失敗から学ぶAIが家庭用ロボットの新時代を開く

多機能ロボットを開発して家庭に普及させたいニューヨーク大学のピント助教授は、ロボットに失敗から学ばせるようにすれば、AIモデル構築のネックとなる大量の訓練用データを用意する必要がなくなると考えている。 by Will Douglas Heaven2023.09.15

31歳のレレル・ピントは自分の研究について聞かれたら、別の質問で返すようにしている。「自宅でクールなロボットを最近見たのはいつですか？」と。その答えは、質問者がロボット掃除機を持っているかどうかで変わるだろう。「昨日」か「一度も無い」だ。

ピントの研究は、こうした状況を変えるものだ。ニューヨーク大学（NYU）のコンピューター科学研究者であるピント助教授は、掃除のほかにもさまざまなことができるロボットを家庭に置きたいと考えている。「どうすれば、生活にもっと溶け込んだ存在となるロボットを現実に作れるのでしょう。家事をしたり、高齢者の世話やリハビリをしてくれたり、必要なときに側にいてくれるようなロボットを、どうすれば作れるのでしょうか」。

問題は、多機能ロボットを訓練するには大量のデータを用意しなければならない点だ。ピント助教授は、データを収集する斬新な方法を見い出すことで、この問題を解決しようとしている。とりわけ、ロボットが学習しつつデータを収集する、自己教師あり学習と呼ばれるアプローチである（これはメタの主任AI科学者であり、ニューヨーク大学でのピントの同僚であるヤン・ルカン教授らも支持する手法である）。

カリフォルニア大学バークレー校ロボット学習ラボのピーテル・アビール所長は、「レレル助教授の研究は、機械学習とロボット工学を結びつける大きなマイルストーンです」と言う。「彼が現在している研究は、未来のロボット学習において、その初期の構成要素を数多く築いたものとして振り返られるようになることでしょう」。

家庭用ロボットがコーヒ …

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