テクノロジー界隈がやたらと「メタバース」を喧伝する昨今ですが、そんな中Googleさん（の親会社のAlphabet）はひっそりとロボット関連事業の進捗を発表しました。
Alphabetは数年前からロボット事業に取り組んでいますが、ようやく「モラベックのパラドックス」を克服できるかも、という光が見えてきたんだそうです。
モラベックというのは1980年代の未来学者、ハンス・モラベック博士のことで、このパラドックスは「高度な推論よりも感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要する」というもの。大雑把に言うと、ロボットにとっては、「（人間にとって）難しいことは簡単で、簡単なことは難しい」ということです。洗濯物干しとか、チェスはさっぱりな私にでもできる家事が、ロボットにとってはものすごく難しいらしい。
それができるようになりそうなんだそうです。Google本社キャンパスらしきところを、Googlerに混じってロボットがころころ移動したり、カフェのゴミを分別したりしている風景は、なかなかインパクトがあります。
キャンパスの片隅で一人黙々とゴミを分別するロボットくんAlphabetはかつて、がんがんロボット関連の企業を買収したと思ったらどんどんそれらを売却し、どうなることやらと思いましたが、ロボット関連の責任者がアンディ・ルービンさんからハンス・ピーター・ブロンドモさんに変わった2016年から、プロジェクトが動き出していました。
ハンス・ピーター・ブロンドモCRO（最高ロボット責任者）。Appleでハイパーカードにたずさわったこともあるそうですが腕に巻いているのはApple Watchじゃないようですムーンショット部門「X」でブロンドモさんが率いるチームは「人間の日常的な作業を手伝えるロボットを作るぞ」ということで「Everyday Robot Project」となり、このたびXから卒業して（「プロジェクト」がとれて）「Everyday Robots」という企業になりました。
日常を助けるロボットというのは、例えば洗濯物を干したり、掃除をしたり、調理をしたりする、お手伝いさんロボットです。モラベック博士が「ロボットが苦手」とするこうした仕事を、安心して任せられるようになるのでしょうか？
突破口は、やっぱりGoogleが得意とするAIでした。ロボットの行動をすべてプログラミングするのではなく、機械学習でロボット自ら学習し、成長していくようにするのです。Deep MindやGoogle Research、WaymoなどAlphabet傘下の他社と協力してロボットAIを開発しています。
Everyday Robotsのロボットの見た目はとても無骨な感じです。車輪のついた箱みたいな土台に柱が立っていて、そこにかろうじて顔に見えなくもないカメラやセンサー搭載部分と、工場で見かけるようなアームが1本ついているだけです。
ロボットくん全身像でも、大事なのはその頭脳。与えられた課題をカメラやセンサーからのデータを使ってやってみて、うまく行ったら褒めてもらうことで少しずつ上手になる（強化学習）ように作られています。まずやらせたのはカフェのゴミの分別。Googlerのみなさん、頭の中がコーディングでいっぱいでトレイのコップやスプーンをちゃんと分別しないで捨てる人が結構いそう。
1日が終わると、こうして学習した結果を脳みそに入れた100体以上のロボットが学んだことをクラウドにアップし、タチコマたちのように並列化します。
寝る場所に並んで並列化を始めるロボットたち仲間同士だけでなく、クラウドに待機している何万台ものバーチャルロボットにもデータを提供します。これらのバーチャルロボットは夜な夜なクラウド上の仮想カフェで黙々とゴミの分別の訓練をし、その結果をまたリアルなロボットが引き継ぎます。
仮想空間で学習の続きをするバーチャルロボット（この画像のタスクはゴミの分別じゃなくてテーブル拭き）まるで人間が夢を見ながら体験を整理するみたいです。仮想空間なので、タスクを実行する環境の明るさやテーブルの高さや広さ、椅子などの障害物の配置を自在に変えて、無限に近いバリエーションの環境での学習を繰り返せます。こうして夢で訓練することで、それまでリアルロボットが50万回試行しないと成功できなかったタスクが5000回でマスターできるようになりました。
2016年のプロジェクト開始当時、シミュレーションせずに同じ脳みそを載せた産業用ロボットにあるタスクを学習させたところ、4カ月かかって75％の成功率しか出せなかったものが、今の強化学習とシミュレーションを繰り返す方法だと、学習を初めて1日以内に90％の成功率で当時より複雑なタスクをマスターできるようになったそうです。
しかも、「ドアを開ける」学習で得たアルゴリズムを、カフェの椅子を整えるという新しいタスクに応用できることもわかったので、これを汎用学習ロボット実現の兆候と考えてプロジェクトから企業に移行したんだそうです。
しばらくは、ロボットたちはナニー役のGooglerの見守りつきでキャンパス内で簡単なタスクを実行するだけです。ナニーはロボットが障害物をうまく避けられずに立ち往生してしまったり、ものをうまく掴めなかったりすると、それを根気強く修正していきます。失敗するまで見守って、それから成功する方法を教え、うまくできると褒める（それはAIがやるんだけど）様子は、小さい子を見守る母のようです。
なぜか勝手に動いて倒れそうになったロボットに駆け寄るGooglerブロンドモCRO（最高ロボット責任者）は何度も、「クールなロボット技術の構築はそれ自体が目的ではない。今のコンピュータがデジタル生活で役立つのと同じレベルで物理的な生活に役立つロボットを作りたい」と語っています。
高齢者をロボットが人間より優しく的確に介護してくれる時代が来るかも。人体の重心バランスや顔色などを人間より敏感に察知できるようになったら歩行補助やベッドに寝かすことなどは人間より上手にできるようになるかもしれません。私が要介護になるころに間に合ったら、ぜひお願いしたいものです。
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