自己認識ロボットが自らの身体の使い方を学んだ

たとえば、目覚めたら自分が 6 本足の昆虫に変身していたとします。これはかなり衝撃的な体験かもしれませんが、そのまま続けると、新しい体で何ができて何ができないのかを知りたくなるでしょう。鏡を見つけるかもしれません。少し時間が経てば、この新しい体型に慣れることができるかもしれません。

この素晴らしいコンセプトは、一部のエンジニアがより優れたロボットを作るために利用したいと考えている原理とそれほど変わりません。あるグループは、デモンストレーションとして、練習を通じて自分自身の形態で何ができるかを学習できるロボットを製作しました。

「ロボットは自分自身の面倒を見る必要があるというのがその考えです」とノースカロライナ州デューク大学のロボット工学者ボーユアン・チェン氏は言う。「そのためには、ロボットに人間の身体を理解してもらいたいのです」チェン氏と彼の同僚は7月13日、サイエンス・ロボティクス誌に研究結果を発表した。

彼らのロボットは比較的単純で、テーブルの上に 1 本のアームが取り付けられ、その周囲に 5 台のビデオカメラが並んでいる。ロボットはカメラ映像にアクセスでき、鏡だらけの部屋にいるかのように自分自身を見ることができる。研究者は、近くの球体に触れるという基本的なタスクを実行するようにロボットに指示した。

ニューラル ネットワークによって、ロボットは、まるで子供が自画像を落書きしているかのように、自分の外見のあいまいなモデルを組み立てた。これは、人間の観察者も機械の行動に備えるのに役立った。たとえば、ロボットが自分の腕を実際よりも短く思った場合、操作者はロボットが偶然に傍観者にぶつかるのを防ぐことができる。

幼児が手足を動かすように、ロボットは自分の動きがどのような効果をもたらすかを理解し始めた。ロボットの先端を回転させたり、前後に動かしたりすると、球体に当たるかどうかが分かるようになる。約 3 時間のトレーニングの後、ロボットは自分の殻の限界を理解し、簡単に球体に触れることができるようになった。

「簡単に言えば、このロボットには内なる目と内なる独白がある。つまり、ロボットは外から見た自分の姿を見ることができ、自分が実行しなければならない行動が現実でどのように展開するかを自ら推論することができるのだ」とバーモント大学のロボット工学者で、過去に論文著者らと共同研究したことはあるが、論文著者ではないジョシュ・ボンガード氏は言う。

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ロボットが自分の外見を知っていること自体は目新しいことではない。アポロの月面着陸の頃、カリフォルニアの科学者たちは「シェーキー・ザ・ロボット」という箱型の装置を作った。これはアウターリミッツのエピソードに出てきそうなものだ。シェーキーには自分自身のモデルがあらかじめロードされており、原始的なロボットが意思決定を行うのを助けていた。

それ以来、エンジニアがロボットに自分自身や周囲の環境のイメージをプログラムし、ロボットが判断を下す際に参考にすることが、かなり一般的な方法となっている。しかし、ロボットの適応性はそれほど高くないため、必ずしも有利というわけではない。ロボットにあらかじめ設定されたタスクが 1 つまたはいくつかある場合は問題ないが、より汎用的な目的を持つロボットの場合は、もっと良い方法があるのではないかと研究者らは考えている。

最近では、研究者がロボットを仮想現実で訓練しようと試みている。ロボットはシミュレーションで動作を学習し、それを現実世界で実践する。これは洗練された方法のように聞こえるが、必ずしも実用的ではない。シミュレーションを実行し、その中でロボットに学習させるには、他の多くの形態の AI と同様に、大量の計算能力が必要になる。金銭的にも環境的にも、コストがかさむ。

一方、ロボットが現実世界で自らを学習すれば、さらに多くの可能性が開ける。計算負荷が少なく、人間が自分の体の変化を捉える方法と似ている。「人間は自分の体について、何ができて何ができないかについて一貫した理解を持っています。いったん理解したら、自分の体の能力を毎日引き継いで更新していきます」とチェン氏は言う。

このプロセスは、深海や地球の大気圏外など、人間がアクセスできない環境でロボットを支援する可能性があります。一般的な環境のロボットでも、このような能力を活用できる可能性があります。たとえば、工場のロボットは、故障があるかどうかを判断して、それに応じてルーチンを調整できる可能性があります。

研究者の腕は、その目標に向けた初歩的な第一歩に過ぎない。人間の体どころか、単純な動物の体にも程遠い。

つまり、この機械には自由度が 4 つしかない。つまり、機械が実行できる動作は 4 種類しかない。科学者たちは現在、12 の自由度を持つロボットの開発に取り組んでいる。人間の体には何百もの自由度がある。そして、硬い外面を持つロボットは、より柔らかく柔軟な形状を持つロボットとはまったく異なる存在だ。

「複雑になるほど、予測を行うためにこの自己モデルが必要になります。未来を推測するだけではだめです」とコロンビア大学の機械工学者で論文著者の一人であるホッド・リプソンは考えています。「ますます複雑化するシステムでこれをどうやって行うかを考え出さなければなりません。」

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ロボット工学者たちは、このロボットを導いた機械学習が、より複雑なシステムを持つロボットにも応用できると楽観視している。ボンガード氏は、ロボットが学習に使用した手法は、スケールアップがうまくできることがすでに証明されており、他のものにも応用できる可能性があると語る。

「ほとんど計算を必要とせずに自分自身のモデルを構築できるロボットがあれば、他のロボットや自動運転車、あるいは誰かが電源オフスイッチに手を伸ばすなど、他の多くのもののモデルを構築して使用できるようになります」とボンガード氏は言う。「その情報を使って何をするかは、もちろんあなた次第です。」

特にリプソン氏にとって、自分の体を理解できるロボットを作ることは、単に将来的にもっと賢いロボットを作るというだけの問題ではない。彼は、自分の体が持つ限界と能力を理解するロボットを自分のグループが作ったと信じている。

自己認識とは、自分の存在について考えることができることだと考えるかもしれません。しかし、最近赤ちゃんの周りにいたことがある人ならご存知かもしれませんが、他の形の自己認識もあります。

「私にとって、これは知覚力のあるロボットへの第一歩です」とリプソン氏は言う。