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　自動運転車にとって、最大の障害はおそらく人間自身だろう。歩行者も車やバイク、自転車の運転者もルールに通りの動きをするとは限らない。それ故に事故が起きているのだ。

　その為、自動運転車が安全に走行するには、道路上にいるすべての人の行動を予測しなければならない。これは発展著しいAI（人工知能）にとっても難題だ。何しろ人間は予測不能な動きをすることがあるのだから。

　だがマサチューセッツ工科大学の開発した最新のAIはこの問題をある方法で解決した。簡単に言うと、細かく分割し、個別に分析するのだ。

・道路状況を最小レベルに分割し、個別に分析
　これまでのAIは、単純すぎる（歩行者が真っ直ぐしか歩かないと想定）、保守的すぎる（事故らないよう駐車場から動かない）、たった1人の動きしか予測できない（現実には大勢の車や歩行者がいる）といった欠点を抱えていた。

　そこで、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究グループか開発した進路予測AI「M2I」は、交通状況を相互作用が起きる最小レベルにまで分解した。

　つまり2人、2台、1人と1台など、相互作用が起きる一対の最小レベルにまで分解し、その上で、交差点における車・自転車・歩行者の過去の行動データと、道路情報（位置や車線など）をもとに、両者がどう進むか予測するのだ。

　車・自転車・歩行者をそれぞれエージェントと呼ぶ。具体的にはまず、2人のエージェントのうちいずれに通行の優先権があるか診断し、それぞれを「通行エージェント」と「待機エージェント」に分類。それから通行エージェントの進路を予測する。

　さらに待機エージェントが、通行エージェントの行動に応じて、どのような行動をとるか予測。このように通行・待機エージェントのペアの進路をいくつも予測し、最終的に全体でもっとも起きやすい状況の組み合わせを6つ選び出す。

　このようにしてM2Iは、8秒後までの未来を予測する。