1 ポイント 投稿者 GN⁺ 6 시간 전 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • Waymoのロボタクシーが豪雨と冠水した道路に適切に対応できず、アトランタ、San Antonio、Dallas、Houstonでサービスが停止
  • アトランタでは乗客のいない車両が冠水した道路を走行中に約1時間停止し、その後回収され現場から撤去
  • WaymoはTexas全域の悪天候と予報されていた悪天候に備える慎重な措置として、DallasとHoustonでの停止を確認
  • 先週のソフトウェアリコール後も最終的な解決策は完成しておらず、冠水リスクが高い時間帯・場所を制限するアップデートのみが配布
  • NHTSAはアトランタの事故を把握してWaymoと連絡を取っており、スクールバス追い越しと子どもとの衝突に関する調査も進行中

豪雨と冠水道路によるサービス停止

  • Waymoはロボタクシーが豪雨と冠水した道路に適切に対応できなかったため、4都市でサービスを停止
  • アトランタでは水曜日、Waymoのロボタクシー1台が冠水した道路を通過中に約1時間停止し、その後回収され現場から撤去された
  • WaymoはアトランタとSan Antonioでサービスを停止し、問題の解決策を模索していると明らかにした
  • アトランタの当該車両は無人の状態で、激しい雨が降る中で冠水した道路に遭遇して停止した
  • Waymoは乗客と道路を共有するすべての人の安全が最優先だと述べた
  • Texas全域の悪天候によりDallasとHoustonでもサービスが停止し、Waymoは予報されていた悪天候に備える慎重な措置だと確認した
  • Bloomberg NewsがDallasとHoustonへのサービス停止拡大を先に報道した

リコール後も残る冠水対応の限界と調査

  • Waymoは先週ソフトウェアリコールを発表した際、冠水地域を避けるための最終的な解決策の開発がまだ完了していないと認めた
  • National Highway Traffic Safety Administration(NHTSA)が公開した文書によると、Waymoは「冠水した高速度道路に遭遇するリスクが高い時間と場所」に制限を設けるアップデートを車両群に配布した
  • こうした措置の後でも、アトランタのWaymoロボタクシーは冠水した交差点に進入したとみられる
  • Waymoは木曜日、TechCrunchに対し、アトランタの嵐では降雨量が非常に多く、National Weather Serviceが鉄砲水警報、注意報、特報を発令する前にすでに冠水が発生していたと述べた
  • National Weather Serviceの通知は、悪天候に備えて車両を準備させるためにWaymoが利用する、より大きな信号群の一部だ
  • NHTSAの広報担当者は、アトランタで停止したロボタクシーの事故を把握しておりWaymoと連絡を取っていて、必要に応じて適切な措置を取ると述べた
  • Waymoのロボタクシーは停止中のスクールバスを違法に追い越した後に修正が配布されたが、車両群はその後もスクールバス周辺で違法な操作を続けている
  • スクールバス周辺でのWaymo車両の挙動は、同社に対する進行中の調査2件のうち1件の中心であり、NHTSAとNational Transportation Safety Board(NTSB)が調査している
  • もう1件の調査は、1月23日にCaliforniaのSanta MonicaでWaymoのロボタクシーが子どもにはねた事故に関連している
  • Waymoは、当該ロボタクシーは子どもに衝突する前に時速約6マイルまで減速しており、被害を受けた子どもは軽傷だったと述べた

1件のコメント

 
GN⁺ 6 시간 전
Hacker Newsの意見
  • これは災害というより、サービスを段階的に展開して新しい状況にさらしたときに起きることのように見える
    おそらく洪水状況を学習する機会はあまりなかったはずで、今まさにその機会を得たわけだ。人間に対する大きな利点は、理想的には一度解決すればその後も解決済みのままでいられ、以後はゆっくり展開しながら新しい状況で次のボトルネックを見つけられる点にある

