ここ数年、AIの不気味なほどの能力が爆発的に向上する中、議論の両陣営（支持派と批判派）は、あの重要な問いに答えるため、ヒューマノイドロボットの器用さが進化するのを待ち望んでいた。すなわち：AIが私たちのように考え、私たちのように見ることができるなら、実際に私たちのように動けるようになったとき、何が起こるのか？
今、フーリエからのオープンソース設計がこの方向に一歩踏み出している。私たちは、歩いたり、走ったり、傾斜のある斜面に取り組んだりできるロボットを目にしている。
当然ながら、これについては様々な見解がある。人々はヒューマノイドロボットがどれほど普及しているかについてさえ意見が一致しておらず、最終的な結果がどうなるかについてはなおさらだ。私たちはまだ兆候を読み解こうとしている段階だ。
「ヒューマノイドロボットは映画から飛び出してきたもののように聞こえるが、徐々に実世界の産業の一部になりつつある」とPatent PCの特許弁護士バオ・トラン氏は書いている。「しかし、本当にそうなのだろうか？ニュースの見出しではヒューマノイドロボットが工場の現場を席巻しているように見えるかもしれないが、真実はもっと複雑だ」
トラン氏はいくつかの統計を示している：現在製造されているロボットの85％は非ヒューマノイド型であること、そしてヒューマノイドロボットは商業製造販売全体の2％未満を占めるに過ぎないことなどだ。
しかし、最終的にはヒューマノイドロボットが来るというのがコンセンサスだ。
ロボットの未来を想像する
9月にスタンフォードで開催されたImagination in Actionイベントのパネルディスカッションでは、さらに詳しい議論があった。
ここでパネリストたちは、ユースケースを提示し、結果についてブレインストーミングを行い、ヒューマノイドロボットの進化プロセスについて語った。
ケーススタディ
「自動車製造工場を想像してみてください」とDexterityのCEOであるサミール・メノン氏は言う。「自動車が流れてくると、ロボットは溶接し、穴を開け、塗装することができます。自動車製造工場のマネージャーはネジ一本でも位置がずれることを許さず、完全に制御されているため、何が起こるかを予測できます。これにより課題が大幅に単純化されます」
しかし、彼は複雑さそのものが課題であると指摘した。
「ロボット工学と物理的AIにおいて、私たちが直面している問題の核心は、不確実な環境に入ると、それがとても良く見えても、かなり単純に見えても、実質的な複雑さと変動に遭遇するということです」とメノン氏は述べた。
パネリストのスティーブ・カズンズ氏（スタンフォードのロボット工学者）は、ヒューマノイドロボットが一度も行ったことのないことを行う「ゼロショット」設計の課題について語った。それには予測設計の大きな取り組みが必要だ。
「より低いレベル、ハードウェアレベルで安全性について考え、安全対策を講じることで、ロボットがあなたの指示と思うことを何でも試みることができ、ゼロショットで成功する良い機会を持てるようにする必要があります」と彼は述べた。
ロボットの動きの複雑さ
さらに、経験を通じてしか理解しにくい普遍的な運動法則の産物である、厄介な物理学の応用がある。スタンフォード大学教授のカレン・リウ氏はこの研究について語った。
「ヒューマノイドのような複雑なロボットシステムについて話す方法として、あらゆる動きにはある程度の知性が必要だと主張します」と彼女は言った。「あなたが考えるほど単純ではありません。なぜなら、ヒューマノイドであれば、足首関節、股関節、膝関節を動かすためにどれだけのトルクを加える必要があるかを考えなければならないからです」
そのため、彼女は私たちがデータの問題に直面していると示唆した。
「移動を伴うヒューマノイドに関しては、私たちには全くデータがありません」と彼女は言った。「だからこそ、何かから始めなければならなかったのです。物理シミュレーションから始めました。運動制御について知っていることから始めました。試行錯誤を行えるように強化学習から始めました。しかし、コンピュータグラフィックスでは、単に試行錯誤から学ぶだけでは時間がかかることも知っています」
設計の機会
パネリストたちは、高度に進化したロボット工学の範囲内にあると思われるものについても話し合った。
「私たちは実際に、自動ドローンやある種のロボットアームをジェットエンジン内に組み込むビジネスケースをまとめました」とDeloitteのビーナ・アマナス氏は言った。「飛行機のジェットエンジンに単純な傷があった場合、飛行中の飛行機でその場で修理できるものを3Dプリンターで製造できるでしょう。これがイマジネーションの部分です」
カズンズ氏は、可能性に対する新たな焦点を持って「AIの冬」から抜け出すことについて語った。
「良いことが起きました。それは、すべてのAI関係者がデータとデータの重要性について考えるようになり、生き残った企業は何か違うことをするようになったということです」と彼は言った。「彼らはもはやデータを構造化することにこだわらなくなりました。非構造化データを扱えるようになったのです」
同じダイナミクスがロボットヒューマノイドにも適用される可能性があると彼は主張した。「できることが驚異的なヒューマノイドがあります」と彼は言った。「そして同時に、ヒューマノイドの安全性はしばらくの間課題となるでしょう」
例えば、転倒の問題がある。
多くのモーター
「冗談めかして言うのですが、ヒューマノイドと高齢者の共通点は何でしょう？」とカズンズ氏は付け加えた。「よく転ぶ。簡単に壊れる。そして非常に高価だ。この問題があり、しばらくの間この問題を抱えることになるでしょう。なぜなら、ヒューマノイドには定義上多くのモーターがあり、どのモーターが故障しても転倒の原因になる可能性があり、それが問題になるからです。しかし、人々の周りでヒューマノイドを構築する取り組みから多くの素晴らしいものが生まれていると思います。私たちはより優れたモーター、より柔軟なシステムを持っています」
メノン氏は他の設計上の問題に言及した。
「ロボットが電力を失い、誤って顔を叩いたり、猫や子供の上に倒れたりすることは絶対に避けたいことです」と彼は言った。「それは壊滅的でしょう。現場でのハードウェア障害や容量の問題に根本的に対処する優れた方法はまだありません。だから、ロボットを有用にする方法を考えるとき、私は問題解決者であることに強いこだわりを持っています」
ムーンショットに対する彼らの見解
最後に、司会者のゴードン・ウェッツスタイン氏は、各パネリストに重要なムーンショットプロジェクトについての簡単なアイデアを求めた。アマナス氏は家事をするロボットに言及し、メノン氏は一般的な問題を解決するロボットの原則に目を向けた。カズンズ氏は身体的支援を必要とする高齢のベビーブーマー世代の増加をケーススタディとして挙げ、リウ氏は「私が望むとおりに物事を行うシステム」に言及した。
ロボット工学に関する幅広い議論でさらに詳しく知り、これらの設計が近い将来私たちにもたらすものを考えてみよう。
