自動運転について調べた（主にソフト面）
※こちらの記事の文章の先頭には、多くの場合「たぶん」という言葉が付きます
はじめに
AIの最もわかりやすい実装先である「自動運転」。
各社取り組んでおり、googleをはじめとした実装例も多々ある。
なので、「自動運転」のソフトの部分はかなりの部分、ある程度のAIエンジニアであれば作れるレベルになってきたのではないかと思っていた。
根拠として、3つある。
まず、１つ目。
OpenAIによる「深層学習の大規模なトレーニングで使われる計算力は、3.5 ヶ月で倍という急速なペースで上がっている」という調査結果。
https://blog.openai.com/ai-and-compute/
即ち、3年で1,000倍になっているということ。
（換言すると、3年前全然できなかったことができるということ。）
続いて、2つ目。
Google Xの社長であるセバスチアン・スランがTEDの中で、下記のように述べていること。
「学生に （中略）（画像を見せて） 「この車をどう運転させたものだろう？」 と聞いたんです。 「さあディープラーニングのコンペだ AI コンペをしようよう」と言って 学生に48時間与えたんです。 GoogleやFacebookのような ソフトウェア企業でも このようなものには 最低半年はかかります。 だから48時間でできたら すごいものです。 48時間で100人の学生が提出し 特に上位４人のものは完璧でした。」（（）内は補足。若干の編集あり。）
48時間でできるのであれば、できるのであろうと思っていた。
そして、３つ目。
PFNアルバイトの大学院生が強化学習を使った自動駐車の研究をしていること。
https://research.preferred.jp/2017/03/deep-parking/
PFNアルバイトの大学院生ができるなら、社会人AIエンジニアでもできるはず！
と思ってました。
（しかも、1年以上前ですし。）
が、しかし。。。
「自動運転」にはソフト以外にも考えなければいけない側面が多々あるようだ。
実装へのステップを考えると以下だと思われる。
【ステップ１】
ハードの実装。（要は車を作る）
【ステップ２】
ソフトの実装。
【ステップ３】
ハードにソフトを積んでのローカライゼーション。
【ステップ4】
細かい制御および精度の向上。
【ステップ５】
テスト
補足すると、
【ステップ３】について
日本国内だととても有名な下記のデモ。
これは、２つの面で本当の「自動運転」とは異なると思う。
（これはこれですごいのですが。。。）
1つ目。
狭い。
この狭い空間であれば確かにローカライゼーションが可能そうである。
2つ目。
遅い。
このスピードであれば制御もしやすいだろう。
（逆説的にミニ四駆のスピードでできるとは思えない）
本当の「自動運転」とはまだ距離があります。
また、【ステップ4】は『工学』であれば当たり前のように大変である。
国内発のロケットベンチャーのISTの打ち上げもこの部分で大変苦労している。
工業製品を作るとはそういうことなのであろう。
結論
まだまだ本当の意味での「自動運転」は遠そうであり、
AIエンジニアがいれば、「ほぼ」ステップ２はできるというのが正しそうである。
因みに
下記に実装までの方法はあります。
あとはやるだけ!!!
【参考】
https://research.preferred.jp/2017/03/deep-parking/
・What AI is -and isn’t
・Become a Self Driving Car Engineer
・How to build a self-driving car in one month
天才の方々、異なる箇所がありましたら教えてください。
