今後数週間、TechCrunchのロボット工学ニュースレター「Actuator」では、ロボット工学界の第一人者によるQ&Aセッションを開催します。今後の最新情報については、こちらからご登録ください。
パート1： CMUのマシュー・ジョンソン・ロバーソン
パート2：トヨタ・リサーチ・インスティテュートのマックス・バジュラチャルヤ氏とラス・テドレイク氏
今回は、MetaのFAIR（基礎AI研究）リサーチディレクター、Dhruv Batra氏です。Facebookの親会社であるBatra氏は、FAIRについて次のように述べています。
Meta の基礎 AI 研究 (FAIR) チームは、すべての人々の利益のためにオープンな研究を通じて最先端の AI を進歩させるという使命を掲げ、AI に関連するあらゆるトピックを網羅し、新規および既存の両方の領域における基本的な理解を深めることを目指しています。
バトラ氏はジョージア工科大学の准教授でもある。
生成 AI はロボット工学の将来においてどのような役割を果たすのでしょうか?
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生成 AI は、具現化された AI とロボット研究において、2 つの異なる役割を果たすと私は考えています。
- データ／経験ジェネレーター：
ロボットの訓練用に、2D画像、動画、3Dシーン、あるいは4D（3D＋時間）シミュレーション経験（特に行動／言語条件付け経験）を生成します。これは、ロボット工学において実世界での経験が非常に乏しいためです。基本的に、これらは「学習シミュレーター」と考えてください。そして、ロボット工学研究は、シミュレーションによる訓練とテストなしにはスケールアップできないと私は考えています。 - 自己教師学習のためのアーキテクチャ。
エージェントが将来観察する感覚観測データを生成し、実際の観測データと比較することで、学習のための注釈不要の信号として利用します。詳細については、YannのAMIに関する論文をご覧ください。
ヒューマノイドフォームファクターについてどう思いますか?
私はそれに楽観的です。基本的に、人間の環境はヒューマノイドの形状に合わせて設計されています。もし汎用ロボットが人間向けに設計された環境で本当に動作することを望むなら、その形状は少なくともある程度ヒューマノイド型でなければなりません（ロボットは人間よりも多くのセンサーを搭載し、より多くの付属肢を持つ可能性もあるでしょう）。
真の汎用ロボットはどのくらい先にあるのでしょうか?
30年。つまり、実質的には意味のある予測など不可能な時代です。実際、「AGIはもうすぐそこまで来ている」と主張する人々には、強い疑念と疑念を抱くべきだと私は考えています。
家庭用ロボット（掃除機を超えるもの）は、次の 10 年間で普及するでしょうか?
いいえ、コア技術はまだ準備ができていないと思います。
ロボット工学に関する重要なストーリーやトレンドのうち、十分に報道されていないものは何ですか?
ナビゲーションロボットを実際の家庭でテストし、実際に動作させることができるようになりました。自動運転車とは異なり、これらの家庭用ナビゲーションロボットは、何百万マイルもの走行距離をかけて正確な地図を作成する余裕はありません。私たちはロボットを新しい家に連れて行き、物を見つけるように指示します。
トピック
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のレギュラーコメンテーターとしても活躍しています。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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