岐路に立つ交通:自動運転の未来はどうなるのか?

岐路に立つ交通:自動運転の未来はどうなるのか?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discovery)から転載したものです。

2012年8月、Googleは公式ブログで、同社の自動運転車が事故のない30万マイルの路上テストを完了したと発表した。 Wikipedia では、Waymo の項目の商業化セクションでこれについて言及しています。

カリフォルニア州運輸局(DMV)の弁護士はかつて、「法律が技術開発のペースに追いついていない」と懸念していた。彼は法律を引用して問題を説明し、「どんな状況でも車は人間が運転するのが基本だ」と述べた。

ニューヨーク・タイムズによると、政策立案者や規制当局は、自動運転を実現するためには新しい法律を導入する必要があると考えている。その理由は、「技術の発展が速すぎて、馬車の時代から受け継がれてきた法律や規制は言うまでもなく、既存の法律では技術がもたらす一連の問題に対処するのが難しい」ためだという。

[[391149]]

自動運転車に関する現行法

上記の自動運転車に関する議論が私の考えを刺激しました。 2016 年 9 月、私はロサンゼルスからサンフランシスコまで車を運転しながら、自動運転の実際的な意味について考えていました。カリフォルニア州は自動運転車を法的に認めている数少ない州の一つであり、自動運転車が本格的に普及するのは時間の問題だ。

将来を想像した人はいたに違いないが、馬車が自動車に取って代わるほど物事が単純ではないとは考えていなかったかもしれない。自動運転は、新たな法律や新たな産業をもたらすだけでなく、国有部門における大規模な人事異動や、従来型の自動車に依存してきた家内工業への致命的な打撃ももたらす。

自動運転技術があれば、陸運局は歴史から消え去るかもしれない。運転免許証は不要で、運転資格試験もありません。自動運転車には、より高度な識別方法を備えた独自のIDが組み込まれるため、ナンバープレートも必要ありません。また、将来的には、RV車、オートバイ、ボートなど、多くの交通手段が変化すると思います。

自動運転では交通法規は無意味になるだろう。その時までには、速度制限標識の前でレーダーガンを構えて何もしない高速道路パトロールの警官は必要なくなるだろう。法律では、人間の反応時間が事件に与える影響を考慮する必要はなく、車両に速度制限を設ける必要もありません。

この場合、なぜ高速道路(時速 150 マイル)ができないのでしょうか? コンピューターは人間の脳のように動き回らないので、速度制限は必要ありません。

自動運転は視覚の影響を受けないので、霧の天候での運転も問題ありません。速度は車線ごとに分けられているため、長距離の移動は入口/出口ランプから最も遠い車線を走行し、最速の速度で走行できます。

渋滞や速度制限の心配もなく、遠方の方でもすぐに会社に到着できます。また、通勤中に仕事をしたり、寝たり、その他のことをしたりできるので、通勤時間を生産的に活用できます。これらの利点により、都市中心部からの人口移動がさらに進むでしょう。

自動運転車の未来

カリフォルニア州の高速鉄道建設に使われた多額の資金が自動運転車の開発に投資されたらどうなるか想像してみてください。公共交通機関の概念は根本的に変わるかもしれません。

一つ目はカーシェアリングです。自動運転ガレージを所有する人々のグループを想像してみてください。教会に通う人、家の借家人、学校の教師や生徒、あるいは都市の住民かもしれません。

学校を例にとると、乗車する人と乗車する場所を登録しておけば、車はルートに従って乗車人と降ろすだけで通勤が完了します。専業主婦の場合は、必要に応じて学校の通学バスを有料で利用できます。

人々はもはや運転を学ぶ必要はありません。飲酒運転などの交通違反はなくなり、交通事故弁護士も必要なくなります。自動運転が普及するにつれ、従来の自動車に依存しているこれらの産業も徐々に衰退し、ほとんどの交通法規とすべての執行メカニズムが消滅するでしょう。公共の災害保険プールを管理するための適度なガソリン税を除いて、自動車保険は廃止されるべきである。

このプロセス全体にとって最大の障害は自動運転車の事故であり、それが国民全体の抗議を引き起こすだろうと私は考えている。たとえその時点で大多数の人々が無事であったとしても、この死をきっかけに起こる訴訟は社会に変化を迫るに十分であり、事態が悪い方向に進んでいく可能性が非常に高い。

残る疑問は、この移行がどのように機能し、人々はバイクのような乗り物をどのように扱うのか、ということです。

バイクは短期的には自動化できない唯一の交通手段かもしれない。そうでなければ、バイクに乗るのは退屈なものになってしまうだろう。この楽しみを補うためにキャンピングカー(RVに似たもの)に乗ることもできますが、経験の喪失はボートなどのレクリエーションスポーツにも影響を及ぼします。政府はこれを出発点として自動車管理局を改革すると思われます。

南カリフォルニアでは、通常、2 つの場所の間には多くの道路があります。一部の道路を自動運転車専用レーンとして設定し、他の道路はそのままにして、人々に緩衝期間を与えることができるかもしれません。

自動運転車は公共交通機関の費用を大幅に削減し、生産性を大幅に向上させるでしょう。公務員層は大きな影響を受け、強い抵抗を示すことになるだろう。しかし、前世紀初頭の鞭職人が自動車が馬車に取って代わったという事実を変えることができなかったのと同様に、自動運転が従来の自動車に取って代わるという流れを止めることは誰にもできない。

<<:  前例のない変化:パンデミックはテクノロジーと未来を急速に形作っている

>>:  AI がエッジ コンピューティングと IoT をよりスマートにする方法

ブログ    

推薦する

人工知能の簡単な歴史 | (2)ディープラーニング、人工知能の新たな盛り上がり

ヤネン・ルカンと畳み込みニューラルネットワークヒントン教授の話をした後は、ディープラーニング分野のも...

AIがモノのインターネットをどう変えるのか

AI は、ネットワークとデバイスが過去の決定から学習し、将来のアクティビティを予測し、パフォーマン...

賈強淮: Ant大規模知識グラフの構築とその応用

1. アトラスの概要まず、ナレッジグラフの基本的な概念をいくつか紹介します。 1. ナレッジグラフと...

空飛ぶ脳?ヒントン氏のツイートは白熱した議論を引き起こした。ニューラルネットワークは鳥が飛ぶための「羽」なのか?

[[407838]]ヒントン氏はツイッターでちょっとした議論を始めた。「ニューラルネットワークを設...

...

AIが機密情報を保護する5つの方法

人工知能(AI)は、業務の効率化に欠かせないツールであるだけでなく、機密情報の保護にも重要な役割を果...

...

MITチームがCOVID-19の早期警告に役立つ可能性のある咳分析AIを開発

無症状感染者の存在により、COVID-19の検出と制御は非常に困難になります。 しかし、MITの研究...

...

必要なのはこれら3つの機械学習ツールだけです

多くの機械学習技術は、急速に概念実証から人々が日常的に頼りにする重要なテクノロジーの基盤へと移行して...

自動運転の実用化にはまだいくつかのハードルがある

ここ数年、世界的な自動運転はまだ発展途上であったとすれば、各国の政策の推進により、自動運転に関する最...

学覇君主任科学者陳瑞峰:テクノロジーを活用して知識のサイロ化を減らし、教育の効率化を実現する

[51CTO.comからのオリジナル記事] 学習圧力が高く、教育資源の配分が不均衡な中国の教育システ...

2018 年に最も人気のあるディープラーニング フレームワークはどれでしょうか?この科学的なランキングからわかることは

ディープラーニングは、機械学習の分野で最も注目されているテクノロジーです。ディープラーニング フレー...