最近、ボストン・ダイナミクスとトヨタ研究所（TRI）は、AI技術を電動型人型ロボットAtlasに導入する協力計画を発表しました。両機関の協力は、TRIが大型行動モデル（LBMs）に関する研究を活用します。LBMsは、ChatGPTのような皆さんもご存知の大型言語モデル（LLMs）と同様の原理で動作します。

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昨年9月、私たちはベイエリアにあるTRIのキャンパスを訪問し、ロボット学習における彼らの成果について学びました。TRIの責任者であるギル・プラット氏は、昨年のDisruptカンファレンスで、彼らの研究所が、一晩のトレーニングで、パンケーキをひっくり返すなどの家事において90％の精度を達成できるようになったと発表しました。

プラット氏によると、従来の機械学習は数百万ものトレーニングサンプルを必要としますが、物理的なタスクでは、機器が壊れる前に1万回に達する前にトレーニングが完了しない可能性があるため、これは実行不可能です。現在の傾向は、数十個のサンプルだけで、サンプルの多様性を利用してトレーニングすることです。場合によっては、それよりも少ないサンプル数でも可能です。

ハードウェアの面では、ボストン・ダイナミクスとTRIの協力は相乗効果を生みます。ボストン・ダイナミクスもソフトウェアとAIの分野で一定の進歩を遂げていますが、ロボットに複雑なタスクを完全に自律的に実行させることは依然として大きな課題です。

ボストン・ダイナミクスのCEO、ロバート・プラット氏は声明の中で、「今こそロボット業界にとって最もエキサイティングな瞬間であり、TRIとの協力を通じて、汎用人型ロボットの開発を加速させることを期待しています」と述べています。この協力は、強力な研究開発基盤を持つ2つの企業が複雑な課題に共同で取り組み、現実の問題を解決できる実用的なロボットを作ることを目指していることを示しています。

今年4月、ボストン・ダイナミクスは初めて電動Atlasのデザインを発表し、この人型ロボットが従来の大型油圧式バージョンからの脱却を遂げたことを示しました。それ以降、関連ビデオは多くありませんでしたが、8月にはTechCrunchがAtlasが腕立て伏せをする様子を映した短いビデオを公開し、その驚異的なパワーを示しました。

ボストン・ダイナミクスは、Agility、Figure、テスラなどの企業も社内で独自のAIチームを編成しており、人型ロボット開発において激しい競争に直面しています。今回のボストン・ダイナミクスとTRIの協力は、両社がそれぞれ現代自動車とトヨタ自動車によって運営されており、自動車業界では直接的な競合相手であるため、特に注目に値します。

さらに、ボストン・ダイナミクスには独自の研究部門であるAI研究所（旧ボストン・ダイナミクスAI研究所）もあります。この研究所はボストン・ダイナミクスの創設者であるマーク・レイバート氏が管理していますが、ボストン・ダイナミクスとは独立しています。一方、TRIはハードウェアへの投資を徐々に減らしています。

今回の協力の目標は、真の汎用機械、つまり人間と同じ、あるいはそれ以上のタスクを学習して実行できるシステムを開発することです。ロボットハードウェアの面では大きな進歩を遂げていますが、真の汎用人工知能に近づくためには、依然として大きな課題が残されています。

要点：

🤖 ボストン・ダイナミクスとトヨタ研究所が協力し、AI技術をAtlas人型ロボットに導入。

🌟 TRIはロボット学習において顕著な進歩を遂げ、家事において90％の精度を達成。

🚀 協力の目標は、人間のように学習しタスクを実行できる汎用ロボットを開発すること。