コンピューターが周囲の環境を真に理解し、相互作用し、操作するには、人間にとって自然に備わっているもの、すなわち空間知能が必要だ。空間知能とは、物理世界を知覚し、推論する能力である。
人間の赤ちゃんは生まれた後、三次元世界における物体間の空間的関係を理解する高度な能力を素早く発達させる。例えば、物体間の距離、大きさ、相対的な位置を素早く推定できるようになる。人間はこうしたスキルを当然のものと考えているが、コンピューターにとっては意図的に設計し、構築しなければならない。この技術の創造と実装は、極めて複雑であることが証明されている。
幸いなことに、過去数年間における空間知能の進歩は、現在、ロボット工学、デジタルツイン、自動運転車などの分野で急速なイノベーションを推進しており、認知産業革命を定義するフロンティア技術となっている。
空間知能は認知産業革命の前提条件
今日、AIはテキストや画像などの二次元データを識別・処理し、データ分析や分類などのタスクを実行する優れた能力を持っている。例えば、生成AIは、テキストやオーディオなどの二次元入力を処理し、説得力のある出力を生成する。
現在、三次元の視覚データを処理するAIにおいて急速な進歩が遂げられており、物理AI（フィジカルAI）としても知られる機械が、深度、距離、空間的関係を解釈できるようになっている。これには、物体の動作を予測する能力も含まれる。例えば、ボールを斜面に置くと特定の方向に転がるという重要な洞察を考えてみよう。
あらゆる種類の機械が自律的に世界をナビゲートし、複雑なタスクを完了するには、空間知能が中心的な役割を果たさなければならない。
ヒューマノイドが必要な空間知能を進化させる
数名の著名なビジネスリーダーやテクノロジーベンダーは、人間の形をしたロボットであるヒューマノイドが社会の多くの部分を占める近い将来に賭けている。進歩が数年間停滞した「ロボットの冬」があったかもしれないが、その時代は完全に過去のものとなった。現在、ヒューマノイドの知能と器用さは猛烈なペースで進歩している。
ヒューマノイドが自律的にタスクを完了するには、環境を知覚し、予測を行い、行動を起こさなければならない。自分がどこにいるのか、他の物体との相対的な位置を知る必要がある。
例えば、引き出しを開ける必要がある場合、ハンドルを識別し、その位置を把握し、引き出しがスムーズに開き、適切な位置で止まるように、どのように掴んで引くかを知らなければならない。
これらは、ロボットやあらゆる種類の思考する機械が、物理世界を適切かつ安全に知覚し、理解し、相互作用するための必須要件である。
空間知能は、二次元計算と認知AIの間の重要な隔たりを橋渡しする。
空間知能が自動運転車を可能にする
空間知能を実現するために、AIは緯度や経度などの地理空間データ、カメラやセンサーを含む視覚システム、LiDARのような深度検知技術、パターンや物体認識のためのディープラーニングに依存している。
ヒューマノイドや工場の自動化を超えて、今日、空間知能の利用が拡大している分野は自動運転車の領域である。サンフランシスコ・ベイエリアなどの多くの大都市圏で自動運転車を見かけることは、すでに一般的になっている。それらは間もなく世界中のコミュニティにやってくる。
世間慣れした人々にとってさえ、自動運転車に乗ることはほとんど魔法のように感じられる。
自動運転車が現代の都市環境の複雑さの中を安全かつ快適にナビゲートするために何が必要かを少し考えてみよう。自動運転車は、行く必要がある場所や、道路、車線、他の車、歩行者、自転車利用者、交通信号を識別する能力を含む、周囲の動的な世界を理解するための知覚能力を持たなければならない。最後に、このデータを処理し、意味を理解し、行動を起こさなければならない。
一部のアナリストは、自動運転車が今後30年間で社会とビジネスに影響を与える最も破壊的な技術の1つになる可能性があり、例えば、都市の計画方法やサプライチェーンの構成に影響を与えると示唆している。
空間知能は人工知能の未来の中心
時として、最も重要な技術は見えないところに隠れている。AIがより賢くなり、ミスが減り、有用性が高まっていることは理解されている。しかし、舞台裏では、エンジニアや科学者たちは、まだやるべき仕事が多く残っていることを認識している。空間知能はその特徴に当てはまり、未解決の課題と並行してブレークスルーが起きている。
幸いなことに、強い勢いがほぼ毎日、可能性の最前線を押し広げている。
今日、より優れたソフトウェア、高速プロセッサー、センサー、ビッグデータの使用による革新的なブレークスルーにより、空間知能が現実のものとなり、急速に改善されている。認知産業革命の本質的な側面として、それがあらゆる産業において変革的な能力とアプリケーションを可能にすることは疑いの余地がない。
