#ヒーリーも良いですね

[takahashicleaning]

ＴＥＤにて

ジェニファー・ヒーリー: もしも車が話せたら事故は避けられる？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

車を運転するときは、ガラスに囲まれた密閉空間に乗り込みドアにロックをかけ、自分の目を頼りにして前後の数台しか見ることはできないにも関わらず、アクセルを踏み込みます。

しかし、車同士が位置や速度の情報を共有し、予測モデルを用いて道路上の全員にとって最も安全な経路を計算できたらどうでしょうか？

ジェニファー・ヒーリーは事故の無い世界を想像します。(TED@Intelで収録)

前提として、生きた社会システムである以上、犯罪や事故などはゼロに絶対できないのは道理！！

なのに警察が統計を悪用してる！

最小レベルの自然犯罪率、自然事故率を差し引いて統計を扱わない愚かさ！

ゼロになるのは人間が滅んでゼロになった時のみ。

事実に向き合いましょう。運転は危険な行為です。

私たちはそれについて考えることを避けますが、事実、世界中の車のダッシュボードには、宗教の偶像や幸運のお守りが飾られています。

それでも、これを真実とは認めようとしないのです。自動車事故は、アメリカの16歳から19歳の人の間では、最大の死因であり、その事故のうち75%はドラッグやアルコールとも関係がありません。

では何が起きているのでしょう？

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。若い頃、高速道路を運転していると前の車のブレーキランプが、光ったのが見えたのでこんなことを思いました「減速するのね。じゃあ私も減速しなきゃ」

私はブレーキを踏みました。しかしその人はただ減速していたわけではなく停止。それも高速道路の上で完全に停止したのです。

時速約100kmから0kmに。私はブレーキをベタ踏み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。

エアバッグが作動し、車はめちゃめちゃですが幸運にもケガ人はいませんでした。でも前の車が止まった理由は、私には見当もつきません。こんな状況は避けられたはずです。

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、もっと運転しやすくなるのではないかということです。

少し考えて頂きたいのは、車の運転とはどんなものかということです。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、周りの世界は、直接には認識できなくなります。

その車体を部分的にしか見えない道で鉄の巨体をすり抜けながら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。

いいですか？信じられるのは、自分の両目だけなんです、そうそれだけ。人間の目が本来、得意とはしないことを強いられるのです。

車線変更をするとき、まずどんなことをする必要があるでしょうか？道から目をそらす？その通り、進行方向を見るのをやめて死角を確認して前を見ずに運転するんです。

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。なぜこんなことをするのでしょうか？

視線を向ける先を選択する必要があるからです。

もっと重要なことは？通常、私たちは道路上で注目するものを選択するのは得意ですが、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、間違った解釈をしてしまうこともあります。

ドライバーは、事故を起こすと決まって「気付かなかったんだ」と言い訳します。それは信じましょう。全てに注意を払うのは不可能ですから。

しかし、今やその状況を改善する技術が存在しています。

将来的には、車がお互いにデータを交換することで３台の車が前方にいるということだけでなく、後ろや左右にいる３台も同時に俯瞰することが、できるようになり車の中の様子までわかるようになります。

前方の車の速度も分かるようになり巡航速度や止まろうとしていることも分かります。停止しようとしていることを事前に察知できるのです。

アルゴリズムや予測モデルを用いた計算により、未来を予測できるようにもなるでしょう。

不可能だと思われることでしょう。どうやって未来を予測する？確かにとても困難ですが、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。車は３次元の物体であり、ある時点では、位置と速度は決まっています。

また道路を走行するものであり多くの場合、事前から知られる経路をとります。ある車が、ほんの少し後にいる場所について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。

車に乗っているときバイクが時速135kmで車線を横切りながらブシューッとやって来たとしても。こんな経験をされた方も多いかと思いますが「どこからともなく現れた」というわけではありません。

その人は30分ぐらいは、道路上にいたんです。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。

10km、20km、30km手前でも誰かがその人を見たはずです。ある車がその人を見かけ地図上に記録すると地図に現れ、位置、速度や時速135kmで走行を続けるという推定などが得られます。

