人工知能と機械学習
これまで人工知能や機械学習というものは、基本的にはあらかじめ学習データを用意しておき、それを流し込んで処理させることで知識化するという手法であった。
データの量が増加し、プロセッシングの回数が増えれば増えるほど、賢くなるという仕組みである。
これをいわゆる独学とするならば、みんなで一緒に勉強するグループワークがあってもよい。そんな発想のもと、MITが新たな手法にトライしている。
ロボットアームで物を掴む。これが人間であればその対象物がどんな形状、重さ、硬さであっても即座に対応し、壊したり、落としたりせずに持ちあげることができる。
人間にとって簡単なことでも、ロボットにとっては難しいのだ。しかし、だからといってロボットを責めてはいけない、実は人間は成長過程、日常生活において学習、知識化、さらに予想まで行ってきたからだ。
人間と同じ学習プロセスをロボットも同様にとることで、人間同様の動きが可能だろう。
カメラ、赤外線カメラを装備したロボットは様々な角度から対象物を見て、どう掴んだら最適かを判断、それから実際に掴む、失敗する、リトライする、という練習を重ねることで、確実に成功するようになる。
これにはかなりの時間と回数が必要だが、いったんこれが知識化されてしまえば、これをロボット間で共有することで、劇的に学習時間を短縮可能だ。
その結果比較的短時間で1,000以上の異なる形状の物体を確実に掴むことができるようになるという。