話題のAIで自動運転するドンキーカーを走らせてみた、ちびっこ対AIの白熱バトルも! 遠藤諭の「Maker Faire Tokyo 2019」レポート

最初に触れたように、ドンキーカーは、AIプログラムの入門編で定番の“手書き数字の認識”とほとんと同じようなものが使われています。手書き数字の認識で文字画像に対する数字のラベリング（“5”であるとか“6”であるとか）が、ドンキーカーでは学習走行時の風景と“ステアリング”と“スロットル”の値になっているわけです。

このプログラムが凄いと思うのは、たとえば、走行会の途中から赤いコーンやほかの障害物などをコース上に置くようにしたとしましょう。いままでのプログラムなら「さあどうする？　プログラム書き換えるか？」みたいな話になりますが、AIカーならあらたにコースを周回して教えてやるだけで上手に避けて走るようになります。

あるとき、私はドンキーカーを自分のほうに走らせてきてスニーカーぶつけてしまいました。それで学習モデルを作ったら、彼は、すっかり私の黄色いSALOMONのスニーカーを好きになってしまい、最後は、私はそれを隠さなければなりませんでした。これって、もの凄くインスピレーションを刺激される体験ではないでしょうか？

これはあくまで個人的な意見ですが、AIの正体はあくまでプログラミングのパラダイムだと考えるのが１つの整理ではないかと思います。どこで切り分けてこのAIの柔軟性（可塑性）を生かしてやるか？いかにもな人工知能アプリケーションは結果なのではないですかね？

とはいえ、なんといってもドンキーカーの魅力は、走らせてみるととてもカワイイこと。ロールバーが取っ手の役割をはたすようにもなっていて、あらぬ方向に走っていったときに「おいおい、そっちじゃないよ！」と捕まえて引き戻すときの感じも楽しい。

とはいっても、ここまでのお話はキットで提供されているドンキーカーのお話。たぶん、自作AIカーを作っている人たちはもっと深い世界に入り込んでいるのではないでしょうか？　鉄腕アトムを作った天馬博士になったみたいな気分ですかね？　これから、世の中の機器がどんどんこっちの世界に入ってくるのは間違いないでしょう。

Maker Faire Tokyo 2019でのレース結果

「Maker Faire Tokyo 2019」では、2日間の期間中、都合4回のレースを行うことができました。「子ども v.s. AI」も4回で都合20人近い子どもたちとのレースを実施。「AIでRCカーを走らせよう！」のメンバーのなかでも、私が、技術面でお世話になりっぱなしの株式会社GClueの佐々木陽さんはじめたくさんの方々が盛り上げてくれました。

そんな中で、１つだけ触れておきたい技術的なトピックがありました。それは、ビッグサイトなどで開催されるテック系イベントでのWiFiの混雑問題です。過去、WiFiやBluetoothを使った人たちのお話を聞くと、「落ちる」、「繋がらない」、「再接続を繰り返す」とのこと。学習走行でBluetoothかWiFiで操作するドンキーカーにとって、これは致命的です。

最終的に、同じ2.4GHz帯を使っていてもはるかに安定して繋がるドローン用のプロポを用意して、レシーバーを繋いだArduinoをWiFiドングルに見せかけることで回避。瓢箪から駒みたいなアプローチですが、ひょっとしたら「ビッグサイトメセッド」などと名前を付けてもよいかもしれません（詳しくはコチラ をご覧ください）。

これで、1セッション最大8チームまで、学習走行は各自1時間の中で行ってもらいます。学習モデル生成やセッティングのために30分。そして、自律走行によるレースは2台ずつトーナメント形式で30分の時間を用意して行いました。なお、コースはドンキーカー公式の10×7メートルのものを使用。3周して先にゴールしたチームを勝者とします。各セッションの勝者には、NVIDIAさんより話題のシングルボードコンピューター「Jetson nano」がプレゼントされました。

さて、実際のレースですが、“走りださない”、“コースを直角方向に縦断”、“フェンス激突”など、AIカーでは基本のトラブルに見舞われながらも、なかなか白熱した内容となりました。実は、とくに１日目は、トーナメントがぎりぎり成立するくらいセッティングと時間の戦いでした。ここは初めての試みなので反省しなければいけないこともたくさんありました（見物に来てくれた人たちに対しても１日目はビデオ映像だけで説明がなく急遽2日目にチラシを用意することになど）。各セッションの優勝者は以下のとおり。

