人間のドライバーと自動運転車との関係は複雑ですが、IBMの研究者たちは、人間が、あるいは自動運転システムがいつ、どのように運転を担うべきかを判断するのに役立つ新しい認知システムの特許を取得しました。このシステムは、人間の疲労や感情状態、そして車両の全体的な機械的機能といった様々な指標に基づいています。
車載センサーは、人間の心拍数、視線の方向、注意力の集中度といった生理学的側面をモニタリングし、認知システムは、特定の状況において車がより安全にナビゲートできると判断するかもしれません。同時に、システムは車の技術的側面も綿密に監視し、人間の方が適切にナビゲートできる可能性のある障害物やエラーに注意を払います。IBMは、これを第3の知能として捉え、潜在的なドライバーとドライバーの両方を見守ると考えています。
例えば、システムがタイヤの空気圧の問題といった軽微な問題を検知した場合、人間が運転を引き継ぐ良い機会と判断するかもしれません。しかし、まずは分析を行い、ドライバーが運転の準備ができているかどうかを確認し、収集したデータに基づいて判断と推奨を行います。そして、車も人間も運転に適さないとシステムが判断した場合、自動的に減速し、安全な場所に停止しようとします。直接測定可能な要因に加えて、システムは他の自動運転車の交通パターンや事故履歴を照合することで、周囲の環境についてより深く理解することもできます。
「私たちが取り組んでいるのは、車内で何らかの異常が発生した場合に、人間が車両を制御できる準備状況とリスクを評価できる自動運転車を構想することです」と、IBMリサーチの計算神経科学を研究するマスター発明家のジェームズ・コズロスキ氏は言う。
別のシナリオを想像してみてください。例えば、子供が車の前に飛び出してきたとします。人間は急ブレーキを踏んで事故は避けたかもしれませんが、その後、パニックになったり、注意散漫になったりする可能性があります。IBMのシステムはそれを察知し、車に自動運転を提案します。コズロスキ氏によると、まさにその時が、人間が落ち着くまで車がハンドルを握り、ゆっくりと走行する絶好のタイミングなのです。
人間と複雑なシステムの関係を研究しているカーネギーメロン大学の准研究教授アーロン・スタインフェルド氏は、「難しいのはコンピューターから人間への移行だ」と語る。
スタインフェルド氏によると、現在多くの自動運転車では、人間がブレーキを軽く踏んだりスイッチを押したりすることで、いつでもコンピューターから運転を引き継ぐことができ、それが良いアイデアかどうかは関係ないとのことです。また、車が音と光で人間に運転を引き継ぐよう要求することもできるそうですが、その方法は様々です。しかし、通常はシステムエラーや悪天候などが原因です。よりスマートなシステムであれば、機械的な問題や緊急事態以外にも、人間のドライバーがAIをより信頼できるようになるでしょう。
「現実には、（プロの）ドライバーはそうした警告に気付くよう訓練されており、常に注意を払っている」と彼は言うが、一般の人はそうではない。
安全性全般についてスタインフェルド氏は、人間が常に運転を引き継いでいるにもかかわらず、アルファベット傘下の自動運転車メーカーであるウェイモは、通常の車両よりも1マイル当たりの衝突率が低いと述べている。
しかし、大きな課題の一つは、AIに人間の準備状態を認識させることだ。「交通渋滞に巻き込まれている時、人はまるでぼんやりしてほとんど注意を払っていないかのようです。外から見ると、注意を払っている人とほとんど変わりません」と彼は言う。「だからこそ、これは難しい問題なのです」
