私には運転免許を取得した年齢の子供が何人かいますが、彼らが自分自身や他の人々にとって脅威とならないように、運転のコツを教えるのは父親としての義務です。 そこで、私は自分の運転方法を分析してみました。 なぜ、相手が左折するとわかったのか？ 歩道に放たれた犬には注意を払うのに、頭上の木の枝には注意を払わないのはなぜだろう？

この演習により、運転することの恐ろしいほどの複雑さをあらためて理解することができました。 私が若かった頃、自動車は基本的に機械的で電気的なものでしたが、このプロセスは十分に複雑でした。 現在では、自動車は転がるコンピューターとなり、人間が（せいぜい）速度、方向、快適さをコントロールします。

自動車が自律に近づくためには、身近な環境の瞬時の変化とそれが何を意味するかを理解しなければなりません。 また、どのように反応するかを知っていなければなりません。 また、家や木がどこにあるかといった、変化しない重要な近辺の事柄を知る必要があります。

これは難しいことです。 Uber は、2018 年の早い時期に、同社の車の 1 台が自転車に衝突して死亡したため、自律走行車プログラムを中断しました。 同社は、事故前は珍しくない光景だったピッツバーグで、道路に戻すための許可（技術的には必要なかった）を求めるために、その年の終わりまで待った。

自動車工学協会と米国運輸省は、レベル0（人間のドライバーが完全にコントロール）からレベル5（完全自動運転車）までの6段階の自律性を規定している。 現在、最も自律性が高いとされる市販車、キャデラックCT6（スーパークルーズ搭載）は、レベル2まで到達していますが、マップが把握している13万マイル（その多くは高速道路）においてのみ、です。 テスラのオートパイロットモードは、名称はともかく、レベル2とされています。

Daimler は、ドイツの一部の高速道路で自律走行型トラックのテストに成功しています。

Waymo は今週、商業的な自動運転タクシーサービスを正式に開始しましたが、今のところ利用できるのは少人数のグループのみとなっています。 GMは、来年にはサンフランシスコで完全な自律走行型タクシーサービスを開始するとしています（ただし、このスケジュールには疑問の声も多くあります）。 フォルクスワーゲンは、モイアブランドの電気自律走行車を2021年に発売すると言っているが、これはフォードが自律走行車を大量生産すると言っているのと同じ年である。 対照的に、トヨタは、AI を使用して、人間が操縦する車をより安全に、より楽しく運転できるようにするとしています (「楽しい」をどう評価するかは別として)。

賢い車には賢い道路が必要

車が賢いように、その周りにも同じくらい賢い (より賢くないとしても) インフラが必要です。 車のオンボード コンピューターが高速であるのと同様に、学習して周囲の環境を理解し、自分自身で即座に決定を下せるようにする必要があり、必要に応じて遠隔のリソースに相談するタイミングも知っていなければなりません。 車は突然の障害物を見て、それを認識し、どのように対処するかを決定する必要があり、それには高速でローカルなAI支援応答が必要です。 しかし、同時にその地域の制限速度や天候を把握する必要があります。 このような情報は、高度に地域化された気象情報や、機械が理解できる市町村の地図など、遠隔地のリソースから得られることもあります（ちなみに、地図はXMLファイルのように見え、あなたが理解できるようなものにはならないかもしれません）。 高帯域幅と低遅延が重要になるため、これは 5G ネットワークの仕事です。

車が猫を避ける行動を取ったときに、周りに他の車がいた場合、車もその人と通信できる必要があり、ブレーキ、ハンドル、加速が必要かを瞬時に理解できるようにします。 これを実現するには、車車間通信 (V2V) が必要で、まだ存在しない相互運用可能な業界標準が必要になります。

おばあちゃんの家に行くとき、ほとんど行かないので道をよく知らないのですが、車は最善のルートに関して決定を下すことになります。 つまり、信号や渋滞、迂回路、道路工事などの情報をリアルタイムに知りたいのです。 このような危険をすべて把握するためには、V2X（Vehicle to Everything）またはV2I（Vehicle to Infrastructure）と呼ばれるちょっとしたインフラが必要なのです。 また、道路上のすべての車両が自動運転で安全に走行できるようになるにはかなりの時間がかかるため、車は、まだ道路上にある相当数の肉で操縦された車両の悪路走行を考慮しなければなりません。 車の AI は始まりに過ぎません。

このようなもののいくつかは、実現し始めています。 ラスベガスでは、あるモデルのアウディに、信号がどの状態にあり、信号が変わるまでどのくらいかかるかを知らせることができるライブV2Iシステムを導入しています。 ネバダ州全体でも V2V ネットワークを構築しています。

None of this takes account what happens if grandma lives somewhere out of the boondocks, there is no 5G or decent mapping or smart V2I infrastructure. いつの日か、地方で運転するために、自分で自動車を操作する必要があるかもしれません-スティック シフトの使い方を知っていることが今日でも便利なように。 運転は、経験、注意力、反射神経を必要とする、とんでもなく複雑なスキルです。 しかし、その複雑さにもかかわらず、理解しやすい要件、入力、および結果を持つ有限のスキルです。 運転はまだAIに屈していませんが、私たちは16歳になるまで子供に運転させません。 平均的なコンピューターは、16歳の子どもほど熱心ではありません。 しかし、そうなるだろうし、おそらくすぐにでもそうなるだろう。 だって、おばあちゃんはFaceTimeに満足してないんだもん

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