これは事前に察知可能です。理由は他の車が、こう耳打ちするからです「ところで５分後、バイクに注意」というように車の行動について合理的な予測ができるのです。

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。

どのようにして実現するのでしょうか？

まず手始めに、GPSを使って位置情報を共有するというようなシンプルなことから始めましょう。

私の車にGPSとカメラが搭載されていれば、どこをどの位の速度で走行しているのか非常に高い精度で分かります。

コンピュータ・ビジョンを用いれば、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。他の車についても同様で自分の現在地については正確に他の車の位置については、大雑把に分かります。

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？車がお互いに会話できたら？それは簡単なことで両者の予測モデルが改善されます。みんな得をするのです。

ボブ・ワン教授のチームは、車の共有するのがGPSデータのみで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コンピュータでシミュレーションを行いました。

さらには、この研究をシミュレーションの枠から出し、現在、実際に車に搭載されているセンサーを取り付けたロボットを用いて実験を行いました。

使用したのはステレオカメラ、GPS、そして補助システムとして一般的な２次元レーザー距離計です。

また、それとは別に短距離無線装置を取り付けロボット間の情報伝達を可能にしました。ロボット同士が近付くとお互いの位置を正確に追跡し、衝突を避けることができます。

現在もさらなる改良を続けていますが、いくつかの問題に突き当たりました。

その１つは、情報量を増やし過ぎると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、それこそ予測モデルが役に立つ場面です。

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そんな情報は捨てても構いません。優先すべきは、予測とは異なる道を進んでいる車です。

そのようなものこそ問題となりますが、軌跡を新たに予測することができます。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。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。

どうやって全員に警告するのが、ベストでしょうか？

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？

次の２つの要素に依存します。1つは車の能力、もう1つはドライバーの能力です。

性能の良い車に乗っていても電話していたり、何かをしていたらおそらく緊急時には、咄嗟に反応できません。

そこで私たちは、別系統の研究を立ち上げドライバーの状態のモデル化を試みています。現在では、３台のカメラを用いてドライバーが前を向いているのか、横や下を向いているのか、電話しているのか、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。

事故を予測することができ、全員が安全な経路を計算することで誰が、どの車が最も道を空けるのに最適な位置にいるのか予測できるのです。

本質的には、これらの技術は既に存在しています。

目下のところ最大の問題は、データを共有する意思です。確かに、自分の車に見張られ自分のことを他車に話され陰口の中を進んで行くというのはあまり気乗りのしない考えだとは思います。

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。

さっき話したように車を外から見ても乗っている人のことは分かりませんし、それはナンバープレートについても同じことです。

車が裏でしゃべってしまうかもしれませんけどね。

このアイデアは素晴らしいものだと思っています。ちょっと考えてみてください。

後ろ���いる注意力散漫な10代の人に、あなたがブレーキをかけて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？

データをすすんで共有することで��んなにとっての最善策を取れるのです。

車に陰口をたたかせましょう。それが道路をとても安全にするのですから。

ありがとうございました。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！ 慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）

何度も言います！！

前提として、生きた社会システムである以上、犯罪や事故などはゼロに絶対できないのは道理！！

なのに警察が統計を悪用してる！

最小レベルの自然犯罪率、自然事故率を差し引いて統計を扱わない愚かさ！

ゼロになるのは人間が滅んでゼロになった時のみ。

電気を作る熱力学のサイクルで熱効率は、ほぼ50%、45%～50%の効率まで高めることは可能ですが・・・

高温の物体から熱を受け取り、電気という「使えるエネルギー」に変換できる機械を一般的に「熱エンジン」と呼んでいる。

高温の物体から受け取った熱エネルギーのうち、どれだけ活用できたかという比率を「効率」と物理学では定義している。

この効率は、原理的に超えられない「カルノー効率」という上限があることが知られている。

カルノー効率が達成されると、効率は上がるが、同時に仕事率がゼロになる現象。

つまり、熱エンジンの効率を最大限に上げると出力がほぼゼロになることを意味しています。そして、効率１００%は物理的に不可能ということです。

中世で試行錯誤が行われたことに終止符が示され、機械での永久機関は作れないことが、この現象から理解できます。エネルギー保存の法則からも理解できます。

他には、燃料の持つエネルギーをどれだけ動力として取り出すことができるか？これをエンジンの熱効率と定義しています。

2020年の段階で、ガソリンエンジンの熱効率は最高で40％前後あり、10年くらい前までは30％程度。低燃費の技術競争もあるけどカルノー効率から限界も見え始めています。

