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ロボット工学におけるAIの使い方

人工知能は、その可能性を素晴らしいものとして受け入れる人もいれば、恐ろしいものとして拒絶する人もいる、奇妙な立ち位置の技術です。AIがコンピューターやロボットを使い世界征服をするホラー映画などもありますが、現実はその“中間”だとしたらどうでしょう?この記事では、AIがロボットにどのように使われているかを紹介します。

ロボットの “脳 “にすべてのことをコード化してプログラムするのは面倒なことですが、AIであれば基本的なことを教えれば、どんどん学習してくれます。私たちの生活の中では、すでにロボットにもAIが使われるようになってきています。 

 

現在のロボットを使ったAIの使い方

AIとロボット工学は、すでに無数の方法で組み合わせて使われています。その最たる例は自動運転車になりますが、その前に一般的なものをいくつかみていきましょう。

  • 組立・包装
    工場では、製品の組立や販売用のパッケージの管理をロボットが行っていることが多々あります。これらの工程はもともと単純作業を行うロボットや、1つの作業だけを管理するようプログラムされたロボットが行っていました。 しかし、現在ではAIが作業内容を学習して動きを改良していくことでより全体のプロセスをより簡単で効率的にすることができています。

 

  • カスタマーサービス
    AIロボットは、世界の小売店やホテルでも活躍しています。AIロボットは、顧客と簡単な対話が可能で言語処理を学習するように設計されています。顧客のお手伝いをしていくうちに、ロボットはより人間らしく対話をすることが可能になり、顧客は安心して使えるようになります。

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  • 農業
    農業の分野では単純作業を学習できるロボットを使っている人が多いです。 ロボットは、新しい技術や作業を簡単に学ぶことができ働き手として大いに役立ちます。 まだ広く普及しているわけではないのですが、今後大きなプロジェクトになっていくのではないかとささやかれています。これはロボット工学におけるAIの利用方法の一つに過ぎません。

 

  • 自走車・AI
    究極のロボットとAIの組み合わせといえば、自動運転車を思い浮かべる人が多いのではないでしょうか。まだ完璧ではありませんが、テスラのイーロン・マスクはこの目標に向けて何年も前から取り組んでおり、その中でも人工知能は非常に重要な役割を担っています。起こりうるすべての問題を車にプログラムすることは不可能ですが、車が新しい問題に遭遇したとき、AIはその対処法を学習するだけでなく、同じシステム上のすべての車が学習していきます。

2035年には、アメリカで450万台程度の自動運転車が普及すると言われており、これは全自動車の中ではまだ小さな割合ですが、自律走行車業界は、世界中で年率約16%の成長を遂げています。

日産ニュースによると、中小企業の55%が、今後20年以内にフリートが完全に自動運転になると感じているそうです。そうなれば、道路は今よりもずっと安全になるかもしれませんが、車に搭載されるAIは運転時に何が許容されるか、ヒューマンエラーが引き起こす潜在的な問題をどのように管理するかを正確に学ばなければなりません。

AIは隠された意図や意図を見分ける能力を身につけなければなりません。ロボットカーが隣のドライバーの意図を判断できるようになると、車が自動的に反応して事故を回避できるようになります。自動車はすでに潜在的な脅威への対応が速くなっていますが、今後ますます改善されていくと考えられています。

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ロボットが意図を学ぶ必要がある理由

ロボットにタスクの実行方法や人の行動を予測する方法を教えることはできますが、ロボットはせいぜい論理的なだけです。つまり、ロボットが何かを予測するときには人間と同じように、それまでに学んだことや世界をどう認識しているかに基づいていますが、人間が何を意図しているかは考慮されない傾向にあります。

スタンフォード大学の人工知能センターの科学者たちは、ロボットが周囲の物や人に対してどのように反応するかを調べるチームを結成しました。ロボットは、考えられるすべての行動を見て、それぞれに解決策を与えるのではなく、実際には動きの背後にある意図を考慮する必要があります。

例えば、チェスについて考えてみましょう。 ロボットやコンピューターには、さまざまな手の組み合わせを教えられ、人からも学ぶこともできます。 現在チェスロボットは考えられるすべての動きをインプットして、勝つ可能性が最も高い手を選択します。しかし自動運転の車のように実生活ではもっとシンプルなものが必要です。

科学者たちは、ロボットの知識を増やすのではなく、隠れた意図に注目する必要があると考えました。ロボットは、ギブアンドテイクのプロセスで他の機械に影響を与えることを学びます。これは、「潜在的戦略」と呼ばれる、より人間的な戦略です。

私たちは、歩道を歩いている人に近づくとき、その人の行動の可能性をいちいち考えたりしません。ただ相手の主な目的を考え、それに反応するだけです。例えば、自分に向かって歩いてくる人が、同時にお店に向かっているとしたら、その人はお店に向かっていると考え、それに合わせて、相手をやり過ごすか、相手の周りを歩くように行動します。どんなに小さな動きでも、いちいち計算する必要はありません。ロボットにAIが活用されていることがよくわかります。

このロボットAIの応用はまだ完成しておらず、現実の世界で使えるようになるまでには、多くの微調整が必要です。隠された意図を持って行われる動きや判断を予測できるようになれば、ロボットの機能を向上させ、最終的には私たちに役立つようになるでしょう。

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