ウェイヴの自動運転車開発と大規模言語モデルの活用

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自動運転車の開発において、大規模言語モデル（LLM）の活用が進んでいる。スタートアップ企業ウェイヴは、LLMと自動運転ソフトを組み合わせることで、自動運転車の安全性を高めることが可能だとしています。 ウェイヴは、自社の自動運転車に対して質問を投げかけ、その回答を通じて運転時の決定を学習させています。これは、チャットGPTと同じ技術を用いて、無人乗用車の訓練に活用するという新たな試みである。 ウェイヴが開発した「リンゴ-1（LINGO-1）」というハイブリッド・モデルは、映像データと運転データを自然言語の記述と同期させることが可能です。これにより、車両が自身の状況をより詳細に理解し、適切な運転判断を下すことが期待されています。 ウェイヴは、近年数々のブレークスルーを達成してきました。2021年には、ロンドンで訓練したAIを使って英国の他の4つの都市で自動車を運転することに成功しました。また、2022年には同じAIを用いて2種類以上の車両を運転させることにも成功しました。これらは、通常では膨大な再設計が必要とされる課題であった。 ウェイヴのCEOであるアレックス・ケンドール氏は、デモンストレーションの中で、車両が自然言語で質問に答える様子を披露しました。その中で、「今日の天気はどうですか？」や「なぜ停まったのですか？」といった質問に対して、車両が適切に答える様子が示されました。 また、ケンドール氏は、「右にある建物は何階建てですか？」という質問に対しても車両が正確に答えることができたことを強調しました。これらの結果から、ウェイヴは自動運転車の安全性向上に向けた新たなブレークスルーを達成したと考えています。 この技術について、カリフォルニア大学バークレー校のロボット工学研究者であるピーター・アビール教授は、「LINGO-1の能力には感心しています」と評価しています。アビール教授は、この技術が自動運転車の運転判断をより高度にする可能性を示していると指摘しています。