    • 別の見方をすると、20年たってもなお、カリフォルニアの気候の外でよく遭遇する天候問題にまだ取りかかり始めてもいないように見える
    • 20年たってもこれがまだ問題だというのは少し心配だ
      奇妙で予想外のあらゆる道路状況をオフラインでテストするシミュレーターがあるのではないのか? しかも冠水道路は別に珍しい状況でもない
    • 人間に対する大きな欠点は、車両が25万ドルで、回収・修理・整備・清掃・監視などのための人員が必要なことだ
      今のところ、人間の運転手がいる通常車両より運用コストが高い。損益分岐点に達するまでには解決すべき課題が多く、仮に解決できたとしても、最良のケースでも上振れ余地が天文学的に大きいようには見えない
    • そうだね、人間の運転手は世代が変わるたびに6フィートの水の中に運転して入るのはよくないと新たに学ばなければならないことで有名だからね
    • これは同時に大きな欠点でもある。ゆっくりした展開の過程で露見していないソフトウェア欠陥が、すべての車にそのまま入っている可能性があるからだ
      無理やりな例だが、新しい広告看板キャンペーンが出て、すべての車がそれを見た瞬間に即座に反対方向へ急旋回するようなこともあり得る
  • これがAIに対する自分の悲観シナリオだ。AIに反対しているわけではなく、実際かなりすごいと思っている
    でも、自動運転車にどれだけ長い時間とどれだけ多くの資金を投じてきたのに、冠水道路のような状況で完全に動揺してしまう。Teslaは自動運転車の投入に失敗したのに、今度はもっとはるかに複雑な完全自律ロボットへと方向転換している。AIは実際には幻覚すら止められないのに、数年でAGIが来るって? みんながそうなってほしいと思うのはわかるが、すぐ起きるようには思えない。技術業界全体が、「いつかはたぶん可能かもしれないが、おそらく無理」なものを、確実に近いうちに来ることのように扱っている感じがする。こういう技術会社にはもう責任感のある大人は残っていないのか?

    • 「責任感のある大人たち」は、完璧を追い求めるとすぐどこにも行けなくなることを知っている。成長の一部は、「十分に良い」を受け入れることを学ぶことだ
      車が道路状況の極端なケースでしか失敗しないなら、たいていの場合は十分に良い。それを受け入れ、そうしたケースが現れたら手動介入を行えばいい。その後、その極端なケースを学習データに追加すれば同じ問題は再発しない。もし「冠水道路」が人間の運転手なら誰でも優雅に対処でき、AIだけが特有に失敗する状況だと思っているなら、現実は違う。まれに冠水する道路が多い都市では、極端な天候の後に整備工場へ「浸水によるエンジン損傷」車両が急増する。人間の運転手は道路がどれくらい深く冠水しているかを過小評価して突っ込み、車が止まり、浮き上がり、シュノーケルと長いロープを持った親切な人が引っ張り出してくれるのを待つことになる。その後は誰かが「この内燃機関は終わりなのか、それとも水を抜けばまた動くのか」という楽しいゲームをすることになる
    • 以前は自動運転車にかなり強い懐疑派だったが、一部の用途では考えが変わった。高速道路では楽観していないが、地域・近隣交通では重要な問題を解決する
      Oak Parkで電動シャトルサービスの立ち上げを検討しているが、失敗するだろう。私の理解では、EVではないシャトルサービスも試験導入されて失敗した。小さな地域では、有用な交通サービスを提供するための人件費が高すぎるのが問題だ。「有用」であるためには応答性、運行範囲、特に運行時間に制約が生まれ、想定乗客数では採算が合わない。うちの自治体では自動運転交通サービスはおそらくうまく機能する。厳格な格子状の道路で、制限速度も非常に低い。うちの地域では、自動運転車は平均的な人間の運転手より確実に優れているだろうが、これは人間の誤りの可能性というより、この地域での交通法規違反が多いという観察に近い。そういう製品が存在するなら負担も可能だ。利用率が極端に低い2交代以上の運転手の総人件費を払わずに済むからだ。参考までに、私の頭の中では「自動運転車」と「LLM」は同じかごには入っていない。どちらにも楽観的だが理由はかなり違う。Waymoを「AI」だと考えることは普段あまりない。もちろん実際にはAIではあるが
    • 私の考えを方向づけることを一つ言うなら、ロボタクシーは飲酒運転を絶対にしない。彼らが犯すどんなミスよりも、私はそちらを選ぶ。愚かさには対処できるが、悪意には対処できないし、したくもない
    • 自動運転車の最大の課題の一つは、人間が運転する車両よりかなり安全でなければならないという点だ
      人間が運転する車は膨大な数の人を殺している。アメリカでは毎日115人が朝起きるが、深夜0時前に自動車事故で亡くなる。しかし自動運転車が1人でも死なせたら? 会社もミッションも終わりだ。巨大な工学的難題とは別に、基準もはるかに高い
    • 10年前に広く利用可能な自動運転があったとは知らない。さっきModel YでカリフォルニアのHighway 1を人間の介入なしで走り、私が意図的に車を止めたときだけが例外だった
      もちろん、こうしたものがいつ完全自律になるかは全く明らかではないし、人間の責任の連鎖なしに失敗確率を受け入れることへの不快感は常に残るかもしれない。だが、10年前には消費者向けにまったく存在しなかったものが、今ではより信頼性高く存在しているのなら、10年後にはさらに多くの極端なケースを処理し、より安全で効果的になっていると考えるのは狂ってはいない。全体のトレンドを見て、なぜ努力をやめるべきだと結論づけるのか分からない。
      修正:一部の技術は2016年からリリースされ始めたようだ。頭の中では2015年を思い浮かべていた。だからおおむね10年前に始まったと見てよい。それでも、これらのシステムが限定的な支援からより大きな自律性へ進み、検証可能な進歩を示してきた10年の軌跡であることに変わりはない
  • これが良いか悪いかについてのコメントは山ほどあるのに、肝心のこれは冠水した水に閉じ込められたWaymoが1台に関する報道だという点には、ほとんど触れられていないように見える
    私はAtlantaに住んでいるが、これは30分で3〜4インチの雨が降った状況で、珍しく、鉄砲水警報が実際の冠水よりかなり後になって出るほど予想外だった。報道は物語に合わないので触れないが、人間の運転手が突然の洪水で何人立ち往生したか当ててみる人はいるか? うちの前の通りだけでも放置された車が4台あったので、1台より多いのは分かっている。しかもうちの通りはそれほど深く冠水する通りでも、混雑する通りでもない

