目的地に到着しました。どこで海馬が働いたのですか?ご説明します。スタートからゴールまでの道を記憶しています。駅に帰れるのですがそれだけではありません。歩いた経験から駅と目的地の位置関係を想像。方向と距離を予測しながら最短ルートで駅まで戻るという人もいるでしょう。記憶と予想をつかさどる海馬のなせる業。自動運転のAIに海馬の機能を再現する可能性とは?トロント大学准教授は自信を見せています。それ説明したいと思うんですけれども。ディープラーニングって何でしたっけ?(一同)ハハハ...。何ですか?何ですか~?深いニューラルネットワークを使って学習する...。ニューラルネットワークっていうワードが大事なんですね。ディープラーニングですけどもよくある画像認識だとですねこういう画像がありますと。あの...何か猫みたいな画像がありますと。それが深いニューラルネットワークに入力されてですね。要するにこの層が多いってことですね。この関係性をたくさんのデータを使って学習していくというのがディープラーニングなわけですね。シミュレーターでの学習を実際の運転に生かす上で欠かせない手法です。他の車などを認識することを学習。ニューラルネットワークを獲得します。車などを認識することができるのです。これを転移学習といいます。過去の学習を転用することで現実とシミュレーションの境目をなくせるのです。ルールが違うところで運転すること人間もありますよね?徳井さんは海外で車を運転されたこととかありますか?ありますね。