エンジニアの金出武雄氏：「人工視覚は瞬間移動をもたらしますが、身体を分解して別の場所に送ることはありません」 | エンジニアテクノロジー

金出武雄さん（兵庫県、78歳）は、40年以上にわたって人工視覚に注力してきた人工視覚について流暢に語ります。 この科学的学問により、サッカーの試合をボールの視点から見ることができ、テニスの試合を鷹の目で見ることができます。 カナデ氏が同僚のブルース・ルーカス氏と開発したルーカス・カナデ法と呼ばれる基本的なアルゴリズムは、コンピューターやロボットが動画を理解するのに役立ちます。 彼の研究は、ロボット手術、自動運転、顔認識の改善にも貢献しています。 「将来的には、ロボットは何らかの形で人間よりも優れたものになるでしょう」と彼は認めます。 彼らの発展のおかげで 数学者カナデが受け取ったのは、 BBVA 財団の情報通信技術部門の Frontiers of Knowledge Award。

研究者は 1974 年に京都大学で電気工学の博士号を取得しました。5 歳で釣りに行って自分で釣り針を作ったときに工学への情熱に目覚めました。 彼はコンピュータサイエンスとロボット工学の教授です。 ピッツバーグのカーネギーメロン大学 (米国) であり、2006 年から 2012 年まで同氏がディレクターを務めたクオリティ オブ ライフ テクノロジー センターの創設者です。

聞く。 ロボットの視覚が人間の視覚と一致する日が来ると思いますか?

答え。 はい、そしてある時点では人間よりも優れているかもしれません。 実際、いくつかの分野ではすでに改善されています。 顔認識 コンピューターで。 私たちは知っている人を認識するのが得意なので、長い間、それは非常に有利な分野であると考えられていました。 しかし、慣れない環境で新しい人に出会うと、見失ってしまうことがよくあります。

P. 2 つのうちのどちらが失敗する可能性が最も低いでしょうか?

R. 人間です。 自動運転車は最大 200 メートルの全方位を見渡すことができ、他の車、歩行者、自転車の位置を非常に正確に認識できますが、私たちの理解はさらに進んでいます。 目の前の車に何が起こっているかについてある程度の予想はできます。 また、学校の近くを運転しているかどうかを認識し、道路を横断する可能性のある子供たちを予測することもできます。 コンピュータはそのレベルの理解に到達しようとしていますが、今のところはそれほど良いものではありません。 そして事故を避けることが不可欠です。

P. いつか運転が100%自動化される日は来るのでしょうか？

R. 10 年以内、あるいはそれ以下です。 ただし、人々は納得する必要があります。 それは、事故や死亡事故を引き起こす車の使用に似ていますが、非常に大きな利益をもたらすため、社会として私たちはそれを受け入れます。

P. 人工視覚の世界における将来の課題は何でしょうか?

R. 現実世界をマッピングした世界にいることはできますか? それは次のレベルです。 私はそれを仮想現実と呼んでいます。 仮想現実は仮想ではなく、現実の世界が仮想化されたものです。 仮想世界の環境や人々と対話する可能性もあります。 誰かが仮想世界内の鏡に映る自分を見ることができるということ。 もう 1 つの課題はテレポートですが、映画のように体を分解して別の場所に送ることはありません。 スタートレック。 これは、体を介して脚に反力を与えるドローンなどのツールを使用して行われ、視覚的および聴覚的にテレポートでき、リアルタイムで物理的に対話できます。

P. 悪意のある使用をどのように防ぐことができますか ディープフェイク （フェイクビデオ）？

R. 私もその責任の一端を感じています。 2010 年に、私は自分の顔から生成された画像を使用して、オバマ大統領が日本語で話すビデオを作成しました。 イタズラ動画かと思った。 戦うことはできない ディープフェイクそれを防ぐ唯一のものは私たちの誠実さです。

P. しかし、テクノロジーが私たちに敵対する可能性があるとしたら…

R. 欺瞞の目的で使用されますが、テクノロジーはその目的を知りません。 ある種のテクノロジーは、その開発目的以外の目的で作成され、使用されることがあります。 あなたは彼女よりも賢く、速く、情報を得る必要があります。 たとえば、ウォーターマークを使用したときにそれが知られていると、その瞬間にそれを削除するインスタントな方法がすでに作成されています。

P. 障害のある人々の生活の質を向上させるために、コンピューター ビジョンをどのように使用できるでしょうか?

R. 私たちのセンターで行っているように、生活の質に関するテクノロジーを開発することです。 その本質は、障害のある人や高齢者の自立を高めることです。 ロボットが何でもやってくれるというわけではなく、その逆です。 私の完璧なロボットの公式は、やりたいことからできることを引いたものに等しい。 それは、人間ができない部分をロボットと一緒にできるように補うということです。 さらに、リハビリテーションや教育の場合、完璧なロボットであっても、人間の意欲と能力を取り戻すために、少しだけ仕事を減らす必要があります。

P. あなたの作品は外科手術の精度にどのように貢献しましたか?

R. ロス 手術ロボット 彼らは人間の外科医よりも発達したセンサーを使用できます。 人間のセンサーは非常に限られており、音響センサーやマルチモーダルセンサーはありません。 アンドロイドは、外科手術の前に、たとえば、X線やMRIによって腫瘍の位置、その形状や大きさを検出でき、手術時には画像センサーを使用します。

P. 折り紙はあなたのキャリアにどのような貢献をしましたか?

R. 私の理論の本質は、 折り紙の世界論 （Origami World Theory、英語）では、画像の 3 次元形状の認識は、学習の結果ではなく数学的な説明に由来する必要がある、というものです。 たとえば、ボックスを描画した場合、まったく同じイメージで生成される、ボックスとは異なる形状がさらに 5 つあります。 たとえば、講演するとき、私は聴衆に「会議室と建物は違う形になる可能性がある」と冗談を言うと、聴衆は周囲を見回してそれを想像します。

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