    • これが核心だ。人間は他の人間にはかなり寛容だが、機械にはそれほど寛容ではない
      同時に機械への期待値ははるかに高い。これは機械よりも人間について多くを示している
  • 明らかに冠水した通りに入っていきながら「簡単に通り抜けられるだろう」と考えて、途中で立ち往生するって? うん、この車たちは人間レベルの知能に到達したね

    • それでも、人間が冠水した通りに運転して入っていくことは、実際かなりまれだ
      人々がそれを動画に撮ってソーシャルメディアに投稿するほど珍しいと思う程度には。データはないが、乗客マイル当たりで人間の運転車両とWaymoのような遠隔運用車両が冠水道路に入った回数を比較したら面白そうだ。WaymoのカメラとLiDARが遠隔オペレーターに道路上の水深について十分な良いデータを与えられないという点は理解できる。指摘されている通り、車内の人間もこれをしばしば見誤る。深い水に入らない人間は、a) 道路上の水を少しでも見たら即座に拒否し、b) 地域環境に慣れていて複数の視覚的手がかりから実際の冠水深さを判断する人たちのようだ
    • 可能な方法で車に、なぜ水の中へ入ったのか尋ねればいい
      そのあと人間にも尋ねればいい。両者が同等の知能を持つという考えには戻りにくい気がする。人間は少なくとも水があることを知っていて危険を引き受けたが、車はたぶん前に何があるのか分からないまま入っていったのだろう
    • 個人的にはTeslaのアプローチのほうが「勝つ」可能性が高いと感じる。自動運転車の根本的な障害は認知やセンサー融合ではなく知能だ
      TeslaのアプローチのほうがWaymoより機能的知能に到達する可能性がずっと高く見える
    • 問題を言い換えるなら、車ではなく洪水が問題だ。それを先に解決すべきだ
  • 皮肉はさておき、Waymoが正解でない条件はたぶん常にある。ハリケーン避難もやるのか? 運転手を取り除けば、こういう点は必然的について回ると思う

    • 極めて楽観的なシナリオではあるが、みんなが自動運転車でハリケーン避難をしたらどれほどスムーズか想像はできる
      少なくとも通常のハリケーン避難時より渋滞は少ないかもしれない。もちろん、自動運転車が後続のすべての車を実質的に止めてしまうような間抜けな行動をしないという前提が必要だ。それでもそんなシナリオは決して起きないだろうし、おそらくそれが最善だ
    • 避難は私にはユースケースに見える。ハリケーンに備えて人々を移動させられるシャトル車両群が即座に用意されているなら利点になる
      実際の暴風雨の最中には、当然ながら気象条件による制限を設けるべきだ。ハリケーンの中では誰も運転すべきではないからだ
  • これは典型的に、学習データにない状況だとモデルが対処する装備を持っていない例だ
    こういう現象は前にも見たし、警告もされてきたし、今後も別の文脈で必ずまた目にすることになる

    • 人間にもまったく同じことが当てはまる。人間も立ち往生する。Waymoは悪い報道を避けるために運行を止めたのに、慎重だったという理由でまた悪い報道を受けるのは、関係者全員にとってひどく愚かなことだ
  • もしかすると馬鹿げた質問かもしれないが、EVはなぜ水で問題が起きるのか?
    私の理解では、内燃機関車は水がエンジンに吸い込まれて問題になる。エンジンに水が入れば止まるし、エンジンには空気の吸入と排出が必要だ。EVは同じ意味で空気を必要としない。ガソリンと燃焼用の酸素も、圧縮・膨張させる空気もない。なら、EVは水中走行にずっと強いはずではないのか?

