感覚を持つロボット: タクタイルAIが人間とロボットの関係を変える可能性

感覚を持つロボットは、数十年間、科学フィクションの定番であり、魅力的で倫理的な疑問を提起し、人工知能の創造における技術的な障壁を照らしている。
テクノロジー界が現在達成している人工知能（AI）の多くは、最近のディープラーニングの進歩に感謝している。これにより、機械はトレーニング中に自動的に学習することができる。
このブレークスルーは、手間のかかる手動での特徴量エンジニアリングの必要性を排除する。これがディープラーニングがAIとテクノロジー革新において変革的な力として際立っている理由である。
この勢いを駆り立てて、Meta（Facebook、WhatsApp、Instagramの所有者）は、先進的な「タクタイルAI」テクノロジーで新しい領域に飛び込んでいる。
同社は最近、3つの新しいAI搭載ツールSparsh、Digit 360、Digit Plexusを導入した。これらは、人間の知覚に近いタッチ感覚をロボットに与えるように設計されている。
目標は、タスクを単に模倣するのではなく、人間が世界と交流するように、ロボットが周囲と積極的に交流できるようにすることである。
「タッチ」のサンスクリット語で「Sparsh」と命名されたSparshは、ロボットがリアルタイムで感覚的な合図を解釈し、反応できる一般的なエージェントAIモデルである。
同様に、Digit 360センサーは、ロボットのための人工指先で、針の突きや圧力の変化などの小さなタッチや物理的な感覚を知覚するのに役立つ。
Digit Plexusは、タクタイルセンサーをさまざまなロボット設計に統合するための標準化されたフレームワークを提供するブリッジとして機能し、タッチデータを取得して分析することを容易にする。
Metaは、これらのAI搭載ツールが、特に感度と精度が重要な医療などの分野で、人間のようなタッチが必要な複雑なタスクにロボットが取り組むことを可能にするだろうと考える。
しかし、感覚ロボットの導入は、より大きな疑問を提起する: このテクノロジーは、新しいレベルのコラボレーションを解放するか、または社会が対処できない複雑さをもたらすだろうか。
「ロボットが新しい感覚を解放し、高度な知能と自律性を獲得するにつれて、我々は社会における彼らの役割を考慮し始めなければならない」と、Ali Ahmed、Robomartの共同創設者兼CEOは私に語った。

人間とロボットの調和のためのフレームワーク、将来?

タクタイルAIの進歩とともに、Metaはまた、PARTNRベンチマークを発表した。これは、人間とロボットのコラボレーションを大規模に評価するための標準化されたフレームワークである。
計画、推論、コラボレーション実行を必要とする相互作用をテストするように設計されたPARTNRは、ロボットが構造化された環境と構造化されていない環境の両方で人間と一緒にナビゲートすることを可能にする。
これらの相互作用を導くための大規模言語モデル（LLM）を統合することで、PARTNRは、調整とタスク追跡などの重要な要素でロボットを評価し、単なる「エージェント」から人間のカウンターパートと一緒にスムーズに作業できる「パートナー」に移行することができる。
「現在の論文はベンチマーキングのために非常に限られている。また、自然言語処理（NLP）においても、LLMが現実世界で完成するまでに相当な時間がかかった。8.2億人の人口と限られたラボ環境で一般化することは大きな課題になるだろう」と、Ram Palaniappan、TEKsystemsのCTOは私に語った。
これらのタクタイルAIの進歩を市場に導入するために、MetaはGelSight Inc.とWonik Roboticsと提携した。GelSightは、来年発売予定のDigit 360センサーを製造することが予定されており、研究コミュニティに先進的なタクタイル機能へのアクセスを提供する。
Wonik Roboticsは、Digit Plexusを統合して、ロボットが新しいレベルの精度で繊細なタッチ感覚タスクを実行できるようにする、次世代のAllegro Handの製造を担当する。
しかし、すべての人がこれらの進歩が正しい方向に向かっていることを信じているわけではない。
「私は、ロボットに感覚を与えることが有意義であると考えるが、現在のユースケースは、ロボットが大規模な消費者向けに改善され、人間との交流が改善されることに関係している」と、Agustin Huerta、Globantのデジタルイノベーション担当SVPは私に語った。
「私は、人間と同じレベルの感覚をロボットに与えることができる、または必要であるとは思っていない。むしろ、意思決定プロセスにおける追加のデータポイントとして機能するだろう」とHuertaは付け加えた。
MetaのタクタイルAIの進歩は、より広い潮流を反映している。ドイツ、フランス、イギリスなどの国々は、ロボットの感覚と認識の境界を押し広げている。
たとえば、EUのHorizon 2020プログラムは、タクタイル感覚、環境認識、意思決定能力など、ロボットの境界を押し広げるプロジェクトの範囲を支援している。
ドイツのカールスルーエ工科大学は最近、工業環境用のヒューマノイドロボットARMAR-6を発表した。ARMAR-6は、ドリルやハンマーなどのツールを使用することができ、人間の共同作業者を支援するために物体を把持する方法を学習するためのAI機能を備えている。
しかし、Dr. Peter Gorm Larsen、アールハウス大学の電気電子工学科の副学科長、およびEU資金によるRoboSAPIENSプロジェクトのコーディネーターは、Metaが重要な課題を無視している可能性があることを警告している。
それは、自律ロボットが作動する物理的な現実と、仮想的な認識の間にあるギャップである。特に環境と人間の安全性に関するものである。
「ロボットは、生きている生物と同じ方法で知能を持っていない」とDr. Larsenは私に語った。
「テクノロジー企業には、その製品が倫理的な境界を尊重することを保証するという道徳的な義務がある。私自身は、コンパクトな3D眼鏡との先進的なタクタイルフィードバックの潜在的な収束に最も心配している」

