Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

ジェニファー・ヒーリー: もし車が話せたら事故は避けられる

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2013-04-25 ・ TED


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ジェニファー・ヒーリー: もし車が話せたら事故は避けられる

47,929 views ・ 2013-04-25

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
翻訳: Tomoshige Ohno 校正: Hidehito Sumitomo
00:12
Let's face it:
1
12703
1914
事実に向き合いましょう
00:14
Driving is dangerous.
2
14617
2445
運転は危険な行為です
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
3
17062
3098
私たちはそれについて 考えることを避けますが
00:20
but the fact that religious icons and good luck charms
4
20160
3652
事実 世界中の 車のダッシュボードには
00:23
show up on dashboards around the world
5
23812
4790
宗教の偶像や 幸運のお守りが 飾られています
00:28
betrays the fact that we know this to be true.
6
28602
4137
それでも これを真実とは 認めようとしないのです
00:32
Car accidents are the leading cause of death
7
32739
3594
自動車事故は アメリカの
00:36
in people ages 16 to 19 in the United States --
8
36333
4170
16歳から19歳の人の間では
00:40
leading cause of death --
9
40503
2843
最大の死因であり
00:43
and 75 percent of these accidents have nothing to do
10
43346
3863
その事故のうち75%は ドラッグやアルコールとも
00:47
with drugs or alcohol.
11
47209
2285
関係がありません
00:49
So what happens?
12
49494
2261
では何が起きているのでしょう?
00:51
No one can say for sure, but I remember my first accident.
13
51755
4219
確かなことは言えませんが 私は初めての事故を憶えています
00:55
I was a young driver out on the highway,
14
55974
3803
若い頃 高速道路を運転していると
00:59
and the car in front of me, I saw the brake lights go on.
15
59777
2258
前の車のブレーキランプが 光ったのが見えたので
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down,
16
62035
1800
こんなことを思いました 「減速するのね
01:03
I'll slow down too."
17
63835
1282
じゃあ私も減速しなきゃ」
01:05
I step on the brake.
18
65117
1926
私はブレーキを踏みました
01:07
But no, this guy isn't slowing down.
19
67043
2254
しかしその人はただ 減速していたわけではなく
01:09
This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway.
20
69297
3178
停止 それも高速道路の上で 完全に停止したのです
01:12
It was just going 65 -- to zero?
21
72475
2540
時速約100km から 0km に
01:15
I slammed on the brakes.
22
75015
1520
私はブレーキをベタ踏み
01:16
I felt the ABS kick in, and the car is still going,
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76535
3059
ABSが作動したのが分かりましたが それでも車は走り続け
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
24
79594
2696
分かっていたことではありますが 止まり切れませんでした
01:22
and the air bag deploys, the car is totaled,
25
82290
2939
エアバッグが作動し 車はめちゃめちゃ
01:25
and fortunately, no one was hurt.
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85229
3557
ですが幸運にも ケガ人はいませんでした
01:28
But I had no idea that car was stopping,
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88786
4211
でも前の車が止まった理由は 私には見当もつきません
01:32
and I think we can do a lot better than that.
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92997
3645
こんな状況は避けられたはずです
01:36
I think we can transform the driving experience
29
96642
4145
私が考えたのは 車がお互いに しゃべりかけることができれば
01:40
by letting our cars talk to each other.
30
100787
3879
もっと運転しやすくなるの ではないかということです
01:44
I just want you to think a little bit
31
104666
1424
少し考えて頂きたいのは
01:46
about what the experience of driving is like now.
32
106090
2888
車の運転とは どんなものかということです
01:48
Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble.
33
108978
4028
車に乗り込み ドアを閉めると ガラス内の窮屈な空間に密閉され
01:53
You can't really directly sense the world around you.
34
113006
2916
周りの世界は 直接には 認識できなくなります
01:55
You're in this extended body.
