2020年にはレべル3の条件つき自動運転が実用化します。テスラは、2020年にレベル5の完全自動運転を実現としていますが、どうでしょうか。アウディは、2020年から21年には完全自動運転の実用化を目標にしています。BMWも2021年です。
2020年代の初めに、各社の高級車から完全自動運転の車が登場するでしょう。当方の車も、買い替えの時期です。「3年、待つか…」悩んでいます。AI自動車の実用は「時間の問題」です。農業の自動化も始まります。
その前に、西日が強く当たるパーキングスペースの改造が必要です。ネットで調べると250万円くらいです。今は、冷房が効くまでの約30秒、80度以上かと思えるサウナになる。抵抗値を上げる熱が弱点である電子回路には、これはよくない。高性能なPCほど冷却が命です。確率は稀でも、一瞬の誤動作やフリーズが起こったら事故です。
将棋や囲碁のパターン（棋譜）の深層学習（ディープ・ラーンニング）から始まったAIによる画像診断が始まっている診療を含むあらゆる分野で、認識ができる深層学習型AIの実用化が進んでいます。
診断のAIは、トッププロを負かした囲碁のAI（アルファGO）を2017年に作った英国のディープ・マインド社（資本はグーグル）が開発しています。画像認識は、棋譜の深層学習と同じ性質のものです。半年での進歩が、目まぐるしく速い。学習も自動化する深層学習の進歩の速度は、速いからです。
将棋や囲碁を事例に言えば、3か月間で、人類の経験は及ばない数百億～数千憶回の自己対戦から自動学習しています。人間がプログラムを作っていた間は、ソフトの進歩は遅かった。自動化された深層学習で、比較できないくらい速くなったのです。
AI自動車（自走車）では、認識と判断の速度が問題です。1秒かかる障害の認識ではぶつかってしまう。
この深層学習の進化は、あらゆる分野で同時進行中です。深層学習のプログラムは、目には見えないので、多くの人が知らない。AI自動車が登場する時期には、工作の自動ロボットを含んで、全分野でのAI化が、高速になります。3年は、過ぎてしまえば「あっという間」です。トランプの当選からも、2年が過ぎています。
AIの活用は、日本の人口減を無効にするでしょう。雇用が不足している配送（物流）も倉庫も、自動化に向かっています。AIが雇用を奪う、仕事を奪うという懸念が言われますが、当方はその面ではなく、経済成長、つまり1人当たり労働の、所得の増加になる面を重く見ています。
日本のような人口減の社会では、労働者数も減るからです。AIは、産業革命を果たします。世界に先駆けて、生産年齢人口が年率0.6％で減って行き、増えることがない日本は、AIの利用でも先行すべきです。
