退屈な作業を処理してくれるロボットは多いが、未知のオブジェクトを感知し、つかむには、かなりの費用をかけた練習が必要になる。クラウド接続され、手作業をすぐに始められる能力を持つロボットという、新たなイノベーションが登場している。ネットワークに接続されたロボットが、新しいオブジェクトをつかめるよう訓練を施すものだ。次元座標を用いて、つかみ方の例を学習するのだ。セットの使用がより実用的なものとなり、クラウド接続している他のロボットとのデータや結果の共有も可能になる。できることが解明されつつあります」と、ゴールドバーグ氏。「ロボットの位置の微細なエラーに左右されず、つかみ方を識別する統計的サンプリングがカギになっているようです」。彼には分かっているはずだ。年以上もロボット工学に携わっている。アームを使用して苗を植えたり水やりをしたりするものだった。アームはプリプログラムされた機能を持ち驚くべき精度を実現していえるが、未知のオブジェクトへの適応には苦労している。自動車部品の溶接はできても、新しい部品をつかんだり、既知の部品をつかんで組み立たてたりするのは得意ではない。ロボティクスの商業化に大いに役立つ可能性を秘めている。ループを組み合わせることで、さらに器用なロボットとなり、倉庫で商品を素早く梱包したり、機械工場や家庭で整理や片付けをしたりできるようになるのだ。ネットワーク機械学習と、数千もの小型のオブジェクトや、おもちゃのサメからねじ蓋までありとあらゆる部品の形状についての統計的推論を組み合わせたものから生まれている。センサーを使用して、どの物体をつかむことができるのかを予測。データの一部を公開している理由にもなっている。クラウドを介したデータ共有は、ロボット間学習をも可能にする。あるロボットが工場や倉庫、家庭で見慣れないオブジェクトに出会った際、その新しいデータをアップロードして、他のロボットに役立てることができるのだ。ロボティクスのメリットには、幾つかの懸念もある。プライバシーやセキュリティ、ネットワークの信頼性、そして特にデザイナーに大きく関わのが知的所有権の問題だ。「もちろん、家庭内や手術室、工場で起こる全てのことをロボットが流布するような状況は好ましくありません」と、ゴールドバーグ氏。「ロボットがクラウドに接続されるということは、ハッキングの可能性があるということです。油断することなく監視が必要であり、「クラウドが全ての問題を解決してくれる」などとという過度の楽観視をしないことが重要です。ロボティクスは問題ももたらします。それが妨げになるとは思いません」。開拓期にあるこの技術の要素の一部は、技術進歩の最先端でバランスをとっているような状況だ。モデルをオープンソースのクラウド上に置くことに関する知的所有権の問題については、まだ取り組みが完璧だとは言えないとゴールドバーグ氏は話す。エンジニアリングすることは不可能であるため、著作権所有者の権利が危険にさらされることはないと、ゴールドバーグ氏は考えている。上のレベルの自己学習へと拡張している。それにより、間違いを犯した場合には故障モード分析を行うことで、解決策を割り出すことが可能だ。散乱していたり山のように積み上げられていたりするものからオブジェクトを拾い上げるのが得意なロボットに進化させたいと考えている。ものが山積みにされている場合、今のところロボットにとって、個々のオブジェクトの外縁とサイズを感知するのは難しい。新バージョンは、オブジェクトを押し出し、対象のオブジェクトを他からより分ける能力を備えるようになる。「子供は、何度もものを落としたり拾ったりします」と、ゴールドバーグ氏。「能動的な検討作業から学ぶのです。ラケットを手渡されても、上手にテニスができるわけではありません。自らやってみるしかないのです。することで学ぶのです」。ロボットが人間のように新しいオブジェクトを認識し拾い上げることを学ぶには、分析的推論とデータ主導のディープラーニングを組み合わせる必要があるだろうと、ゴールドバーグ氏は考えている。「科学者たちが数百年にわたって発展させてきた分析モデルの重要性を強く訴えたいと思っています」と、ゴールドバーグ氏。モデルのみを使用する傾向がありますが、分析をないがしろにするのは間違いです。つを組み合わせることにあります」。(シンギュラリティ)という概念を引き起こした。生み出すことができるであろうし、この連鎖はあらゆる予測可能性を超えて続いていく。ユートピア支持者は最良の事態を予想する。ゴールドバーグ氏は、慎重(スケプティカル)でありながら楽観(オプティミスティック)でもある「スケプティミスト」だ。巡る世界滅亡のシナリオにも、過大なユートピアのシナリオにも、どちらにも懐疑的だが、同時に生活を向上させる人間とマシンの相乗効果には楽観的な見方をしている。多様な層の人々が重要な問いを投げ掛け、多様なマシンに取り組んで最良の決断を下す。年間に目にしたことのないものです」ゴールドバーグ氏はこう話す。「十分に多様なマシンの集団は、単体で働くマシンよりも、より優れた決定を行うよう学習するようになるだろうと、私は確信しています」。#ロボティクスSuccess!ご登録ありがとうございました日本版ニュースレターを配信登録!最新の記事を無料でお届けします。RobackSuccess!ご登録ありがとうございました日本版ニュースレターを配信登録!最新の記事を無料でお届けします。不正コピーについてSearchSearchSuccess!ご登録ありがとうございました「創造の未来」のストーリーを紹介中!日本版ニュースレターの配信登録X。