自動運転車は世界中の輸送システムに革命をもたらそうとしている。その誇大広告を信じるのならば、完全な自律型移動手段がもうすぐ一般道を席巻することになるはずだ。
しかし、現実はそれほど単純な話ではない。最新鋭の自動運転技術でも、極端に限定的な環境・気象条件下でしかうまく走れないのだ。そして、今後数年間に登場するほとんどの新しい自動車が、何らかのドライバーアシスト機能を搭載すると思われる一方で、あらゆる条件下で人間の関与なしで走れる自律自動車が登場するのは、まだ何年も先の話になる。
その大きな理由の1つが、あらゆる状況に対応できるように車両を訓練することが難しいということだ。最も対応が困難な状況は、最もまれな状況で起きる。例えば、道路に走り出てくる子供、通りを逆走する車両、目の前で発生する事故など、ドライバーがまれにしか遭遇しないトリッキーな状況にはさまざまなパターンがある。
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自動運転車はそういった状況下でもとっさに正しい判断をする必要があるにも関わらず、その状況に遭遇する可能性は小さい。そして、このことは重要な問題を浮かび上がらせる。自動車メーカーは、非常にまれな出来事に対して車両をどうやってテストし訓練すればよいのだろうか。
インテル研究所のアレクセイ・ドソヴィスキー科学研究員、トヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）、スペイン・バルセロナのコンピュータビジョンセンターの数名のチームによる研究のおかげで、その答えらしきものを得た。研究チームは自動車 …