4セッションのうち3セッションを制したのは、奥山祐市先生ひきいる会津大学チーム（学部2年の安藤くん、田中くん、修士１年の福知くん、Yaqubくん、修士2年の新明くんの5人のメンバー）。1日目が自作シャーシ、2日目は自作シャーシとドンキーカーで参戦。ソフトウェアはDonkeyCar3.0.2ですが、車体やソフトウェアのチューニングだけでなく、学習走行を「なるべくなめらかにコントロール（操舵）する」、「 なるべく色々な角度からの画像（と操舵）を取得する」ことを心掛けたそうです。

最後のセッションで優勝して「すべてを会津大に持っていかれるのを阻止できてよかった」とコメントしてくれたのは名古屋から参加してくれた熊澤剛さんでした。TAMIYAのCC-01に基板をのせるためのレーザー加工したアクリル板を装着。なかなか迫力のあるAIカーに仕上がっています。DonkeyCar 3.0.2とのこと。

当日は、ロボスタの関連記事「NVIDIAが「Jetson Nano」搭載のAIレースカー「JetRacer」情報を公開！NVIDIA担当者に聞く、Jetson最新情報やTPUとの比較」にも登場された矢戸知得さんが、これのために米国から駆けつけてくれました。特別参加のため受賞とはなりませんでしたが、矢戸さんのJetRacerがコース記録だったことを記しておきたいとおもいます。

子ども v.s. AI

レースの間に開催された「子ども v.s. AI」は、小学生の子どもがコントローラーでドンキーカーを操作、それと学習済みドンキーカーの対決です。子どもは興奮して走らせるのに対して、ドンキーカーは少し人間らしいもののやはりロボットなので淡々と走り切ります。もっとも、子どもがAIに勝ったことも何度かありました。たぶん初めてAIで動くクルマと直接対決した子どもたち、あるときこの日の体験を思い出すんじゃないかと思います。

ドローンがそうであったようにオモチャの先に未来がある

ところで、なぜAIカーを走らせるのか？　私は、ただコースを作ってドンキーカーを走らせるだけでも、どこか“茶の湯”をたしなむような価値があると思っています。「AIってどういうものか？」、「実空間にAIがきたときどうなるのか？」、AIで大切なことがそこにすべて繰り広げられているような気がするからです。

そんなふうにAIカーをとらえていたところ、米国のAIカーコミュニティ「DIY Robocars」を主催しているクリス・アンダーソン氏が、もっと違った考え方でやっていると知って感動しました。

クリス・アンダーソン氏といえば、ドローンで有名な3D Robotics社CEOで、元『WIRED』編集長。『ロングテール』、『フリー』、『メイカーズ』とネット・テクノロジーの変化を先んじて論じてきた人物です。その彼に、今回のイベントのためにコメントをいただきました。「AIでRCカーを走らせよう！」の会場やチラシにも掲載しましたが、最後にその全文を紹介させてもらいます。

日本のメイカーのみなさんへ

世界の最も優れた企業や大企業がすでに取り組んでいる自動運転をわれわれが試みるのはなぜか？　その理由は、彼らにできないことがDIYのAIカーならできるからです。
100年ほどの間、自動車は、F1に代表される「レース」によって技術革新してきました。ところが、現在、自動車メーカーや大手IT企業が取り組んでいる自動運転車はゆっくりと慎重にしか走りません。人をのせないロボカーなら制約なくチャレンジできます。
ドローンがそうであったように、デジタルの大波（The Next big thing）は、現在ある形の延長ではなくオモチャのようなものから生まれるのです。
私たちのやり方が、新たなパフォーマンスと安全への道をあきらかにできたらいいと思います。


Jul.2019
Chris Anderson

たしかに、AIカーをレースのような形で突き詰めることで、なにか突出したワザが発見されるような気がします。そもそも、自動運転が当たり前の時代にはクルマは鉄の塊である必要もないですよね。米国では、買い物代行のPostmatesや元Waymo（グーグルの自動運転の会社）のエンジニアによる「nuro」、さらにはアマゾンなど“無人配達”カーもホットな話題です。

もっとも、この話をしたらフェイスブックグループのメンバーからは、日本は“茶の湯”理論でよいのではないか？　という意見がありました。なにしろ相手は“知と機械制御”といういままでになかった出会いの話です。グルリと回って禅や東洋思想のかまえで行くのもありかもしれません。

AIカーの走行会やハンズオンは、角川アスキー総研や六本木のTechShop、柏の葉KOILなどで行われています。また、今回は、オライリー・ジャパン、NVIDIA、コミュニティのみなさんのおかげで実現しましたが（ありがとうございました！）、AIカー日本GPみたいなイベントもできたらと思います。そのあたりの情報も「AIでRCカーを走らせよう！」で交わされています。

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