35
115922
2181
その車体を
01:58
You're tasked with navigating it down
36
118103
2163
部分的にしか見えない道で
02:00
partially-seen roadways,
37
120266
2056
鉄の巨体をすり抜けながら
02:02
in and amongst other metal giants, at super-human speeds.
38
122322
4424
人間ではありえないスピードで 操らなければならないのです
02:06
Okay? And all you have to guide you are your two eyes.
39
126746
4480
いいですか? 信じられるのは 自分の両目だけなんです
02:11
Okay, so that's all you have,
40
131226
1762
そう それだけ
02:12
eyes that weren't really designed for this task,
41
132988
1735
人間の目が本来
02:14
but then people ask you to do things like,
42
134723
3751
得意とはしないことを 強いられるのです
02:18
you want to make a lane change,
43
138474
1549
車線変更をするとき
02:20
what's the first thing they ask you do?
44
140023
2321
まずどんなことをする 必要があるでしょうか?
02:22
Take your eyes off the road. That's right.
45
142344
3095
道から目をそらす? その通り
02:25
Stop looking where you're going, turn,
46
145439
2096
進行方向を見るのをやめて
02:27
check your blind spot,
47
147535
2018
死角を確認して
02:29
and drive down the road without looking where you're going.
48
149553
3471
前を見ずに運転するんです
02:33
You and everyone else. This is the safe way to drive.
49
153024
3135
誰にとっても等しく これが安全な運転方法とされています
02:36
Why do we do this? Because we have to,
50
156159
2241
なぜこんなことをするのでしょうか?
02:38
we have to make a choice, do I look here or do I look here?
51
158400
2579
視線を向ける先を 選択する必要があるからです
02:40
What's more important?
52
160979
1521
もっと重要なことは?
02:42
And usually we do a fantastic job
53
162500
2711
通常 私たちは道路上で
02:45
picking and choosing what we attend to on the road.
54
165211
3769
注目するものを 選択するのは得意ですが
02:48
But occasionally we miss something.
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168980
3650
時として何かを見落としたり 物事に気付くのが遅れたり
02:52
Occasionally we sense something wrong or too late.
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172630
4461
間違った解釈を してしまうこともあります
02:57
In countless accidents, the driver says,
57
177091
1988
ドライバーは 事故を起こすと決まって
02:59
"I didn't see it coming."
58
179079
2308
「気付かなかったんだ」 と言い訳します
03:01
And I believe that. I believe that.
59
181387
3281
それは信じましょう
03:04
We can only watch so much.
60
184668
2925
全てに注意を払うのは 不可能ですから
03:07
But the technology exists now that can help us improve that.
61
187593
5144
しかし 今やその状況を 改善する技術が存在しています
03:12
In the future, with cars exchanging data with each other,
62
192737
4296
将来的には 車がお互いに データを交換することで
03:17
we will be able to see not just three cars ahead
63
197033
3928
3台の車が前方にいると いうことだけでなく
03:20
and three cars behind, to the right and left,
64
200961
1594
後ろや左右にいる3台も
03:22
all at the same time, bird's eye view,
65
202555
3166
同時に俯瞰することが できるようになり
03:25
we will actually be able to see into those cars.
66
205721
3128
車の中の様子まで わかるようになります
03:28
We will be able to see the velocity of the car in front of us,
67
208849
2371
前方の車の速度も分かるようになり
03:31
to see how fast that guy's going or stopping.
68
211220
3240
巡航速度や 止まろうと していることも分かります
03:34
If that guy's going down to zero, I'll know.
69
214460
4510
停止しようとしていることを 事前に察知できるのです
03:38
And with computation and algorithms and predictive models,
70
218970
3859
アルゴリズムや予測モデルを 用いた計算により
03:42
we will be able to see the future.
71
222829
3273
未来を予測できるようにもなるでしょう
03:46
You may think that's impossible.
72
226102
1556
不可能だと思われることでしょう
03:47
How can you predict the future? That's really hard.
73
227658
2731
どうやって未来を予測する? 確かにとても困難ですが —
03:50
Actually, no. With cars, it's not impossible.
