ロボットが登場してから、もうどのくらい月日が経つのだろう。

工場でものをつくったり、巨大な倉庫で荷物や製品を機敏に運んだり、アマゾンが世界中でビジネスを成り立たせているのも、ロボットのおかげだったりする（詳細記事）。

ロボットは、ほかにもさまざまに活躍の場を広げている。マサチューセッツ工科大学（MIT）人工知能研究室（CSAIL）のポスドク研究者イルケル・ユルドゥルムは、より緻密な動きができるロボットを構想している。それは操作が不要で事前のプログラムだけで作動し、人間のように周りの状況の変化に反応するマシンだ。ある行動をしたら、次に何が起こるかを予測する。これを実現するためにユルドゥルムは「皿洗いロボット」の開発に取り組んでいる。だがこれが、実は予想以上に難題なのだ。

もし1枚の皿が別の皿の上に積まれたとしら？ もし皿を蛇口の下に置いたとしら？ もし食洗機に皿を並べるとしら？

こういった事態に出くわしたら、次に何が起こるのかという「予測が必要」になる。わたしたち人間は、このような場合「本能的に」行動している。ユルドゥルムは、この人間のもつある種の直感力をハードウェアとソフトウェアの両面からアプローチし、再現しようとしている。

最近、ユルドゥルムはMIT研究者らとともに、人工知能（AI）システムに関する論文を発表した。ある一定の状況下で物体はどのように動くのかをAIが予測することに関する内容だ。あるものを何かの上に置くと落下するのか？ 斜面に置くと滑り落ちるのか？ 論文のいくつかのケースでは、（AIが）こうした動きを人間と同様に予測できることを示している。

「同じことを正確に何度も繰り返すこれまでのロボットではなく、不確定なことに対応するロボットをつくりたいんです。そのためには、食洗機に皿を入れるとき、どう積み重なっていて、もし皿が崩れたりしたらどうすればいいのか、その対応策を知っていなければならないわけです。つまり、周囲の物理的状況を完全に把握しなければならないんです」（ユルドゥルム）

これはほんの一部で、こうした理解力をもつロボットを開発するには、かなりの労力を要するのは間違いない。

2015年11月3日テックイヴェント「Web Summit」に登壇した、フェイスブックCTO、マイク・シュレーファー。PHOTOGRAPH BY WEB SUMMIT/Flickr(CC BY 2.0)

昨年秋に、フェイスブック本社があるカリフォルニア州メンローパークで、あるイヴェントが開催された。フェイスブックのCTO、マイク・シュレーファーは、そこで同社のAI研究によって構築したシステムを披露した。

いくつかのブロックが積んである画像が映し出され、ブロックが崩れるかどうか、システムが予測するというものだ（動画はこちら）。シュレーファーは、「フェイスブックは、機械にジェンガを教えているんだ」と冗談半分に言った。

だが、これは単なるゲーム以上のものだ。Facebookの現サーヴィスの延長線上にある未来というだけではなく、新型ロボットへの第一歩だと、シュレーファーは説明している。

これらの知見は、ディープ・ニューラルネットワークによるものだ。ニューラルネットワークによって、機械にしゃべり言葉を浴びせるように与えると、人の言うことを認識するようになる。コンピューターのマルウェアの情報を入れると、ウイルスを識別するようになるのだ。しかし、これ以外にも多くの可能性を秘めている。

テクノロジーの組み合わせにより、これを実現する

ユルドゥルムらは、さまざまな物体が動き回っては衝突する動画を見せてくれた。研究者らは「Bullet」と呼ばれるオープンソースの3D物理演算エンジンを用いて、それぞれの物体の動きについてデジタルシミュレーションを構築する。そのシミュレーションでは、物体の物理特性をモデル化し、このモデルが物体がどう動くかを決定し、動く速度を計算する。研究者らはその後、動画とシミュレーションのデータセットをディープ・ニューラルネットに展開する。十分なデータを解析すると、物体を認識できるようになる。物理的構造を推測し、どう動くかを予測するのだ。

このシステムは、物理シミュレーションとディープラーニング（深層学習）という2つの組み合わせでできていて、どちらも必要不可欠だ。もちろん、物理シミュレーションだけでも正確に動きを予測することはできるが、起こりうる特殊な場面のためのプログラムを行わなければならない。

ここで注目すべき点は、ヴィデオによる視覚的情報とシミュレーションによる物理的情報による多くのシナリオをディープ・ニューラルネットで展開すると、システムがこれまでに「一度も見たことがない」シチュエーションを理解できるようになる、ということだ。いくつかの静止画を見せられた場合でさえ、「システムは何が起こるか確実に予測することができるんです」とユルドゥルムは話す。

人工知能は、たくさんのテクノロジーが集まって成り立っている、ということがここからよく理解できる（いまのところ、ディープラーニングが大きな注目を集めてはいるようだが）。しかしまだたくさんの技術があり、連携して研究することでこれまでにない結果を導くのだろう。

ユルドゥルムらの研究チームは、開発したシステムと実際の人間とを比較した実験も行っている。ある事象後の予測を競わせたのだが、結果人工知能は、人間に引けを取っていなかったという。「このシステムは人間と似ているんです。平均的なパフォーマンスや、たまにミスを犯すというところもね」と彼は言う。

「自分専用の皿洗いロボットが実現するにはまだ遠い道のりだが、過去からすれば遠からず近からず、なのかもしれない」