ロボットが「感じる」ことを我々は準備できているか?

Dr. Larsenは、実際の課題はタクタイルAIセンサー自体ではなく、それらが自律的な環境でどのように展開されるかであると考える。
「EUでは、現在の機械指令がロボットでのAI駆動コントロールの使用を制限している。しかし、私の見解では、それは過度に厳格な要件であり、RoboSAPIENSプロジェクトでそれを実証できることを希望する」
もちろん、ロボットはすでに世界中のさまざまな業界で人間と共同作業している。たとえば、Kiwibotは、倉庫で労働力不足に直面している物流会社を支援している。
スイスの企業Anyboticsは最近、米国でより多くの産業用ロボットを導入するために6000万ドルを調達した。
人工知能は、繰り返し可能なタスクの生産性を向上させ、テクノロジー債務とテストに対処し、グローバルチームがどのようにコラボレーションし、イノベーションを起こすかを変えるため、業界をさらに浸透させることが予想される。
「AIは、繰り返し可能なタスクの生産性を向上させ、テクノロジー債務とテストに対処し、グローバルチームがどのようにコラボレーションし、イノベーションを起こすかを変える」と、Vikas Basra、Ness Digital Engineeringのグローバルヘッド、インテリジェントエンジニアリングプラクティスは語った。
しかし、これらのロボットの安全性は、今後も「知覚」する可能性のある将来も、業界が進歩する上で主な懸念事項である。
Matan Libis、SQreamの製品担当VPは、The Observerで語った。
「企業にとっての次の大きな使命は、AIの社会における役割を確立することである。AIの役割と責任を明確にする必要がある。AIの境界と、どこで真正に役立つかを明確にする必要がある。AIの限界を特定しないと、AIの日常生活への統合に関する懸念が増大する」
タクタイル感覚を含むAIの進化は、ロボットが「感じる」ことを我々が準備できているかどうかという疑問を提起する。専門家は、純粋なソフトウェアベースの超知能は天井に当たる可能性があるが、AIが真正に高度な理解に達するには、物理的な環境で感覚、認識、行動する必要があると主張する。
しかし、超知能は、知覚と同等ではない。「ツールを過度に擬人化して、知覚が可能であることを証明していない限り、知覚を持つ生物として関連付けてはならない」とAhmedは説明した。
「しかし、ロボットが知覚のテストに合格した場合、それは知覚を持つ生物として認識され、そして我々には、知覚を持つ生物としての自由と権利を与えるという道徳的責任と基本的な責任がある」
MetaのタクタイルAIの影響は重大であるが、これらのテクノロジーが革命的な変化をもたらすか、倫理的な境界を越えるかは、まだ不確実である。
現在、社会は、AIが見たり聞いたりするだけでなく、触れることもできる未来を考えている。
「私は、AIの感覚能力を高めることが倫理的な境界を越えることに関係しているわけではないと考える。それは、後でそれがどのように使用されて意思決定を行うかということに関係する」と、Huertaは語った。
「ロボット革命は、産業革命と異なるとは思わない。ロボット革命は私たちの生活に影響を与え、人間がロボットと健康的な関係を築く方法を学び始める必要がある状態に私たちを置くだろう」