74
230389
3619
実際には違うんです 車に関しては不可能ではないのです
03:54
Cars are three-dimensional objects
75
234008
2732
車は3次元の物体であり
03:56
that have a fixed position and velocity.
76
236740
2332
ある時点では 位置と速度は 決まっています
03:59
They travel down roads.
77
239072
1631
また道路を走行するものであり
04:00
Often they travel on pre-published routes.
78
240703
2412
多くの場合 事前から知られる 経路をとります
04:03
It's really not that hard to make reasonable predictions
79
243115
3938
ある車が ほんの少し 後にいる場所について
04:07
about where a car's going to be in the near future.
80
247053
2864
合理的な予測をすることは そんなに困難ではないのです
04:09
Even if, when you're in your car
81
249917
2002
車に乗っているとき
04:11
and some motorcyclist comes -- bshoom! --
82
251919
1994
バイクが時速135kmで
04:13
85 miles an hour down, lane-splitting --
83
253913
2296
車線を横切りながら ブシューッとやって来たとしても —
04:16
I know you've had this experience --
84
256209
2547
こんな経験をされた方も 多いかと思いますが —
04:18
that guy didn't "just come out of nowhere."
85
258756
2603
「どこからともなく現れた」 というわけではありません
04:21
That guy's been on the road probably for the last half hour.
86
261359
3643
その人は30分ぐらいは 道路上にいたんです
04:25
(Laughter)
87
265002
1190
(笑)
04:26
Right? I mean, somebody's seen him.
88
266192
3589
ここで言いたいのは 誰かが そのライダーを見たということ
04:29
Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy,
89
269781
2768
10km 20km 30km手前でも 誰かがその人を見たはずです
04:32
and as soon as one car sees that guy
90
272549
2384
ある車がその人を見かけ 地図上に記録すると
04:34
and puts him on the map, he's on the map --
91
274933
2231
地図に現れ
04:37
position, velocity,
92
277164
2176
位置 速度や
04:39
good estimate he'll continue going 85 miles an hour.
93
279340
2321
時速135kmで走行を続けるという 推定などが得られます
04:41
You'll know, because your car will know, because
94
281661
2184
これは事前に察知可能です
04:43
that other car will have whispered something in his ear,
95
283845
2275
理由は他の車が こう耳打ちするからです
04:46
like, "By the way, five minutes,
96
286120
1923
「ところで5分後
04:48
motorcyclist, watch out."
97
288043
2775
バイクに注意」というように
04:50
You can make reasonable predictions about how cars behave.
98
290818
2703
車の行動について 合理的な予測ができるのです
04:53
I mean, they're Newtonian objects.
99
293521
1365
車はニュートン力学に従う物体です これは非常に都合の良いことです
04:54
That's very nice about them.
100
294886
2909
車はニュートン力学に従う物体です これは非常に都合の良いことです
04:57
So how do we get there?
101
297795
3034
どのようにして 実現するのでしょうか?
05:00
We can start with something as simple
102
300829
2266
まず手始めに GPSを使って
05:03
as sharing our position data between cars,
103
303095
2870
位置情報を共有するというような
05:05
just sharing GPS.
104
305965
1892
シンプルなことから始めましょう
05:07
If I have a GPS and a camera in my car,
105
307857
2444
私の車にGPSとカメラが 搭載されていれば
05:10
I have a pretty precise idea of where I am
106
310301
2231
どこを どの位の速度で 走行しているのか
05:12
and how fast I'm going.
107
312532
1732
非常に高い精度で分かります
05:14
With computer vision, I can estimate where
108
314264
1657
コンピュータ・ビジョンを用いれば
05:15
the cars around me are, sort of, and where they're going.
109
315921
3537
周囲の車の位置や 進行方向 のようなものも割り出せます
05:19
And same with the other cars.
110
319458
970
他の車についても同様で
05:20
They can have a precise idea of where they are,
111
320428
1814
自分の現在地については正確に
05:22
and sort of a vague idea of where the other cars are.
