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- 研究によると、自動運転車はこれら 2 種類の歩行者をあまり検出しにくい
自動運転車で使用される 8 つの歩行者検出システムについて実施された研究では、特に 2 つのタイプの人々に対する重大な偏りが浮き彫りになっています。 AIトレーニングが原因です。
ハンズフリー運転はすでに現実のものとなっています。フランスではすでに1年前から認可されています。ただし、このようなシステムを搭載した車を購入し、エンジンを始動して、旅行中に仮眠をとれば十分というわけではありません。自動運転車は安全とは程遠い特定のメーカーの許可により。定期的に私たちは、それが原因となる多かれ少なかれ重大な事故の発生。
そして、この最近の研究が事態を改善するわけではありません。からの研究者キングス・カレッジ・ロンドン(KCL) テスト済み8つの歩行者検知システム最も一般的に使用されるものの一つです。彼らにお願いした後、歩行者の8000枚以上の写真を分析する、彼らはかなり憂慮すべき結論を導き出します。すべての人が同じ有効性を認められるわけではない。 2 つのカテゴリーの歩行者が特に検出エラーの影響を受けます。
自動運転車は子供や肌の色が黒い人を発見するのが難しい
研究によると、子供は大人に比べて自動運転車をあまり認識していません。彼らは成人の検出効率が 20% 向上子供たちに。検出が不十分な可能性がある他の歩行者は次のとおりです。肌の色が濃い人。したがって、このシステムは、肌が白い人を識別する効率が 7.5% 高くなります。 KCL のコンピューターサイエンス教授である Jie Zhang 博士は、その理由は非常に単純です。検出を管理する人工知能の学習には偏りがある。
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彼によると、「これらのシステムのトレーニングに使用されたオープンソースの画像ギャラリーは […] すべての歩行者を代表するものではなく、肌の色が明るい成人に偏っています。トレーニングに使用するデータが少なくなると、過小評価されたグループを検出する際の AI の精度が低くなります。子どもたちも同様です。研究では次のことも示されています光条件が低いほど、両方のカテゴリの検出エラーが大きくなります。
したがって、この解決策は紙の上で実装するのがかなり簡単です。「メーカーは、自社の AI システムが公正で代表的なものであることを保証するよう努めなければなりません」。同教授にとって、これには政治レベルでの推進と、人工知能の公平性に関するより厳しい規制が必要だ。
ソース ：次のウェブ