    • 驚くほど深い水でも通れることはあるが、それでもいくつかの理由で避けたほうがいい
      危険なグリップ喪失や流される危険があり、乗客が濡れたら返金を求めるだろうし、車内がびしょ濡れになればその車はしばらく運行から外れることになる
    • まだ水に満たされていないタイヤと車体パネルの浮力も考慮しなければならない。これがグリップを殺し、水が流れていれば車両を押し流すのに大きな力は要らない
      水を横切って立ち往生する車の大半は、吸気口が水で塞がれるからというより、浮き上がったり流れに押されたりするからだ。あるいは水に強く当たって部品が壊れる。前進を続けて浮き上がらないなら、たいていの車は吸気口の高さより4〜6インチ高い水でも進める。前方の波とエンジンルームの空気層のおかげだ。シュノーケルが本当に役立つのは、見えない穴があるかもしれない水中オフロードを走るときくらいだ。シュノーケルがあっても、エンジンや駆動系をそこまで深く沈めるのは依然としてひどい考えだ。また、各駆動輪に直接モーターがついた構造でない限り、電子機器が完全に密閉されていても、デフやトランスファーケースに水が入る問題を心配しなければならない
    • 深い水はEVでもコネクタ、センサー、ホイールベアリング、ブレーキ、車内電子機器に入り込んで損傷させ得る
      通常車と同じように浮くこともある
    • 水と内燃機関車が相性の悪いもう一つの理由はワイヤリングハーネス
      エンジンを水没させなくても、その車は残りの寿命のあいだ電装系の問題を抱えることになる、というのが通説だ
  • 水たまりの深さを推測するのは簡単なことではない。訓練されていない馬でさえ浅い水たまりに足を入れるのを拒むことがよくある
    人間の運転手も冠水道路に入ってしまうことがある

  • 最近の関連話題:
    Waymo updates 3,800 robotaxis after they 'drive into standing water' - https://news.ycombinator.com/item?id=48151767 - 2026年5月、コメント214件

  • このうちどれだけが水深認識の問題で、どれだけがその理解をより大きな運転モデルへ統合しつつ他所でリグレッションを起こさない問題なのか気になる

    • 今のところ良い解決策はないように思える。周囲の交通だけを基準にすることもできない。人間も愚かで、自分の車をしばしば水没させるからだ
      短波赤外線カメラと地中透過レーダーを組み合わせることはできるかもしれないが、高価すぎて商業的にはたぶん難しい。唯一の「良い」解決策は、車が過剰なくらい慎重になることだ。道路上の水が任意の直径より大きければ、泥の水たまりを除外するための閾値として、洪水だと見なして止まり、人間に引き継ぐか経路変更すべきだ。あるいは洪水・鉄砲水警報の間はWaymoを運行しないことだ。社会として、自然災害の最中でもすべてが平常通り動くべきだと強いるのをやめるべきなのかもしれない。安全上必要なら止めてよく、それは人間の運転手にも当てはまる。地域が冠水しつつあるなら家にいるべきだ
    • 多くの状況では、水の深さは重要ではない。その中へ運転して入れば死ぬ可能性が高いからだ
    • この文を何度か読み返すと、すぐにAI精神病の薄暮地帯に入っていく感じがする
      2026年なのに、自動運転車が3歳児でも区別できる水たまりと冠水した通りを区別できない。Googleはついさっき壇上でAGIはもうすぐだと言った。これがNFTの猿ブームの悪夢みたいに感じられなくなったら起こしてほしい。なのに私たちはこれを前にして、「ああ、これは簡単に解けた単純な問題だったのに、リグレッションを避けようとしてこうなったのかな?」みたいに話している。ばかげている。Waymoに投じられた金が、もっと本数の多い公共バスサービスに使われていればいいのにと思う。普通の人間の運転手が運転する、ごく普通のバスだ