112
322242
2146
他の車の位置については 大雑把に分かります
05:24
What happens if two cars share that data,
113
324388
3231
では2台の車がそのデータを 共有したらどうなるでしょうか?
05:27
if they talk to each other?
114
327619
1955
車がお互いに会話できたら?
05:29
I can tell you exactly what happens.
115
329574
2778
それは簡単なことで
05:32
Both models improve.
116
332352
2339
両者の予測モデルが 改善されます
05:34
Everybody wins.
117
334691
2055
みんな得をするのです
05:36
Professor Bob Wang and his team
118
336746
2577
ボブ・ワン教授のチームは
05:39
have done computer simulations of what happens
119
339323
2738
車の共有するのが GPSデータのみで
05:42
when fuzzy estimates combine, even in light traffic,
120
342061
3431
交通量が少なくても 曖昧な推定を 結合させるとどうなるか
05:45
when cars just share GPS data,
121
345492
2624
コンピュータで シミュレーションを行いました
05:48
and we've moved this research out of the computer simulation
122
348116
2513
さらには この研究を シミュレーションの枠から出し
05:50
and into robot test beds that have the actual sensors
123
350629
3027
現在 実際に車に搭載されている センサーを取り付けた
05:53
that are in cars now on these robots:
124
353656
3133
ロボットを用いて 実験を行いました
05:56
stereo cameras, GPS,
125
356789
1838
使用したのは ステレオカメラ GPS
05:58
and the two-dimensional laser range finders
126
358627
1874
そして補助システムとして一般的な
06:00
that are common in backup systems.
127
360501
2240
2次元レーザー距離計です
06:02
We also attach a discrete short-range communication radio,
128
362741
4484
また それとは別に 短距離無線装置を取り付け
06:07
and the robots talk to each other.
129
367225
1909
ロボット間の情報伝達を 可能にしました
06:09
When these robots come at each other,
130
369134
1539
ロボット同士が近付くと
06:10
they track each other's position precisely,
131
370673
2971
お互いの位置を正確に追跡し
06:13
and they can avoid each other.
132
373644
2737
衝突を避けることができます
06:16
We're now adding more and more robots into the mix,
133
376381
3226
現在もさらなる改良を 続けていますが
06:19
and we encountered some problems.
134
379607
1471
いくつかの問題に突き当たりました
06:21
One of the problems, when you get too much chatter,
135
381078
2359
その1つは 情報量を 増やし過ぎると
06:23
it's hard to process all the packets, so you have to prioritize,
136
383437
3728
データを処理し切れなくなることです そこで優先度を決める必要が出てきますが
06:27
and that's where the predictive model helps you.
137
387165
2357
それこそ予測モデルが 役に立つ場面です
06:29
If your robot cars are all tracking the predicted trajectories,
138
389522
4372
ロボット自動車が予測された軌跡を なぞっているだけなら
06:33
you don't pay as much attention to those packets.
139
393894
1767
そんな情報は捨てても構いません
06:35
You prioritize the one guy
140
395661
1703
優先すべきは 予測とは異なる
06:37
who seems to be going a little off course.
141
397364
1333
道を進んでいる車です
06:38
That guy could be a problem.
142
398697
2526
そのようなものこそ問題となりますが
06:41
And you can predict the new trajectory.
143
401223
3002
軌跡を新たに予測することができます
06:44
So you don't only know that he's going off course, you know how.
144
404225
2763
道を外れたことだけでなく その外れ具合も分かるのです
06:46
And you know which drivers you need to alert to get out of the way.
145
406988
3725
さらに 退くよう警告する必要があるのは どのドライバーかも分かります
06:50
And we wanted to do -- how can we best alert everyone?
146
410713
2633
どうやって全員に警告するのが ベストでしょうか?
06:53
How can these cars whisper, "You need to get out of the way?"
147
413346
3183
どうすれば車は「どいた方が良い」と 耳打ちできるでしょうか?
06:56
Well, it depends on two things:
148
416529
1517
次の2つの要素に依存します
06:58
one, the ability of the car,
149
418046
2169
1つは車の能力
07:00
and second the ability of the driver.
