https://x.com/RobotaxiRadar/status/2095743418743849297 テスラのAI開発最高責任者アショック・エルスワミ氏は、 「自動運転の核心的な課題はセンサーではなく“知能”だ」 と主張し、ステアリングホイールなしのサイバーキャブ発表後、イーロン・マスクは“黄金時代”の到来を強調した。 ユーザー向けのアカウント 「Robotaxi Radar 」は、木曜日のサイバーキャブイベントでのエルスワミ氏の発言を収めた映像を共有した。 その映像でエルスワミ氏は、専門家たちがテスラに対し 「カメラだけでは安全な自動運転車は作れない」と述べ、「LiDAR やRadar、HDマップなどが安全な自律走行には必要だ」 👆当前 と主張していたことを紹介した。 しかし、エルスワミ氏はこう述べた。 「私たちは、自動運転の核心的な問題は“知能”だと常に考えてきました。」 さらに、完全自律走行を実現するには 「これから何が起こるかを予測する能力」が必要であり、「未来に何が起こるかを教えてくれるセンサーなど、この世に存在しない。」 👆 当前。しかし、イーロン・マスク氏は「カメラ＋AI」だけで完全自動運転を実現できると吹聴していたはず。LiDARやレーダーは未来の予測はできませんが、車両に衝突せんとする物体をオン・タイムで知覚することはできます。 と語った。 そして、それを判断できるのは “知的なエージェント（AI）” であり、テスラは 「AIファースト、エンドツーエンド」 のアプローチを採用していると説明した。 このアプローチは、 車両周囲の「カメラ映像」を取り込み、乗員を安全に運ぶための運転判断を行う という。 Robotaxi Radar は、イベントでのエルスワミ氏の発言を次のように紹介している： 「未来を教えてくれるセンサーは存在しない。それを判断するのは知的エージェントだ。」 👆 イーロン・マスク氏は常々、AI+カメラだけで完全自動運転は実現する、つまり事故を防止できると断言していたはず。矛盾。 責任転嫁かつ詭弁である理由 １．未来が予測できないことは当然であり、議論のすり替え。つまり、未来が予測できないからカメラだけでよいという論理は成立しません。未来予測はどんな方法を講じても不可能です。だからこそ、現在をより正確に把握するセンサーは必要です。 ２．未来は予測できないと言いながら、テスラは未来予測を前提としている。テスラはFSD（監視付き）で ・歩行者がどこに動くか ・車両がどの方向へ進むか ・自転車がどの速度で曲がるか と未来予測しています。未来予測が必要と言いつつ、未来予測の精度を上げるためのセンサーを拒否しているのです。これは矛盾です。 ３．LiDARやレーダーは未来ではなく、現在を高精度に把握するためのものです。現在の把握精度が高いほど、未来予測の誤差が減ります。 ４．知的なエージェント(AI)、AI ファーストと「未来が予測できないのはAI業界全体の限界」と責任転換して、「責任の矛先をNVDAを含むAI業界全体に向け」ることで、本質的なセンサー不足の問題から逃げています。 ５．自動運転レベルの曲解 イーロン・マスク氏の唱える完全自動運転とは「走行地域を限定しない、人間の介入0、遠隔オペレータなし」の自動運転であったはずです。しかも、毎年のように「来年には完全自動運転は実現できる」と吹聴してきました。 6．テスラが保有する圧倒的なデータは無駄なデータ 「2次元から3次元の推測」という時間差とカメラが捉えるのは、ただの「ピクセルの集まり（2次元）」です。テスラのカメラが撮影する映像は、2次元の映像です。その2次元映像から元の3次元の物体の形状を不確かに 「推測」 します。しかも 「現場でカメラが2次元で誤認する」⇒「後からスパコンで学習させる」⇒「数ヶ月後に車をアップデートする」 という数ヶ月単位の途方もない時間差を踏まなければ、新しい危険に対応できません。つまり、テスラの保持するデータは過去の遺物であり、不確かな平面映像であり、要するに死んだデータなのです。 一方、LiDARやミリ波レーダーは、照射したレーザーや電波が返ってくる時間から 「オンタイム」 でダイレクトに物体の3次元位置や速度を確定させます。コンマ数秒の遅れが命取りになる自動運転において、この「推測にかかる時間差」と「計算の無駄」は、安全性において致命的な甚大な差を生みます。 7．AIの進化を待つのは百年河清を俟つのと同じ 「すべての事故は異なる」というAIの限界（死んだデータ）「不慮の事故の映像をいくら集めても学習になりません」AIのディープラーニング（深層学習）は、同じようなパターンを何度も繰り返すことで賢くなる「統計的な仕組み」です。 しかし、現実の交通事故や危険な状況（エッジケース）は、天候、光の当たり方など、二度と同じシチュエーションは起きない「一期一会」のものです。どれだけスーパーコンピュータに「過去の死んだ映像データ」を流し込んで訓練したところで、明日起きる「全く新しいパターンの事故」を予測することは不可能です。 ８．オンタイム可視化がもたらす「最後の砦」は、LiDARやレーダーを採用しているシステム（Waymoなど）は、AIが「それが何であるか（知能）」を理解していなくても、「そこに何らかの物体（障害物）がオンタイムで存在する」ということだけは物理的に100%把握できます。 つまり、テスラは、以下の文献にあるように 米連邦当局（U.S. federal authorities）の結論 ・テスラは予見できた事故を未然に防ぐための対策も講じない ・テスラの運転自動機能には、競合他社の導入している基本的な防止策もない から一歩も進化していないのです。 テスラの自動運転技術に新たな難題、米当局が「基本的な問題あり」との調査結果2024年4月27日 https://wired.jp/article/tesla-autopilot-risky-deaths-crashes-nhtsa-investigation/ 一部抜粋すれば、 米規制当局（U.S. regulatory authorities）は、テスラの「オートパイロット」を ・基本的な防止策が十分ではない そして、米連邦当局（U.S. federal authorities）は、 ・テスラは予見できた事故を未然に防ぐための対策も講じない ・テスラの運転自動機能には、競合他社の導入している基本的な防止策もない ことから 「テスラを業界のはみ出し者」 とまで非難しています。さらには、 米当局、米規制当局、カリフォルニア州の規制当局（DMV）、米運輸省道路交通安全局（NHTSA）、米政府エンジニアチーム、米司法省（U.S. Department of Justice=DOJ）は、 ・FSDを疑問視 ・注意深いドライバーが回避できる事故が多発 ・競合他社と比してFSDは反応が鈍いと結論 と結論付けているのです。