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人類には存亡の危機の不安を感じさせる問題がいくつかある。こうした問題のどれもロボットは解決できないが、「木製ブロックでつくられた崩壊しそうな塔」の恐怖に対しては、あるマシンが果敢に挑む能力を身につけた。

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らが『ScienceRobotics』誌に2019年1月30日付けで掲載した論文によると、研究チームは木製ブロックで遊ぶゲーム「ジェンガ」の複雑な物理学を独習するロボットを開発したという。これにはゲームに留まらない意味がある。ロボットが現実世界の物体を扱えるようにするという、困難な探求における大きなステップなのだ。

視覚と触感でジェンガの塔を理解

その流れは次のようになる。まず、ふたまたのマニピュレーターを搭載した産業用ロボットアームを、ジェンガの塔の前に設置する。このロボットアームは手首のあたりに力を検出するセンサーが備わっており、塔に向けられたカメラからの視覚情報も得られる。

ただし研究チームは、人間の対戦相手に勝つ方法をロボットに教育したわけではない。代わりに、木製ブロックを無作為に調査しながら、状況を探求するように指示したのだ。

PHOTOGRAPH BY FAZELI ET AL./MIT

「ロボットは、木製ブロックがどのように見える物体で、それがどこにあるかは把握しています。しかし、それらが互いにどのように作用し合うかについてかは、あまりよく理解していません」と、MITのロボット研究者で今回の論文の筆頭執筆者であるニーマ・ファゼリは説明する。

ロボットは調査を進めながら、ゆるみがあってより小さな圧力で動かせるブロックや、動かすのが難しいブロックを見極める。人間のプレイヤーと同様にロボットも、攻略に適したブロックを見た目だけでは知ることができない。

「塔を視覚的に見ただけでは、どのブロックに取り組むべきなのかはわかりません。そうした情報は調査によってもたらされます。そしてその調査には、双方向的な知覚が必要なのです」と、MITの機械工学研究者で論文の共同執筆者であるアルベルト・ロドリゲスは語る。つまり、視覚と触感の両方によってジェンガ塔の物理学は解明されていくのだ。

VIDEO COURTESY OF MIT MECHANICAL ENGINEERING

キーワードは「相互作用」

少なくとも、それがこのロボットの経験だった。「約200回から300回、ときに400回くらい押してみることで、ゲームをプレイするために必要な物理学モデルが構築されることがわかりました」と、ファゼリは説明する。つまり、ロボットは基本的な物理学を学習するために学校に通って博士号を獲得するのではなく、人間の子どものように現実の世界の遊びを通じて学ぶのだ（ただしいまのところ、ロボットは自分自身を相手に遊んでいるだけだ）。

こうしたやり方で、ロボットはジェンガの動力学に関する基本的な理解を構築する。「ロボットが新しい塔の新しいブロックを見るとき、そこには新しい種類の相互作用があります。ロボットは自分がもっているモデルを使用して次の動きに関する予測を立てます」と、ファゼリは言う。人間がロボットに対して「そのやり方じゃダメだ」とか「そう、その調子だ」というふうに教える必要はない。

VIDEO BY FAZELI ET AL./MIT

物体との相互作用をロボットに教えるという課題に関するこうしたアプローチは、ほかのロボット研究者のやり方とは異なるものだ。カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちの場合、強化学習と呼ばれる手法をとっている。ロボット側の多数のランダムな動きと、その結果に対して報酬を与えるフィードバック・システムに基づくものだ。

例えば、ロボットが事前に設定された目標に近づこうとしているとしよう。ロボットが恣意的なやり方でアームを動かすと、動き方に関してデジタル報酬が与えられる。それにより、「そういう感じで、またやってみよう」というメッセージがロボットに伝わる。多数の試行錯誤を通じて、やがてロボットは操作タスクを習得する。だが、こうしたアプローチではロボットは、ジェンガをプレイするロボットのように物理学を理解しているわけではない。

繊細な物体を扱うときに必要な能力

MITの新しいロボットがジェンガをプレイしているときには、ブロックを実験的に押してみた経験を過去の試みと比較し、成功の可能性を評価する。ロボットはこれまでの試みを、カメラと力センサーからの情報を使って視覚および触感で認識している。

そして手を付けたブロックが、以前に引き抜いたときに塔がゆがんだり、崩壊してしまったブロックに見た目と感触が似ている難しそうなものだと、ロボットはこれをあきらめる（より大きな圧力を加える必要がある場合は、より大きな摩擦抵抗に対して取り組んでいることを意味する。この場合は、ロボットがもっている物理学の理解が役に立つ）。

感触と見た目から、ゆるいブロックであることがわかる場合は、ロボットはそれを押し続ける。以前はうまくいったことを認識しているからだ。

ジェンガというゲームは、ロボットがマスターすべき極めて重要なスキルのようには思えないかもしれない。だが、視覚と触感を組み合わせた基本戦略は、日常生活において一般的なものだ。

歯磨きを考えてみよう。前歯を磨いていることは視覚によって理解できるが、強すぎない力で磨いていることを検知する必要もあり、これは視覚だけで判断することは難しい。

歯を磨くためにロボットが必要だと言いたいわけではない。だが現実世界には、取り扱う上で視覚と触感の両方を組み合わせて解析しなければならない問題がたくさんある。例えば、特別に繊細な物を扱う場合などだ。

正しい方法はひとつではない

このジェンガ・ロボットは、一部のロボットにおける学習方法の変化も示している。ロボットを訓練する研究者たちは長年にわたり、ロボットのソフトウェアをシミュレーション環境で実行することで、現実世界に置くよりも迅速に経験を積めるようにしてきた。だが、こうしたアプローチには本質的な限界がある。

歩行するロボットの物理学がどれほど複雑で、完璧な精度でモデル化することがどんなに難しいか、考えてみてほしい。「異なる地表の上を歩く場合、その摩擦力は不明で、体の重心がどこになるかはわかりません」と、カリフォルニア工科大学のAI研究者で、今回の研究には携わっていないアニマ・アナンドクマールは指摘する。「こうしたささいな事項が、どんどん増えていきます。だから、これらのパラメーターを正確にモデル化することは不可能なのです」

一方、現実世界においてジェンガのブロックで実験するやり方は、このようなモデル化をすべてスキップする。ロボットに物理学を直接的に把握させるわけだ。

だからといって、シミュレーションでの実験が有用ではない、ということではない。例えば、イーロン・マスクらが率いる非営利団体「OpenAI［日本語版記事］」の研究者たちは物理的なロボットハンドに関して、シミュレーションで学習したことと物理世界の状況とのギャップを、よりシームレスにつなげることに取り組んでいる。現代のようなロボット学習の黎明期には、物事を実行するための正しい方法はひとつではないのだ。

ロボットたちはジェンガについて基本を学習している段階にあり、ロボットが人間に勝てるのはずっと先のことになりそうだ。だが将来的には、かなりの進化を遂げたロボットたちが引く手あまたになっているかもしれない。