だから、ガソリン自動車から電気自動車へ世界中の法人が開発を加速して切り替えている潮流があります。

続いて

イーロンマスクが実用化している自動運転車は、この時点で、約140テラフロップスの処理速度を達成している。

これは、一昔前の地球シュミレーター第二世代2009年並の処理速度のスーパーコンピューターが搭載されていることと同じです。

つまり、走るスーパーコンピューターが搭載されていることに相当します。未来の最新技術を実用的に活用できて、また低価格でも実現している。

一台数十億円が、たった十年くらいで庶民の手の届く数百万円に！デフレスパイラルにもならないプラスサムになる真のイノベーションです。素晴らしい。

参考として、2002年の地球シミュレータ第一世代は、35.86 TFLOPS（テラフロップス)

2004年のIBM Blue Gene/Lは、136.8 TFLOPS（テラフロップス）

この処理能力をコンピューターの外部CPU、外部GPUとして機能させることが可能ならば、Thunderbolt3（USB-C）経由のeGPUという形で実現できる。

そして、現在では、活用する機会の少ない車とは、別の使いみちが広がる素晴らしい世の中になるかもしれません。

eGPUとは、External GPU（外付けGPU）の略称で、外付けGPU（グラフィックプロセッサ）を外付けHDDなどと同じようにノートPCなどにケーブルで接続出来るようにして処理能力を増加させること。

Appleのコンピューター、Thunderbolt 3端子が必要です。

MacOS High Sierra 10.13.4 以降の eGPUサポートは、パワフルなeGPUの恩恵を受けられるMetal、OpenGL、OpenCL Appの高速化が狙いです。

