「ロボット黙示録」はすぐそこまで来ている。ボストン・ダイナミクスのロボットたちは、バク宙をしたり［日本語版記事］、仲間のためにドアを開けてあげたり［日本語版記事］する。

サーコス・ロボティックス（Sarcos Robotics）が開発した「Guardian GT」に取り付けられた全長7フィート（2.13m）の2本のロボットアームは、それぞれ重さ500ポンド（227kg）の物を持ち上げられる。つまりこのロボットは理論上、その2本の腕で6人の人間を一度にぺしゃんこにできるのだ。

ロボット黙示録には笑える一面もある。訓練をまだ十分に受けていないタスクに挑戦すると、ロボットたちは顔面から倒れたり、諦めて発火したりする。ロボットに何か新しいことを教え込むのは、骨の折れる作業だ。例えばリンゴを拾い上げさせるだけでも、多くのコードや、ジョイスティックを使ったチュートリアルが必要になる。

しかしこうした学習は、カリフォルニア大学バークレー校で行われている新たな研究により、人間とマシンの両者にとって大幅に簡単になりつつある。ヒューマノイド風のロボット「PR2」は、過去の経験を生かす。人間がリンゴを拾い上げてボウルに落とす様子を観察し、一度の挑戦で自分も同じことをやってのける。たとえ、それまでリンゴを一度も見たことがなくても、だ。

VIDEO COURTESY OF CHELSEA FINN/UC BERKELEY

非常に複雑なタスクというわけではない。だがこれは、マシンが人間のニーズに素早く順応できる未来に向けての大きな一歩だろう。

ロボットが「価値のある経験」から学ぶ

歯ブラシの使い方を例にとってみよう。あなたが歯の磨き方を知っているのは、親がやり方の手本を見せてくれたからだ。水で濡らした毛の部分に歯磨き粉を載せ、口に入れる。そして磨いてからペッと吐く。

この経験を応用すれば、デンタルフロスのやり方も自分で身に付けられる。歯の間には隙間があることも、歯がどこにあるのかもわかっている。それをきれいにするには、道具を使わなければならないのも理解している。多少の違いはあるが、原理は同じだ。

歯磨きとデンタルフロスのやり方を教える相手が従来型のロボットなら、それぞれ別のコマンドをプログラムしなければならないだろう。カリフォルニア大学バークレー校で機械学習を研究するチェルシー・フィンは、「これまでの機械学習システムの多くは、まったくのゼロから学習することに重点が置かれてきました」と語る。

「このやり方も非常に有益ではあります。しかし言い換えれば、知識が何ひとつ取り入れられていかないのです。こうしたシステムは基本的に、何か新しいタスクの学習に取り組むたびに、まっさらの状態で訓練を始めます」

フィンのシステムはこれに代えて、PR2に「価値のある経験」を与える。「人間がさまざまなタスクをこなす動画を集めました」と彼女は語る。

「ロボットが遠隔操作で同じタスクをこなすデモ動画も集めました。そして、人間がタスクに取り組む動画を見ながらそのやり方を学習して模倣できるように、PR2を訓練したのです」

過去の経験から学んで動作する

下の動画をご覧いただきたい。人間が箱入りのティッシュではなく、容器をPR2の左腕のほうに押して実演を行っている。PR2はその様子をカメラ越しに観察している。並べ方を変えた容器とティッシュを前に、PR2は対象を正しく認識し、人間と同じような動きで右腕を使って、容器を自分の左腕のほうに押しやっている。

PR2は「経験」を生かして、このタスクを行っている。つまり、自分が以前に遠隔操作されてテーブルの上に置かれたさまざまな物を動かしてきた経験と、人間が同様のことをしている動画を結びつけている。その結果、このマシンは物事を一般化し、初めての物でもうまく扱えるのだ。

VIDEO COURTESY OF CHELSEA FINN/UC BERKELEY

「このアプローチが優れている点のひとつは、領域内にある人間の手と物を、高い精度で追う必要がないということです」とフィンは語る。「人間の行動とタスクの目的を示し、ロボットにそれをさせればいいのです」

人間の手の動きを正確に追うのは難しい。手の一部が何かにさえぎられたり、対象物の動きが速すぎてマシンがその動きを細かく読み取れなかったりする。

「人間の手を正確に追うのは困難です。手の動きの正確な読み取りを行うのではなく、何をしているかをただ推測する試みのほうが、はるかに簡単なのです」

PR2は、かなり人間に近いロボットだ。人が歯の磨き方を身に付けるときは、まず上の奥歯を磨き、そのあとは下の奥歯、そして前歯といった親の動作を一つひとつ正確にまねて磨くわけではない。推測によって、歯を1本ずつ磨くという大まかな目的を理解してから、独自のやり方を身に付ける。

このほうが学ぶのに簡単だし、歯磨きの基本原理を理解するというこうしたやり方は、デンタルフロスに応用するコンテクストを与えてくれる。大切なのは柔軟性であって、動きをハードコード化することではないのだ。

ロボットに簡単に仕事を教えられる日が来る？

柔軟性は、まもなくわたしたちの家で働くようになるであろう高度なロボットにとっても、不可欠なものになるだろう。自宅にある物の扱い方をいちいち教えなければならないロボットなど、歓迎されるだろうか？

「このプロジェクトの目標のひとつは、普通の人でも、とても簡単にロボットに仕事を教えられるようにすることです」と、フィンは語る。「ジョイスティックを使ったりして教えるのは大変です。ロボットにやるべきことを教えるだけでよくなれば、自然環境下でロボットに人間の複雑な行動から学ばせるより、ずっと簡単になるでしょう」

例えば、家事などの仕事のことだ。マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、シミュレーションでロボットにコーヒーをいれるなどの家事のこなし方を教える、同様のシステムの開発に取り組んでいる。一連のコマンドによって、ヒューマノイドがマグカップをつかんだり、コーヒーメーカーを使ったりといったことを行う動画が生成される。

研究チームは現在、このシステムを逆方向に稼働させることにも取り組んでいる。つまり、人間が家事をこなしているYouTube動画をシステムに見せ、何が行われているのかを理解させて、そこから学ばせようとしているのだ。

カリフォルニア大学バークレー校のフィンも、いずれは自分のシステムにYouTubeにあるようなより多くの「自由な」（つまり、ラボ以外の場所で撮影された）動画を見せて、人間の動作を学習できるようにしたいと思っている。

ただし、ロボットたちがYouTubeのコメント欄に近づくことだけはないよう、くれぐれも注意してもらいたい。彼らにロボット黙示録の口火を切る理由を与えてほしい人など、誰もいないだろうから。