2015年にロボットとAIが学んだこと

2015年にはロボットが実際に引き継ぐことはありませんでしたが、それが私たちの目指すところかもしれないと感じることもありました。

現在人間の技能を必要とする手作業を機械がまもなく引き継ぐ兆候がありました。今年の初めに、ロボットがその広大な製品フルフィルメントセンター内でより多くの作業を行うのを支援するためにAmazonが主催したコンテストの詳細が明らかになりました。

イベントが呼び出されたとき、Amazon Pickingチャレンジは、今年後半に著名なロボット工学会議で開催されました。チームは、Amazonの保管棚の1つからアイテムをできるだけ早く識別して把握するロボットを設計することで、25,000ドルの賞金を競いました（勝者は20分で10個のアイテムを選び、梱包しました）。これは人間の労働者にとっては些細な作業に思えるかもしれませんが、実際の倉庫の棚に無計画に配置されたさまざまなオブジェクトを把握する方法を理解することは、ロボットの種類にとって依然として手ごわい課題です。

今年の後半には、Amazonのフルフィルメントセンターの1つを独占的に見て、それらがすでにどれほど洗練され自動化されているかを示しました。これらの倉庫内では、ロボットが人間の労働者間で製品を運び、人々は注意深く調整され、微調整された生産システムの一部として動作します。

数か月後、さらに印象的なロボット競技会であるDARPA RoboticsChallengeがカリフォルニア州ポモナで開催されました。米軍が資金を提供し、日本の福島での原子力災害に対応して作成されたこのイベントは、非常に危険な災害シナリオを引き継ぐことができるヒューマノイドロボットの作成を刺激するように設計されました。

このコンテストは、ドアを開ける、階段を上る、電動工具を操作するなど、一連の厳しい課題を抱えて、ロボットの検知、移動、操作の限界を押し広げました。繰り返しになりますが、これらのことは人間にとっては十分簡単かもしれませんが、数百万ドルのロボット競技者が関与する一連の落とし穴がすぐに浮き彫りになったため、ロボットにとっては依然として非常に困難です。 200万ドルの優勝賞金は、最終的に、膝をついて歩くことも転がることもできるため、コースをすばやくナビゲートできるロボットに贈られました。

ロボットはまだ多くの点で私たちより劣っていますが、基盤となるテクノロジーは急速に進歩しています。研究者たちは、ロボットが学習するための新しい方法と、ロボットが取得した情報を共有するための方法を考案しています。これは、さらに進歩を加速するのに役立つはずです。したがって、ロボットが、店の挨拶や買い物のアシスタントから病院のヘルパーやホテルのコンシェルジュに至るまで、あらゆる種類の新しい商業環境に登場していることは驚くことではありません。

また、自動運転車や自動運転車にとっても大きな年でした。 Apple、Uber、さらには中国のBaiduを含むいくつかの新しい企業が、自動運転技術の研究にGoogleや多くの自動車メーカーに加わりました。この傾向が、より安価なセンサーとより優れた制御ソフトウェアだけでなく、自動車のコンピューター化の進展によってどのように実現されるかを調査しました。現在フォルクスワーゲンを巻き込んでいる排出量スキャンダルは、今日の車両におけるコンピューターコードの重要性が高まっているもう1つの例です。

車両のコンピューター化を最も象徴する会社であるテスラも、高度な自動運転技術を道路に導入した最初の企業となり、必要なセンサーを備えたモデルS車のオートパイロットと呼ばれるものを含むソフトウェアアップデートを発行しました。

ただし、完全にスムーズな展開ではありませんでした。テスラの所有者の何人かは、システムが道路上で予期しない方法で動作していることを示す警告ビデオを投稿しました。会社は、さらなる開発とテストが行​​われるまで、システムの機能を制限することによって後戻りを余儀なくされました。

Googleはまた、プロトタイプの自動運転車が多くの事故に遭っていることを明らかにしましたが、その車は道路上の他のドライバーを混乱させる可能性のある方法で運転する傾向があるという事実をクラッシュのせいにしました。それでも、これらの事件は、自動運転車の作成者が直面している倫理的な難問が迫っていることを示しています。奇妙に聞こえるかもしれませんが、一部の研究者は、これらのシステムが殺すようにプログラムされなければならない状況をすでに検討しています。

大量のデータを利用して学習する非常に大規模で洗練されたディープラーニングニューラルネットワークの開発により、AIは過去数年間で大きな進歩を遂げ、この傾向は2015年も続いています。世界最大のテクノロジー企業が採用しています。音声認識などのタスクに技術を適用する分野の専門家。私たちは、言語を解析し、有意義な会話を行うことができる深層学習AIを作成するという野心的な取り組みに取り組んでいるFacebookのチームのプロファイルを作成しました。最近、FacebookはMと呼ばれるパーソナルアシスタントサービスを導入しました。これは人間の労働者を使用しますが、Facebookの会話型AIのトレーニングを支援するために使用されます。

AIとロボット工学のこのような急速な進歩により、一部の専門家が長期的な影響について心配し始めたことはおそらく驚くべきことではありません。オックスフォード大学の哲学者ニック・ボストロムが書いた本は、人工知能を含む多くの厄介な仮想シナリオで、この心配を煽っていました。しかし、この本を確認したところ、技術の進歩は、私たちの終末の恐怖をまだ正確に正当化していないことがわかりました。

では、もう少し見方をすれば、人工知能の父の1人であるマービンミンスキーよりも誰に頼るほうがよいでしょうか。珍しいビデオインタビューで、ミンスキーはAIの歴史についての彼の考えと、フィールドがまだ達成する必要があることについてのいくつかの考察を提供しました。

来年がミンスキーのような先駆者たちが感じた初期の楽観主義のいくつかと一致することができれば、結局のところ、私たちはロボット革命に向かうかもしれません。

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