150
420215
3217
もう1つはドライバーの能力です
07:03
If one guy has a really great car,
151
423432
1505
性能の良い車に乗っていても
07:04
but they're on their phone or, you know, doing something,
152
424937
2925
電話していたり 何かをしていたら
07:07
they're not probably in the best position
153
427862
1930
おそらく緊急時には
07:09
to react in an emergency.
154
429792
2970
咄嗟に反応できません
07:12
So we started a separate line of research
155
432762
1665
そこで私たちは 別系統の研究を立ち上げ
07:14
doing driver state modeling.
156
434427
2551
ドライバーの状態の モデル化を試みています
07:16
And now, using a series of three cameras,
157
436978
2329
現在では 3台のカメラを用いて
07:19
we can detect if a driver is looking forward,
158
439307
2270
ドライバーが前を向いているのか
07:21
looking away, looking down, on the phone,
159
441577
2860
横や下を向いているのか 電話しているのか
07:24
or having a cup of coffee.
160
444437
3061
コーヒーを飲んでいるのか 検出できるようになりました
07:27
We can predict the accident
161
447498
2070
事故を予測することができ
07:29
and we can predict who, which cars,
162
449568
3651
全員が安全な経路を計算することで
07:33
are in the best position to move out of the way
163
453219
3486
誰が どの車が 最も道を空けるのに
07:36
to calculate the safest route for everyone.
164
456705
3009
最適な位置にいるのか 予測できるのです
07:39
Fundamentally, these technologies exist today.
165
459714
4635
本質的には これらの技術は 既に存在しています
07:44
I think the biggest problem that we face
166
464349
2824
目下のところ 最大の問題は
07:47
is our own willingness to share our data.
167
467173
3013
データを共有する意思です
07:50
I think it's a very disconcerting notion,
168
470186
2631
確かに 自分の車に見張られ
07:52
this idea that our cars will be watching us,
169
472817
2386
自分のことを 他車に話され
07:55
talking about us to other cars,
170
475203
3371
陰口の中を進んで行くというのは
07:58
that we'll be going down the road in a sea of gossip.
171
478574
3427
あまり気乗りのしない 考えだとは思います
08:02
But I believe it can be done in a way that protects our privacy,
172
482001
3897
しかしプライバシーを侵害しないような 方法で行うことも可能だと信じています
08:05
just like right now, when I look at your car from the outside,
173
485898
3741
さっき話したように 車を外から見ても
08:09
I don't really know about you.
174
489639
2363
乗っている人のことは 分かりませんし
08:12
If I look at your license plate number,
175
492002
1137
それはナンバープレートに ついても同じことです
08:13
I don't really know who you are.
176
493139
1886
それはナンバープレートに ついても同じことです
08:15
I believe our cars can talk about us behind our backs.
177
495025
4249
車が裏でしゃべってしまうかも しれませんけどね
08:19
(Laughter)
178
499274
2975
(笑)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
179
502249
3185
このアイデアは素晴らしい ものだと思っています
08:25
I want you to consider for a moment
180
505434
1650
ちょっと考えてみてください
08:27
if you really don't want the distracted teenager behind you
181
507084
4118
後ろにいる注意力散漫な10代の人に
08:31
to know that you're braking,
182
511202
2120
あなたがブレーキをかけて
08:33
that you're coming to a dead stop.
183
513322
2924
完全停止しようとしていることを 知らせたくは無いのですか?
08:36
By sharing our data willingly,
184
516246
2741
データをすすんで共有することで
08:38
we can do what's best for everyone.
185
518987
2812
みんなにとっての最善策を取れるのです
08:41
So let your car gossip about you.
186
521799
3076
車に陰口をたたかせましょう
08:44
It's going to make the roads a lot safer.
187
524875
3038
それが道路を とても安全にするのですから
08:47
Thank you.
188
527913
1791
ありがとうございました
08:49
(Applause)
189
529704
4985
(拍手)
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