ボストン・ダイナミクス、TRIと提携しアトラス・ヒューマノイド・ロボットにAIの知能を導入

ボストン・ダイナミクスとトヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）は水曜日、電動ヒューマノイドロボット「アトラス」にAIベースのロボット知能を搭載する計画を発表した。この協業では、TRIがこれまで取り組んできた大規模行動モデル（LBM）の取り組みが活用される。LBMは、ChatGPTなどのプラットフォームを支える、より馴染みのある大規模言語モデル（LLM）と同様の仕組みで動作する。

昨年9月、TechCrunchはTRIのベイエリアキャンパスを訪れ、ロボット学習に関する同研究所の研究を詳しく取材しました。昨年のDisruptカンファレンスで発表された研究の中で、研究所長のギル・プラット氏は、一晩のトレーニングによって、パンケーキをひっくり返すといった家事作業をロボットに90%の精度で実行させることに成功した経緯を説明しました。

「機械学習では、つい最近まで、うまく動作するには数百万件もの学習ケースが必要になるというトレードオフがありました」とプラット氏は当時説明した。「物理的な作業では、それほど多くの学習ケースを用意する時間はなく、1万件に達する前に機械が故障してしまいます。今では数十件程度で済むようです。数十件という理由は、学習ケースに多様性を持たせる必要があるからです。しかし、場合によっては、その数はそれ以下になることもあります。」

ボストン・ダイナミクスはハードウェア面ではTRIと相性が良い。スポットメーカーである同社は、自社システムを強化するためのソフトウェアとAIの分野では既に一定の成果を上げているが、ロボットに複雑なタスクを完全自律的に実行させるには、全く別の作業が必要となる。

「ロボット業界にとってこれほどエキサイティングな時代はかつてありませんでした。TRIと協力して汎用ヒューマノイドの開発を加速できることを楽しみにしています」と、ボストン・ダイナミクスのCEO、ロバート・プレイター氏は声明で述べています。「今回の提携は、強固な研究開発基盤を持つ2つの企業が協力し、多くの複雑な課題に取り組み、現実世界の問題を解決する有用なロボットを開発する好例です。」

ボストン・ダイナミクスは4月に電動ロボット「アトラス」のデザインを発表し、ついにこのヒューマノイドロボットの、より大型で油圧式の同名のロボットに終止符を打った。それ以来、このロボットの姿はほとんど見られなかったが、8月にTechCrunchは腕立て伏せをするロボットの短い動画を入手した。アトラスの最初の動画と同様に、この短い腕立て伏せのデモは、このロボットの驚異的な力強さをよく示していた。

ボストン・ダイナミクスのヒューマノイドロボット分野における主要な競合企業には、アジリティ、フィギュア、テスラなどがあり、これらの企業はAIチームを主に社内で構築することを選択しています。ボストン・ダイナミクスとTRIの提携は、両社が自動車業界の直接的な競合企業であるヒュンダイとトヨタによって運営されていることを考えると、特に興味深いものです。

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一方、ボストン・ダイナミクスは独自の研究機関であるAI研究所（旧ボストン・ダイナミクスAI研究所）を擁しています。ボストン・ダイナミクスの創業者で元CEOのマーク・ライバート氏が運営していますが、同研究所はボストン・ダイナミクス本体からは独立しています。また、まだチーム構築の途上にある比較的若い組織でもあります。一方、TRIはハードウェア分野への投資を縮小しています。

これらすべてにおいて目指すのは、真の汎用機械です。つまり、人間ができることすべてを学習し、実行できるシステム、そしておそらくそれ以上の能力を備えたシステムのことです。ロボットのハードウェアは、そのレベルの洗練度に近づいてきましたが、汎用知能に近づくことははるかに困難です。

確かに、システム向け SDK の登場により、ボストン ダイナミクスの Spot のようなロボットが実行できるタスクの幅は劇的に広がりましたが、真の汎用人工知能の実現にはまだまだ時間がかかりそうです (仮にそこにたどり着いたとしても)。