カーナビの決断力
こんにちは、片桐茂夫です。
あなたは、カーナビを信じてその通り運転しますか?
それとも、カーナビの言うことを聞きませんか?
私の場合、旅行などで初めて走る道ではカーナビ通りに運転しますが
東京都区内であれば、いつも運転しているので
あまりカーナビの言うことは聞かず、自分の勘を第一に優先します。
★ 能力の限界
例えば私の場合、車通勤で毎日、同じルートを運転していますが
この道は、良いとか、ダメだというのが、
私の中では、経験上良くわかっているのですが
カーナビは、毎回必ず、同じダメなルートを示すので
いつも無視しています。
要するに、今使っているカーナビには
学習能力が全くありません。
もう一つの大きな弱点は
渋滞に対する判断能力です。
まず、渋滞情報に時間遅れがあるため
ナビ上では赤い線の渋滞を示していても、
全く渋滞していなかったり、その逆だったりで
渋滞情報自体が、あまり信用できません。
さらに、同じ赤線の渋滞でも
比較的スイスイ流れる渋滞と
なかなか流れない渋滞があって
人間は経験的に、しっかり区別して選びますが
今のカーナビには、それらを区別する能力がありません。
そもそも、カーナビなど無い時代は、誰もが
人間の判断能力だけに頼って運転していたワケで
別に、大した能力だとは思いませんが
コンピュータにとっては、とても苦手な能力のようです。
カーナビが世の中に普及し始めて
かれこれ10年以上経過しますが
そろそろ、改善してもよさそうに思いますが
メーカー各社とも、その兆しが無いのは
かなりの難問だということでしょうか?
★ スピーディな決断力
一方、カーナビの方が優れた能力もあって
例えば、スピーディな決断力です。
ドライブをしていて、ちょっと道を間違えても、
カーナビは直ぐにリルートして、新しい道案内をしてくれます。
このカーナビの決断力、特にスピーディな対応力には感心します。
★ 最短経路問題
ちなみに、カーナビが解いているこの課題は
出発地Aから目的地Bに至る、最短経路を見つけ出すこと
いわゆる、最短経路問題です。
その答えを導く方法は、ダイクストラ法と言いますが
単純な例で説明すると、全ての経路の交差点を
出発地Aと目的地Bと様々な中継地C,D,Eとして
それぞれの通過時間を長さとする糸で結んで
AとBを引っ張ったときに
ピ~ンと一直線で並ぶ順番、A⇒D⇒Bが最短経路の答えになります。
CとEは、糸が弛むので、答えではありません。
このように、カーナビは、問題をとても単純化して解いているので
アッという間に、リルートができてしまうワケです。
そこには、過去への拘りは一切ありません。
良く言えば、完全なる未来志向ですが
悪く言えば、学習能力の全く無いポンコツ機械です。
普通、人間であれば
過去の経験を将来に生かそうと努力するし
失敗をすれば、同じ失敗をしないように知恵がついて
だんだんと進歩していきます。
その反面、経験や失敗に拘れば拘るほど
クヨクヨ考えることになって、自然と決断力が鈍ります。
結局、学習能力の欠如とスピーディな決断力は、裏腹であって
ダイクストラ法にとっては、学習能力が欠如していることが、
かえって好都合だということです。
★ ビジネスのナビゲーションシステム
ビジネスもドライブと似たところがあって、一旦、計画を作っても
道を間違いたり、トラブルが発生して渋滞することがしょっちゅうあって
その都度、迅速に計画を見直さなければならず
カーナビのように、新しい道を即答してくれる機械が
あったら良いのにと、ふと思います。
それは無理としても
過去への拘りを一切捨てると
決断がスピーディになることは、
このごろとても実感しています。
若い時は、なかなか物を捨てられなく
部屋の中は散らかり放題でしたが
最近では、何でもかんでも、ポンポン捨てることができて・・・
これって、年を取った証拠かもしれません。
学習能力の全く無いポンコツ人間だと言われないように
気をつけなければ!!!
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