Waymoは、自社車両を完全自動運転で2億マイル以上運用して得た、人工知能に関する10の教訓を発表した。そのうちの一つは、社名こそ挙げていないものの、Teslaの戦略を直接批判しているように見える。Waymoは、運転支援システムを完全自動運転システムへ転換しようとする試みは「偽りの頂上」だと述べている。同社によれば、レベル4の成熟度に安全に到達するには、その目的のために設計されたシステムを閉鎖コースで試験し、その後、車内にバックアップ要員として人間がいない状態で実際に運用することで改良しなければならない。
これらの点は、Waymoの人工知能基盤部門責任者であるSrikanth Thirumalaiが執筆した記事で示された。10の教訓は、安全性と完全自動運転による走行から蓄積された経験に重点を置いている。同社は、シミュレーションでの数十億マイルや、人間のドライバーが乗車した状態でシステムが走行する数百万マイルは、介入して誤りを修正できる人間がいない状態で稼働するときにシステムが学ぶこととは同等ではないと主張している。
レベル4への道筋をめぐる工学的な対立
対立の核心は、データ量だけでなく、データの性質と、それが収集される環境にある。Teslaは、顧客の車両群を利用してFull Self-Drivingシステムを訓練しており、ドライバーが車両に対する法的責任を負い続けている。一方、Waymoの見解では、まれで危険な状況、いわゆる例外事象の裾野に当たるケースは、システムの失敗を収拾する人間がいない場合にのみ、その難しさが完全に現れる。
Waymoはまた、広範囲で安全な自動運転を実現するにはカメラだけでは不十分だと警告し、センシングに冗長性を持たせるため、カメラ、lidar、レーダーを組み合わせて使用していることを指摘している。これに対し、Teslaはカメラを基盤とするTesla Visionシステムに依存している。Waymoは、カメラの生の入力をステアリング操作へ直接変換するエンドツーエンドのニューラルネットワークも批判し、閉じたシステム、つまり「ブラックボックス」は信頼を構築しにくくすると考えている。
差は実際の運用に現れる
Waymoの自信に満ちた論調は、記事が示した運用指標に基づいている。同社は米国の市場で、完全に有料で、人間のドライバーが乗車しない移動を毎週50万回以上提供しており、年末までに週100万回に到達することを目指している。
一方、TeslaのRobotaxiサービスは、オースティンで開始されて以来、車内に人間の安全監視員を配置した状態で、依然として限定的な規模で運用されている。記事によれば、Teslaは監督なしの走行をわずか38万マイルしか達成していないことも認めており、Waymoはこの数字を自社が1日で達成する距離と比較している。記事はさらに、Elon Muskが年末までに監督なしの自動運転が普及すると繰り返し予測しているものの、この目標を何度も先送りしていると付け加えている。
市場にとって何を意味するのか？
certi.newsの見方では、この論争の重要性は、自動運転における競争が人工知能モデルの改良や車両数の拡大だけをめぐるものではないことを明らかにしている点にある。人間が介入できるよう準備しておくことを前提とする運転支援システムと、ドライバーがいない状態で移動の責任を負う自動運転輸送サービスとの間には、本質的な違いがある。
しかし、これは技術的な争いを決着させるものではない。情報源はWaymoの見解と記事執筆者の結論を示しているにすぎず、同社のアプローチがレベル4に至る唯一の道であることを証明する独立した試験は提示していない。また、Teslaが監督なしの自動運転の一般化に実際に近づいていることを示す明確な証拠も、本文には存在しない。したがって、未解決の問題は、それぞれのアプローチがまれなケースに対処し、サービスを拡大し、現在の運用範囲外でも安全性を維持できるかどうかに関係している。
編集部の見解：「偽りの頂上」という表現は、運転支援から完全な自律走行へ段階的に移行することについて、Waymoが見ている危険を明確に表している。現在の運用実績は、現場経験という点で同社の立場を支えているが、それだけでTeslaが採用する道筋が不可能だと証明するには不十分である。決定的な指標となるのは、人間による監視を取り除き、サービスを拡大した際に検証可能な性能を示せるかどうかであり、約束やソフトウェアの更新だけではない。