しかし、Appによっては、eGPUによる高速化にソフトが対応していない場合もあります。推奨GPU以外は現在、使用できません。

2015年の時点では、影響力が少ないので問題にならなかった。しかし、現在、2020年では・・・

処理速度を補う方法にクラウドコンピューターで処理すれば良さそうですが、以外とプロバイダ経由でデータが読み取られて、知らない間に無断で広告に使われている！

インターネット黎明期から警告されていた基本的人権、プライバシーの侵害などの危険性が高まる傾向が増加し、現実のものとなってきている。

これは、過去にBIGなIBMのデータセンターに対してAppleスティーブジョブズがパーソナルコンピューターを創造したことに似ています。

現在では、走るパーソナルスーパーコンピューターだけど！！

インテルMacで拡張性の実現ができたeGPUは、その後、2020年の後半に・・・

AppleシリコンのM1チップの���場で外部CPUや外部GPUが繋がらなくなりました。

その後、Appleは、Appleシリコンを発表して2023年時点では、M3チップになります。

USB-Cみたいにバッテリー充電の共有ができるようになるから

AppleシリコンでeGPUみたいな機能を搭載してApple Vison ProやMacとiPhone、iPadと相互に共有して

グリッドコンピューティング処理できたらいいのに。

そうすれば、さらに自動運転車とも拡張することで自動連携させて「走るパーソナルスーパーコンピューター」である自動運転車のCPU、GPUから

さらに相互に共有させてグリッドコンピューティング処理を拡張させることができたらいいのに。

このようにグリッドコンピューティング処理させることで個々の端末のバッテリーを補助電源として機能させることで・・・

コンピューターにかかる膨大な電力を最小化できる可能性もあります。

ChatGPTなどのジェネーレーティブ人工知能は、処理に膨大な電力がかかるのでこのような仕組みを実現することが、今後、ますます増加する

人工知能チップの処理の負担を軽減できる可能性も考えられます。他の方法があれば選択肢が増えて良い方向に進みそうです。

将来的には、プライバシーや基本的人権を考慮すること前提だけれど・・・

脳波で強く念じただけで運転できる自動運転車もできたらいいのに。

例えば、人間が脳波で「危ない」と思ったヒヤリハットが生じた瞬間に自動的に自動運転車同士が同時に相互コミュニケーションして

お互いに現在の最適な周辺の環境に応じて自動回避してくれる機能が実現できるようになるとかがイメージできる。

自動運転車には、センサーが搭載されているため理論的には、光速で相互コミュニケーションできます。

人間本人の許可なしに自動運転車が勝手に行うと法人が扱うため基本的人権を考慮せずに騙したり悪用される危険性があります。

お金持ちやテレビ局をも含めたマスメディアなどの権力者の監視には、高い透明性が実現できて良いのですが・・・

庶民など弱者に対して騙したり悪用される危険性があります。

２０２３年時点では、最近の１０月くらいに、OpenAIがChatGPTに「テキストではなく音声でコミュニケーションする機能」を追加しました。

人間と会話するように音声コミュニケーションをとることが可能となるというが・・・こちらはアプリのみで機能が使えて最近実装された。

有料プラン「ChatGPT Plus」と「ChatGPT Enterprise」で使えるそうです。

車が話せたらではなく将来は、会話できそうな未来になりそうです。

＜おすすめサイト＞

Apple Vision Pro 2023

サジャン・サイニ：自動運転車はどのように「見る」のか

クリス・アームソン：自動運転車は周りの世界をどう見ているのか？

Kickstarter タン・レイ ：脳波で動作するヘッドセットインターフェイス

EMOTIV EPOCを使用して、GoogleCarを念じただけで運転

人類の革新。方向性のインスピレーション

（原子力）

「フロート式原子力発電所」について

（再生可能エネルギー）

Solar Roadways（道路としても敷き詰めて活用できる太陽光発電パネル）

「考えるクルマ」が世界を変える―アーバン・モビリティの革命

＜提供＞

東京都北区神谷の高橋クリーニングプレゼント

独自サービス展開中！服の高橋クリーニング店は職人による手仕上げ。お手頃50ですよ。往復送料、曲Song購入可。詳細は、今すぐ電話。東京都内限定。北部、東部、渋谷区周囲。地元周辺区もＯＫです

東京都北区神谷のハイブリッドな直送ウェブサービス（Hybrid Synergy Service）高橋クリーニングFacebook版

[oldmini106]

MG-Cの実車を初めて見ましたー MG-CといえばGT roman の安西くん(でしたっけ？)の愛車で、彼の武器は強烈な臭いのするオナラでしたねw #bmc #mg #mgc #mgcgt #筑波サーキット #6気筒OHVエンジンを味わってみたい #ヒーリーも良いですね #gtroman #西風 (Tsukuba Circuit)

[neonmaze-tokyo]

[review] フリークス・シティ

『フリークス・シティ』(2014)　Freaks of Nature

人間・吸血鬼・ゾンビの共存するオハイオ州ののどかな街ディルフォードに、突如宇宙人が襲来する。混乱した住民たちの間に亀裂が入る中、3人の高校生ー人間のダグ、吸血鬼のペトラ、ゾンビのネッドーは力を合わせて窮地を乗り越えようとする。

監督はこれが長編２作目となるロビー・ピカリング。出演はニコラス・ブラウン、マッケンジー・デイヴィス、ジョシュ・ファーデム。「未体験ゾーンの映画たち2017」にて上映。

オーレン・ウジエルによって「The Kitchen Sink」として執筆された本作の脚本は、2010年の「ブラック・リスト(The Black List)」ー未だ映画化されていない脚本の中で、ハリウッドの重役の人気を集めた作品が認定されるーに名前が挙がっていました。映画の文脈で”kitchen sink”なんて聞くと労働階級の話を思い浮かべてしまいますが、この言葉には「多種多様なものがごたまぜの」といった意味もあり、ここでは有名な映画のモンスター達が1本の青春映画の中に詰め込まれていることを指しています。

