なぜアップルは秘密裏に開発していた「自動運転技術」を公開し始めたのか？
アップルの人工知能（AI）に関するプロジェクトの内容が、AIに関するカンファレンスで明らかになった。それによると、どうやらアップルは自律走行車に必要とされるソフトウェアを開発しているらしい。
アップルのAI研究担当ディレクターであるラスラン・サラクディノフは12月8日（米国時間）、アップルがどのように機械学習やビッグデータ解析を役立てているか気になっている200人のAI専門家を前に講演を行った。サラクディノフが語ったのは、カメラやその他のセンサーから得られるデータを使うことで、路上のクルマや歩行者に目印をつけたり、知らない場所へナヴィゲートしたり、街の詳細な3Dマップを作成したりするプロジェクトの数々だった。
サラクディノフの話からは、アップルが自動運転技術の開発に密かに注力している様子が垣間見えた。実際にアップルは、カリフォルニア州車両管理局（DMV）から今年4月、自律走行車の試験を行う許可を得ており、CEOのティム・クックは6月に同社がこの技術に興味をもっていることを明らかにしていた。
アップルの自動車に関するプロジェクトの規模と展望は、まだ不透明だ。サラクディノフはカンファレンスで語ったプロジェクトが、どれほどの範囲で自動運転の研究開発にかかわってくるのかを明らかにしなかったし、同社の広報担当者もそれについてのコメントを避けていた。
明かされたプロジェクトの内容とは
まずサラクディノフは、11月にオンライン上へ投稿された研究論文のなかで示されていた、とあるプロジェクトから得られたデータを見せた。このプロジェクトは、ほとんどの自律走行車で用いられているLiDARと呼ばれる3Dスキャナーを使って、歩行者や自転車に乗っている人を見分けられるようソフトウェアを訓練していた。
さらにサラクディノフが話題に挙げた別のプロジェクトは、未発表のものだった。このプロジェクトでは、車両に搭載された1台または複数のカメラから得られる画像によって、クルマや歩行者、道路の走行できる部分を検知するソフトウェアが開発されていた。
彼は、雨粒がレンズに飛び散っているようなときでさえシステムが優れた機能を発揮することを明らかにした。このシステムがあれば、駐車しているクルマの陰に少し隠れている歩行者の位置さえ推定できる。彼はいくつかの課題における機械学習の最近の成果を示したのである。「5年前に尋ねられたら『できるだろうね』とは多分言えなかっただろうね」と彼は話す。
彼が語った3つ目のプロジェクトは、移動しながら位置の推定とマッピングを同時に行う「SLAM」と呼ばれるソフトウェアに関するものだ。SLAMはロボットや自律走行車に使われ、地図の作成やAR［日本語版記事］にも応用されている。
そして4つ目のプロジェクトにおいては、センサーを搭載したクルマから収集されたデータを使って、クルマのライトや道路標識などを示す詳細な3Dマップが開発されていた。ほとんどの自律走行車のプロトタイプは、その運転のために詳細なデジタルマップを必要とする。サラクディノフは歩行者の周りの道をプロットするクルマのダイアグラムを示しながら、流動的な状況において自律走行車がどんな決断を下すかに関する研究についても語った。
AIを巡る熾烈な開発競争
アップルのイヴェントは、1週間にわたるAIのカンファレンス「Neural Information Processing Systems」（NIPS）の終盤に行われた。そこには12年と比較すると約5倍にあたる8,000人近くの参加者が集まり、イーロン・マスク［日本語版記事］をはじめとするヘッドハンターたちが機械学習のエンジニアを勧誘するべく活発に活動していた。この分野のエンジニアは不足しているため、高待遇で迎え入れられるのだという。
アップルがこのイヴェントを開催したのは、AI分野において才能ある人材が不足していたからだった。そこにはマサチューセッツ工科大学（MIT）やスタンフォードといったトップレヴェルの大学や、アルファベットやフェイスブックなどの企業から多くの人が集まっていた。
イヴェントでは、Siriなどのアップル製品を通じて、機械学習がどのように利用されているかも発表されていた。アップルの機械学習担当ディレクターでワシントン大学教授のカルロス・ゲストリンは、アップルにおいてエンジニアが利用できる強力なコンピューターシステムと大規模なデータセットについて論じた。彼は、昨年の夏にアップルが買収したスタートアップ「Turi」で開発された機械学習技術を、アプリ開発者が利用できるようオープンソースのソフトウェアとすることを発表し、拍手喝采を浴びた。
このイヴェントでサラクディノフが研究結果について語ったことで明らかになったのは、アップルがグーグルなどのライヴァルたちと才能ある人々を奪い合うために、情報規制を何とか緩めようとしているという事実だ。サラクディノフは、カーネギーメロン大学の教授職にとどまったまま2016年10月にアップルに迎え入れられた。その直後、昨年のNIPSにおいて、アップルのライヴァルであるフェイスブックやグーグルと同じように、彼の配下の研究者らは学術論文を自由に発表できると彼は明言した。これは業界内部においてさえ、学術界のAI専門家にテック業界のエキスパートが屈した印象を与えた。
しかし、アップルのAI開発は徐々に明るみになり始めている。同社の広報担当者は、サラクディノフが来てから機械学習に関する5つの論文を発表したが、その数を維持したいわけではないと述べた。さらにアップルは研究成果の一部を、同社のブログ「Apple Machine Learning Journal」で公開し始めている。
これとは対照的に、アルファベットのAI研究グループは12月の一週間だけでNIPSに60もの論文を提出し受理されている。いまのペースを維持するため、あるいはAI分野の競争相手よりも先に行くために、アップルはもしかしたら彼らともっと多くを分け合わねばならないのかもしれない。RELATED
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