拓海先生、お時間を頂きありがとうございます。部下から「カメラ画像を直接使うAI（ダイレクト・パーセプション）が重要だ」と聞いたのですが、安全性の話になると何が問題になるのか分からず困っています。要点だけ教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短くまとめますよ。要は二つの問題があります。一つは「何を安全と定義するか」つまり仕様の定式化、もう一つは「大きなネットワークをどう検証するか」つまり計算の難しさです。今回の話はその両方に対する現実的なアプローチの提案です。
仕様の定式化が難しい、とは具体的にどういうことでしょうか。画像の中で「道路が右に大きく曲がっている」とかをどうやって定義するんですか。
良い質問です。身近な比喩で言えば、「良い顧客像」を一枚の紙に全部書けと言われるようなものです。画像は画素が何百万もあり、「右に曲がる」と直感で分かっても、それを数式で表現するのはほぼ不可能です。そこで彼らは画像の特徴を判定する小さなネットワークを作り、仕様をそのネットワークの出力に置き換えています。
要するに、人間の目で見て判断する「路面が右に急に曲がる」を、別の小さなAIに判断させて、その出力を仕様にするということですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。さらにそれを直接制御出力と結びつけて、ある入力特徴が真のときに制御が危険な値を出さないかを検証します。これにより「画像を直接数式化できない」という壁を回避できるのです。
もう一つ、現場導入の観点で心配なのは「計算量」です。うちの現場でもリアルタイム性が必要ですし、検証に時間がかかるようだと実運用で使えません。どうするのですか。
素晴らしい着眼点ですね！ここで使うのは「assume–guarantee（アシューム・ギャランティ）検証」という手法です。大きなシステムを小さな部品に分けて、それぞれを検証してから全体保証へつなげるやり方です。そのために、出力直前の近傍層だけを対象に検証をかけることでスケーラビリティを確保します。
分割して検証するのは工場のラインでもやっていますが、AIだと結合時に問題が出るのではないですか。分けて検証しても本当に安全が保てるのか疑問です。
良い指摘です。ここで重要なのは「共有する値」を明確にすることです。入力特徴を決める小さなネットワークと元のネットワークが近似的に共有する中間ニューロンの値に着目し、その値の組み合わせで危険な出力が起こるかを検証するため、分割しても整合性が保てます。つまり、設計次第で結合時の問題を管理できますよ。
これって要するに、画像そのものを全部解析しなくても、出力に近い層の情報だけ見れば「危険な判断が出るか」をチェックできる、ということですか。
その通りです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つにまとめると、1) 画像仕様を小さな判定ネットワークに置き換える、2) 出力近傍の中間値に注目して検証対象を小さくする、3) assume–guaranteeで結合性を確保する、です。これで現実的な検証が可能になりますよ。
分かりました。最後に私の言葉で確認させてください。今回の研究は「人の目で判断していた特徴を別の小さなAIに任せ、その出力と元のAIの近傍層だけを検証することで、規模の大きな画像処理AIの安全性を現実的に担保する手法」という理解で合っていますか。
素晴らしいまとめですね！その通りです。よく理解できていますよ。その理解があれば、現場導入の判断材料として十分使っていけますよ。
