מושגי ליבה
人間に役立つ自律型ロボットを開発するには、ロボットが経験的に学習し、人間と協調して行動できるようにする必要がある。現在の人工知能技術では、そのような能力を獲得するのが難しい。
תקציר
本論文は、人工知能(AI)技術の現状と課題について論じている。
近年、深層学習やジェネラティブAIの進歩により、大量のオンラインデータから学習し、人間を凌駕するAIが登場した。しかし、ロボット分野ではこのような大きな進歩が見られていない。例えば、現在の自律型ロボットは在宅ケアや看護助手のような仕事を学習することができない。代わりに、数学モデル、計画フレームワーク、強化学習などの手法が使われているが、深層学習ほどの性能向上や汎用性は得られていない。
その理由は、ロボットがまだ世界との相互作用を通じて経験的に学習する能力を持っていないためである。人間のように、ロボットが世界を感知し、人間から学び、人間に役立つサービスを提供し、人間と協調して行動できるようになるには、新しいアプローチが必要とされる。
ロボット工学とディープラーニングの融合により、ロボットが経験的に学習する基盤を構築することが提案されている。人間の発達過程に倣って、ロボットにも段階的な学習プロセスを設けることで、人間に役立つ自律型ロボットの実現が期待できる。そうすれば、ロボットの有用性が高まり、コストも下がり、AIの民主化につながるだろう。
סטטיסטיקה
毎年40万人もの死亡が、医療現場での判断ミスが原因で起きている。
手術ロボットの操縦には13年以上の訓練が必要とされる。
ציטוטים
"視覚や触覚などの感覚と動作制御の技術は、ロボット外科手術や遠隔操縦ロボットの分野で長年にわたって重要な役割を果たしてきた。"
"ロボットが人間のように対話し、状況に応じて柔軟に行動するには、まだ多くの課題が残されている。"