカスタマイズして提案しました。

彼らの目標は、事前に定義されたルールに頼って車の最適な経路を決定するのではなく、大量のトレーニング データから学習するニューラル ネットワークを使用することです。データには人間の運転行動の何百万もの例が含まれていると、10年の経験を持つテスラチームのベテランメンバーであるシュロフ氏は説明した。

8ヵ月後、マスク氏は、これまで運転した何百台もの車と比べて、完全自動運転（FSD）車のパフォーマンスが向上したことを体験した。流暢性と信頼性は、新しいコンセプトを導入した新しいバージョン FSD12 のおかげです。

画像出典: イーロン・マスク FSD 12 ライブストリーム

マスク氏は、このイノベーションは自動運転車を変革するだけでなく、現実世界のシナリオで機能できる汎用人工知能への飛躍を意味する可能性があると考えている。シュロフ氏の新しいシステムは、従来のように何十万行ものコードに頼るのではなく、人間の運転行動を描写した何十億ものビデオフレームを処理することで運転を学習します。このアプローチは、人間のテキストから数十億の単語を処理して応答を生成する新しい LLM チャットボットで使用される自己トレーニング方法を反映しています。

1. エンドツーエンドの自動運転

エンドツーエンドのテクノロジーを採用している企業はテスラだけではなく、Comma.ai や OpenPilot もあり、ベンガルールの少年 Mankaran Singh は古い Android スマートフォンを通じて Alto を動かすためにこれらを利用しています。インドでの彼の FSD の旅のニュースは、自動車メーカーがこれを実現するためにどれだけの計算能力が搭載されているかをしばしば語っていたため、注目を集めた。

Wayve.aiは、ロンドンの最も過酷な道路で自動運転技術をテストすることにした。チームは素晴らしい成果を達成しました。 8か月前、彼らは、ビデオ、テキスト、モーション入力を使用してシステムが道路上で動作するようにトレーニングする、90億のパラメータの世界モデルをリリースしました。

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2022年5月、Wayveはマイクロソフトと提携し、同社のクラウドベースのスーパーコンピューターAzureを使用してニューラルネットワークをトレーニングしました。

マスク氏はエンドツーエンドのアプローチの重要な側面を指摘した。車両はもはや「赤信号で止まれ」や「車線変更前に確認しろ」といった明確な指示を受けないのだ。代わりに、トレーニング中に使用された 1,000 万本のビデオで観察された動作を「模倣」することで、これらのアクションを自律的に判断します。

これは、何百万ものビデオのデータセットを使用して、各ビデオのドライバーを評価していることを意味します。機械学習モデルは、「優良ドライバー」とみなされるドライバーの行動を模倣するようにトレーニングされています。

理論的には、モデルは未知のシナリオに直面したときに、より効果的に一般化できるため、これは大きな可能性を秘めています。本質的に、モデルは事前に定義された指示にとらわれるのではなく、トレーニングに基づいて最も適切な動作を決定できます。

2. ムーンショットプロジェクトへの巨額投資の3分の1は、自動運転の開発にまだ遅れている

しかし、まだ解決すべき問題が1つ残っています。最も熟練したドライバーでさえ、交通ルールを頻繁に破ります。たとえば、95% 以上の人は、一時停止の標識を通過するときに完全に停止するよりも、ゆっくりと運転することを好みます。

新しい FSD システムは意図的に人間の行動を模倣するように設計されているため、米国道路安全局の長官は現在、この行動が自動運転車にとって許容できる行動であるかどうかを調査している。

さらに、過去15年間にわたる無謀な支出と果てしない路上テストにもかかわらず、無人運転技術は試験段階にとどまったままです。 「多額の資金が投入されているにもかかわらず、成果は非常に限られている」とウェイブの創業者兼CEOのアレックス・ケンドール氏は語った。

これにより、英国を拠点とするWayveや、Waabi、Ghostなどのスタートアップ企業はニューラルネットワークに重点的に注力するようになった。彼らはこれを AV2.0 と呼んでおり、より有能でコスト効率の高いテクノロジーによって現在の市場リーダーを追い抜くことができると楽観視しています。

自動運転車は長年にわたり、無視できないさまざまな重大なミスで大きな注目を集めてきました。投資家たちは自動運転車の開発に1000億ドル以上を注ぎ込んでいるが、これはNASAが人類を月に送るために費やした金額の3分の1に相当する。全体的に見て、現時点では、人類にとっての大きな飛躍は、自動運転できる車よりも安価です。