その後、「Freaks of Nature」と改題され映画化された本作は、外れ者の3人の高校生が試練を乗り越えながら成長していく姿を、適度に際どいギャグを交えながら描いたアメリカらしい青春コメディです。当然のように主人公を取り巻くキャラクターはみんなバカ。舞台は2014年ですがどこか80年代の青春映画のような雰囲気が漂いー選曲や役者のルックスなのかなー、ジョン・ヒューズの影響が見られます。‟freak(s) of nature”というのは単に‟freak(s)”と同義で、「奇形」や「変人」を指す言葉のようですが、特に深い意味は無く人を指す時のスラングとしても使われるらしい(英語はこの手のフレーズがたくさんありますな)。

憧れの男子に想いが通じたかと思ったら血だけ飲まれてポイ捨てされてしまうペトラ、家庭内の重圧に耐えきれず自ら進んでゾンビになるネッドなど、10代の若者が現実で経験しそうな苦難を設定を活かして描いているのが面白いところ。騙されたペトラが吸血鬼になってしまう展開は、望まない妊娠のメタファーのようにも見えましたがーこっそり血液の買い出しに行って友達に見つかってしまう場面とかー、変に賢ぶった解釈しようとしたら負けです。

特殊メイク・残酷描写等、力を入れるべき部分はしっかりと取り組まれていて、特に序盤のエイリアン襲来からの一連のパニック演出は見応えがあります。吸血鬼も『トワイライト』のエドワードのそっくりさんを登場させて笑わせる一方で、狩猟モードになるときちんと目がどす黒くなって顔も変化するあたり手堅い。ゾンビは例に漏れずズルい設定を作ることでなんとかこの世界を成り立たせていますが、ジャンル映画の常連となりつつあるパット・ヒーリーの死人演技が素晴らしいのでご注目を。ちなみに、ゾンビ役で『バタリアン』(1985)のブライアン・ペックとビヴァリー・ランドルフが特別出演していたらしいですが、全然気づきませんでした(まだまだ道のりは長い)。エイリアンの造形も、思わず「ウェッ」って声が漏れるのも頷けるキモ可愛さで非常に良いで��。

ただ、もうちょっと設定の面白さ、ディテールを突き詰めてほしかった感は否めないですね。リアリティを求めているわけではなくて、3種族が同居しているからこそのアイディアが最後まで詰まっていれば満足度の高い作品になったような。

特別出演系で言えば、「迷子にでもなったのかな？」って感じの意外な人が出てくるんですが、この人実はちょくちょくこういうことしてます。

[takahashicleaning]

ＴＥＤにて

ジェニファー・ヒーリー: もしも車が話せたら事故は避けられる？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

車を運転するときは、ガラスに囲まれた密閉空間に乗り込みドアにロックをかけ、自分の目を頼りにして前後の数台しか見ることはできないにも関わらず、アクセルを踏み込みます。

しかし、車同士が位置や速度の情報を共有し、予測モデルを用いて道路上の全員にとって最も安全な経路を計算できたらどうでしょうか？

ジェニファー・ヒーリーは事故の無い世界を想像します。(TED@Intelで収録)

どのようにして、実現するのでしょうか？まず、手始めに最高セキュリティの位置情報を共有するというようなシンプルなことから始めましょう。

私の車に最高セキュリティの位置情報とカメラが、搭載されていれば、どこをどの位の速度で走行しているのか？非常に高い精度で分かります。

コンピューター・ビジョンを用いれば、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。他の車についても同様で自分の現在地については、正確に他の車の位置については大雑把に分かります。

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？車がお互いに会話できたら？それは、簡単なことで両者の予測モデルが改善されます。みんな得をするのです。

ボブ・ワン教授のチームは、車の共有するのが 最高セキュリティの位置情報データのみで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？コンピューターでシミュレーションを行いました。

さらには、この研究をシミュレーションの枠から出し、現在、実際に車に搭載されているセンサーを取り付けたロボットを用いて実験を行いました。使用したのは、ステレオカメラ、最高セキュリティの位置情報

そして、補助システムとして一般的な２次元レーザー距離計です。また、それとは別に短距離無線装置を取り付け、ロボット間の情報伝達を可能にしました。ロボット同士が近付くとお互いの位置を正確に追跡し、衝突を避けることができます。

