1.0の信頼スコアは、0.92よりも少ない情報を示すことがある。 これは奇妙に聞こえるが、@vangrid_ioの早期アクセスAPIドキュメントを読むと理解できる。そこでは、2台のデバイスによって裏付けられた1.0のスコアよりも、14台のデバイスによって裏付けられた0.92のスコアの方が重みが大きいと説明されている。このスコアは、シーンが正しい確率ではなく、独立した観測結果がどれほど強く一致しているかを測定している。 ドキュメントでは、複数の報告が矛盾している場合、それを静かに1つの回答に統合するのではなく、矛盾する報告を明示的にフラグ立てるとある。 荷物の積み込みエリアをイメージしてみよう。1台のスマートフォンがトラックが入口を塞いでいる状態で記録し、別のスマートフォンがトラックが去った後に記録する。それぞれの記録がいつ行われたか、そして結果をどのくらいの観測が裏付けているかを知りたいはずだ。 これは、現在のフルシステムがスケールして動作しているという証拠ではなく、早期アクセスドキュメントに記載された設計である。しかし、物理的AIにとって重要な問いは、信頼スコアの背後には何があるのかということだ。