Waymoは、AIの進歩だけでは安全な自動運転を実用規模で展開することはできないとの認識を示した。米Axiosが26日、Waymo幹部へのインタビュー内容として報じた。

報道によると、Waymoは15年以上にわたり無人走行で2億マイルの走行実績を積み重ねてきた。その結果、データ量の積み増しやモデル性能の向上だけでは、自動運転の課題は解決できないとの結論に至ったという。

Axiosの単独インタビューに応じた、Waymoで車載ソフトウェア部門を統括するスリカンス・シルマライ副社長は、「AVを安全に大規模展開するには、より優れたAIだけでは不十分だ」と語った。

同氏は「Waymoは創業当初から、検証可能で安全なAIの構築を目標にしてきた」と説明。その上で、「競合の一部は、判断全体をAIに委ねるエンドツーエンド方式を当初から選択しており、リスクが高まる」と指摘した。

さらに同氏は、「数兆のパラメーターを持つ最先端のAIモデルでも、依然としてハルシネーションを起こす」と述べた上で、「物理世界で動くAIには、更新や再起動のボタンはない。結果をそのまま引き受けなければならない」と強調した。

Waymoは10日、無人走行2億マイルの過程で得た「AIに関する10の教訓」をブログで公開している。

Waymoは2009年、Googleの自動運転プロジェクトとして始動した。当初は歩行者検知モデルや信号認識モデルなど、用途別の特化型モデルを個別に運用していたが、その後は少数の大規模な基盤モデルを軸とする構成へ移行した。一方で、TeslaやWave、Waabiは、センサーの生データを直接処理し、操舵などの運転操作につなげるエンドツーエンド型のニューラルネットワークを開発している。

Waymoも同様の方式を試したが、安全面の担保が不十分だと判断した。シルマライ氏は「純粋なエンドツーエンドシステムだけでは、Waymoの運用規模で求められる安全基準を満たせないことを確認した」と述べた。

また、モデル学習の過程では、カメラ、LiDAR、レーダーを組み合わせた方が、一部のセンサーを省いた構成よりも周辺環境の認識性能で大きく勝ることも確認したという。

同氏は「AIは見えているものしか理解できない。そもそも見えていなければ、AIにできることはない」と説明した。Axiosは、この発言について、カメラのみで完全自動運転の実現を目指すTeslaの戦略を正面から批判したものと受け止められると伝えた。

高精度地図についても、同氏は一部の競合が主張するように不要ではなく、依然として必要だとの考えを示した。その上で、「安全な自動運転に至る唯一の正解はない」と述べた。