現在もさらなる改良を続けていますが、いくつかの問題に突き当たりました。その１つは、情報量を増やし過ぎると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、それこそ予測モデルが役に立つ場面です。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、そんな情報は捨てても構いません。

優先すべきは、予測とは異なる道を進んでいる車です。そのようなものこそ問題となりますが、軌跡を新たに予測することができます。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。

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。最高セキュリティが前提ですけど、データをすすんで共有することでみんなにとっての最善策を取れるのです。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！ 慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

＜個人的なアイデア＞

電気を作る熱力学のサイクルで熱効率は、ほぼ50%、45%～50%の効率まで高めることは可能ですが・・・

高温の物体から熱を受け取り、電気という「使えるエネルギー」に変換できる機械を一般的に「熱エンジン」と呼んでいる。

高温の物体から受け取った熱エネルギーのうち���どれだけ活用できたかという比率を「効率」と物理学では定義している。

この効率は、原理的に超えられない「カルノー効率」という上限があることが知られている。

カルノー効率が達成されると、効率は上がるが、同時に仕事率がゼロになる現象。

つまり、熱エンジンの効率を最大限に上げると出力がほぼゼロになることを意味しています。そして、効率１００%は物理的に不可能ということです。

中世で試行錯誤が行われたことに終止符が示され、機械での永久機関は作れないことが、この現象から理解できます。エネルギー保存の法則からも理解できます。

他には、燃料の持つエネルギーをどれだけ動力として取り出すことができるか？これをエンジンの熱効率と定義しています。

2020年の段階で、ガソリンエンジンの熱効率は最高で40％前後あり、10年くらい前までは30％程度。低燃費の技術競争もあるけどカルノー効率から限界も見え始めています。

だから、ガソリン自動車から電気自動車へ世界中の法人が開発を加速して切り替えている潮流があります。

続いて

イーロンマスクが実用化している自動運転車は、この時点で、約140テラフロップスの処理速度を達成している。

これは、一昔前の地球シュミレーター第二世代2009年並の処理速度のスーパーコンピューターが搭載されていることと同じです。

つまり、走るスーパーコンピューターが搭載されていることに相当します。未来の最新技術を実用的に活用できて、また低価格でも実現している。

一台数十億円が、たった十年くらいで庶民の手の届く数百万円に！デフレスパイラルにもならないプラスサムになる真のイノベーションです。素晴らしい。

参考として、2002年の地球シミュレータ第一世代は、35.86 TFLOPS（テラフロップス)

2004年のIBM Blue Gene/Lは、136.8 TFLOPS（テラフロップス）

この処理能力をコンピューターの外部CPU、外部GPUとして機能させることが可能ならば、Thunderbolt3（USB-C）経由のeGPUという形で実現できる。

そして、現在では、活用する機会の少ない車とは、別の使いみちが広がる素晴らしい世の中になるかもしれません。

eGPUとは、External GPU（外付けGPU）の略称で、外付けGPU（グラフィックプロセッサ）を外付けHDDなどと同じようにノートPCなどにケーブルで接続出来るようにして処理能力を増加させること。

Appleのコンピューター、Thunderbolt 3端子が必要です。

MacOS High Sierra 10.13.4 以降の eGPUサポートは、パワフルなeGPUの恩恵を受けられるMetal、OpenGL、OpenCL Appの高速化が狙いです。

しかし、Appによっては、eGPUによる高速化にソフトが対応していない場合もあります。推奨GPU以外は現在、使用できません。

2015年の時点では、影響力が少ないので問題にならなかった。しかし、現在、2020年では・・・

処理速度を補う方法にクラウドコンピューターで処理すれば良さそうですが、以外とプロバイダ経由でデータが読み取られて、知らない間に無断で広告に使われている！

インターネット黎明期から警告されていた基本的人権、プライバシーの侵害などの危険性が高まる傾向が増加し、現実のものとなってきている。

これは、過去にBIGなIBMのデータセンターに対してAppleスティーブジョブズがパーソナルコンピューターを創造したことに似ています。

現在では、走るパーソナルスーパーコンピューターだけど！！

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