世界初の人工知能搭載の人型労働ロボット「フェニックス」

カナダのサンクチュアリ AI 企業が、「世界初の人型知能汎用ロボット (GPR)」を目指して、新しい人型ロボットをリリースしたと報じられています。フェニックスと呼ばれるこのロボットは、印象的な初期の作品ときちんとした「パイロット」訓練方法に基づいて構築されています。

上: Sanctuary AI が開発中の汎用作業ロボット Phoenix をデビューさせます。

人型の形状は、有用なロボットとしては確かに最も効率的な形状ではありませんが、可能な限り多くの人間のタスクを引き継ぐように設計されたロボットとしては優れた形状です。現代の世界は主に、ある程度の身長があり、5 本の指と対向する親指を備えた二足歩行者向けに構築されているため、Tesla、OpenAI、Figure などが設計した GPR はそのような形式になります。

実際、サンクチュアリはすでに上半身人型ロボットの開発において豊富な経験を持っています。 3月に遡ると、同社はカナディアン・タイヤ・コーポレーションの店舗で腰を上げた万能ロボットの1週間にわたるパイロット試験を実施し、110品目を正確に完了できたと発表した。ラベル付け、ラベル付け、折りたたみなど。

この柔軟性は Sanctuary のビジョンにとって絶対に重要な要素であり、これらのロボットは最終的には人間の労働者ができることは何でもできるようにする必要があります。そこで同社は、Kindred が開拓したトレーニングコンセプトに基づいてトレーニングを構築しています。 Kindred は、Sanctuary の共同創設者である Suzanne Gilbert によって設立され、Sanctuary の共同創設者兼 CEO の Geordie Rose によって運営されていた初期の会社でしたが、2020 年に Ocado に売却されました。

基本的に、ロボットはテレプレゼンスを通じて各タスクを学習します。人間のオペレーターは仮想現実ヘルメットをかぶってモーション キャプチャ デバイスに接続し、カメラ システムを通じてロボットが見ているものを確認し、センサーを通じてロボットが「感じている」ことを感じます。オペレーターの動きがロボットを制御し、ロボットの人工知能システムが観察、感知、学習します。

AI が動作パターンを認識すると、タスクに関連したアクションのリストの作成を開始し、特定の時点で特定のタスクを自律的に引き継ぐ準備が整います。カナディアンタイヤの試験的プログラムの場合、事前トレーニングは、タイヤ会社の店舗の作業環境を正確に再現するように設計されたサンクチュアリ本社のラボで行われました。

ただし、テレプレゼンス テクノロジは、リモートのインターネット接続上でも同様に快適に実行できます。また、同社のプレス リリースの文言には、オンサイトで起こるすべて (または何か) が自律的に行​​われるとは明記されていません。残念なことに、Sanctuary のパイロット学習テクノロジーは、同社のビデオの多くでロボットがその能力を実証するとき、視聴者にはロボットが自律的に行​​動しているのか、テレプレゼンスを介して行動しているのかを見分けることができないことを意味します。

同社は 4 月、「技術コミュニケーション、マーケティング、ストーリーテリングにおける誠実さ」というタイトルのブログ投稿で、「当社が公開する『ロボットが動作する』ビデオのほとんどで、ロボットはリモートで操作されている」と表現されていると認めました。

つまり、これらのビデオは、さまざまなタスクにわたってハードウェアがどのような機能を備えているかを示す優れたデモンストレーションではありますが、本当に重要なこと、つまり AI ソフトウェアと、柔軟で便利な方法でタスクをシミュレートするその機能が何なのかを言うのは困難です。能力。

それでも同社は努力を続け、ロボットの下半身を確保した。新しいフェニックス GPR は高さ 170 センチメートル (5.57 フィート)、重さ 70 キログラム (155 ポンド) です。最大 25 キログラム (55 ポンド) のペイロードを運ぶことができ、その手は 20 度の自由度を持つ芸術作品であり、触覚技術により本物に近い触感が得られます。

これは、「Carbon」と呼ばれる「認知アーキテクチャおよびソフトウェア プラットフォーム」上で実行されます。これには、パイロット学習および強化コンテンツだけでなく、大規模な言語モデル人工知能も組み込まれているため、最終的には ChatGPT のように機能できるようになるはずです。会話をして、自然言語の指示を受けましょう。

Sanctuary は、Carbon が「フェニックスが人間のように考えて行動してタスクを完了できるように」し、計画、主体性、目標を求める行動を達成できるとも述べています。これはすべて、私たちの現在の状況とはかけ離れているように聞こえます。GPT のような大規模な LLM が言語に対する並外れた制御を実証することは別問題ですが、同様のニューラル モデルにとって、物理的な目標を達成する方法を学習することと、具体的なエンティティは別の問題になります。しかし、それは確実にやって来ます。

奇妙なことに、フェニックスには現時点ではできないことが 1 つあり、現時点では学ぶ予定もないようです。それは歩くことです。ロボットには足がありますが、サンクチュアリは車輪付きのプラットフォームにロボットを載せています。報道によると、サンクチュアリは、他の企業が購入、ライセンス供与、またはオープンソース化できる適切な歩行アルゴリズムを考案できるまで、この配置に非常に満足しているようです。 。それまでは、最高速度 4.8 km/h (3 マイル) で走行します。

さて、このビジネスのより価値のある部分は間違いなく、さまざまな作業タスクを実行するロボットの能力であるため、これは賢明なビジネスであるかもしれないと主張することができます。サンクチュアリは別のブログ投稿で、「労働者としての価値は主に脚によって決まるわけではない」と説明しているが、ロボット企業が歩行という課題にすら関心がないというのは少し奇妙に感じる。

いずれにしても、AI を搭載した人型労働ロボットが 2023 年にその先頭に立つ可能性が高く、フェニックス ロボットの手だけでも、この分野での有力な候補者となります。もしこれが足の有無に関係なく、自分自身を役立つように学習できれば、多くの人がその仕事を見つけるだろう。 1億ドル以上の資金を集めたサンクチュアリにはチャンスがある。これは間違いなく注目に値するダークホースです。

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