ロボット学習を積極的に推進しているロボット工学の教師養成機関は、おそらく世界中に存在しないでしょう。結局のところ、この分野は業界にとって多くの可能性を解き放つ鍵を握っています。この分野が特に注目すべき点の一つは、ロボットが本質的にゼロから学習できるようにするための秘密を解き明かすために、多くの研究者が様々なアプローチをとっていることです。
ジョンズ・ホプキンス大学から発表された新しい論文は、「Good Robot（良いロボット）」という実に愉快なタイトルが付けられており、正の強化による学習の可能性を探っています。タイトルは、作家アンドリュー・ハント氏が愛犬にリスを追いかけないように教えた逸話に由来しています。ここではその話には触れませんので、代わりにこちらの動画をご覧ください。
しかし、このアイデアの核心は、ロボットが何かを間違えたときに何らかのインセンティブを与えるのではなく、何かを正解したときに何らかのインセンティブを与えることです。ロボットの場合、インセンティブはスコアリングシステムの形で提供されます。これは本質的に、タスクを正しく実行したかどうかに基づいてポイントを付与する一種のゲーミフィケーションです。
博士課程の学生であるハント氏は、この手法によってタスクのトレーニング時間を大幅に短縮できたと述べています。「ロボットはより高いスコアを求めます」とハント氏は研究に関する発表で述べています。「ロボットは最高の報酬を得るための正しい行動を素早く学習します。実際、ロボットが100%の精度を達成するには、以前は1ヶ月の練習が必要でした。私たちはそれを2日で達成できました。」
タスクはまだ、レンガを積んだり、ビデオゲームを操作したりするなど、非常に初歩的ですが、将来のロボットはより複雑で実用的な現実世界のタスクに取り組むことができるようになると期待されています。
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ブライアン・ヒーターは、2025年初頭までTechCrunchのハードウェア編集者を務めていました。Engadget、PCMag、Laptop、そして編集長を務めたTech Timesなど、数々の大手テクノロジー系メディアで活躍してきました。Spin、Wired、Playboy、Entertainment Weekly、The Onion、Boing Boing、Publishers Weekly、The Daily Beastなど、様々なメディアに寄稿しています。Boing Boingのインタビューポッドキャスト「RiYL」のホストを務め、NPRのレギュラー寄稿者でもあります。クイーンズのアパートでは、ジュニパーという名のウサギと暮らしています。
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