Alphabetがオフィスで100台のロボットを日常業務に導入
過去数年間、X社（Alphabetグループの一員）とハンス・ピーター・ブロンズモは、ロボットが私たちの日常生活の雑然とした非構造的な空間で有用な作業を行えるよう教えられるかどうかを探ってきました。
私たちが描くのは、ロボットが私たちと一緒に働き、ゴミの分別、カフェのテーブル拭き、会議室の椅子の片付けといった日常の作業を楽にする世界です。さらに先の未来では、ロボットが高齢者の自立を長く保つなど、さまざまな形で私たちを助けると考えています。
エンジニアたちは、ロボットが社会に大きく前向きな影響を与える可能性を持ち、より健康的で持続可能な生活を送る上で重要な役割を果たしうると考えています。想像上の世界はまだ遠いものの、最近の実験の結果は、この未来を現実にする道のりの途上に私たちがいるかもしれないことを示しています。
「以前、私たちは強化学習とシミュレーションを用いて、ロボットに無駄な埋め立てを減らすためのゴミの分別を教える実験の進捗についてお伝えしました。ロボットが実践を通じて向上できることを示した後、私たちは次の目標を立てました。ひとつの作業で得た学習を、ロボットを作り直したり大量のコードを一から書いたりすることなく、別の作業へ応用することです。本日、それが可能であることを示す初期の兆候が得られたとお伝えできることを嬉しく思います」
現在、チームは社内オフィスで自律的にさまざまな有用な作業をこなす100台以上のプロトタイプロボットを運用しています。ゴミを分別するのと同じロボットが、今では机拭き用の装置を取り付けられ、同じグリッパーでカップをつかむ動きを応用してドアを開ける方法も学習できます。
universal（汎用）で学習可能なロボットの実現が可能だという兆候をエンジニアが確認したため、彼らはXの高速プロトタイピング環境から離れ、Google Bay Areaのいくつかのキャンパスでパイロットプロジェクトを拡大することに集中する計画です。また、名称から「プロジェクト」の語を外し、Everyday Robotsと呼ばれることになります。
1980年代にさかのぼると、ロボティクスと人工知能の専門家であるハンス・モラベックは、コンピュータはチェスや高度な数学のように人間にとって難しいことを教えるのは簡単だが、歩く、周囲の物を認識して操作するといった人間にとって easy なことを教えるのは非常に困難だと指摘しました。「難しいことは簡単で、簡単なことは難しい」という、よく引用される格言は、数十年を経た今も当てはまります。しかし、最近の機械学習の進歩が、その状況を少しずつ変えつつあります。
現在、ほとんどのロボットは依然として、それらのために特別に設計され、構造化され、さらには照明まで整えられた環境で動作しています。ロボットが行う作業は非常に限定的で、正確な時刻に正確に実行されるよう細かくプログラムされています。しかし、この方法は、私たちの日常生活の複雑に入り組んだ空間では単純に機能しません。
コーヒーカップのつかみ方、照明の変化、ドアの開け方のあらゆる可能性をすべて書き出そうとすることを想像してください。エンジニアたちは、私たちが暮らし働く非構造的で予測不能な空間でロボットが支援するには、プログラムするのではなく、学習させる必要があると考えています。
「ここ数年、私たちは仮想世界から現実世界への学習の移行を含め、学習のための統合されたハードウェアとソフトウェアのシステムを構築してきました。ロボットにはさまざまなカメラやセンサーが搭載され、周囲の世界を認識できます。強化学習、協調学習、デモンストレーションによる学習といった機械学習の手法を組み合わせることで、ロボットは周囲の世界をより深く理解し、日常業務により習熟していきます」
これらのロボットは、現実世界で練習する前に、机拭きなどの作業をシミュレートされた世界で練習し、新しい動作を学ぶのに必要な時間を短縮しています。ロボットは資源ごみ、廃棄物、堆肥を分別します。
2016年には、研究者チームがシミュレーションを使わず、小規模な研究室の産業用ロボット構成を用いて、おもちゃ、鍵、身の回りの家庭用品などの小さな物をつかむことを学ばせていました。その結果、1台のロボットが単純なつかみ動作を成功確率75%で習得するのに4か月かかりました。
現在では、1台のロボットがドアを開けるような複雑な作業を、現実世界での学習にかける時間を1日未満に抑えながら、90%の成功確率で学習しています。さらに注目すべきは、エンジニアたちがドアの開け方で得たアルゴリズムと知見を、カフェで椅子を整えるという新しい作業に応用して見せたことです。この進展は、汎用的に学習できるロボットを開発する取り組みが十分に実現可能かもしれないという希望を与えています。
今後数か月の間、マウンテンビューで働くGoogleの社員は、カフェで昼食後に机を拭いたり、会議室のドアを開けて部屋の片付けが必要かどうかを確認したりするEveryday Robotチームのプロトタイプを、ちらりと目にするかもしれません。時間の経過とともに、エンジニアたちは、ロボットが行う作業と稼働する建物の範囲を広げていきます。
「前にも述べたように、かっこいいロボットを作ることそれ自体が目的ではありません。私たちは、デジタル生活におけるコンピュータと同じくらい物理的な生活で役立つロボットを作りたいと考えており、持続可能な生活の新しい方法を見つけることから、身近な人の世話をすることまで、世界が直面する最大の課題のいくつかに対する新たな解決策を見つける道具となる大きな可能性を秘めていると信じています。しかし、それはまだ先のことです。現時点では、ロボットに新しい作業を教えること、そして私たちを助けるために廊下で立ち往生しないようにすることに集中しています」
