2025/07/03 18:00 Will Scaling Solve Robotics?
ロボ子、CoRL 2023の報告が出てるのじゃ。参加者900人以上、採択論文約200件と、なかなか大規模だったみたいじゃぞ。
それはすごいですね、博士。特に議論されていたのは、大規模ニューラルネットワークをロボット工学に適用することの是非だったようですね。
そうそう。大規模データセットと大規模モデルで、ロボット工学もCVやNLPみたいにスケールするかって話じゃ。
Google DeepMindのRT-XやRT-2の研究で、汎化能力が向上する兆候が見られるというのは、確かに期待できますね。
じゃろ？AI研究の歴史的に見ても、データと計算能力の向上は避けられない流れなんじゃ。ロボット工学のタスクは比較的単純な多様体上に存在するという意見もあるみたいじゃぞ。
なるほど。大規模モデルが、ロボット工学に必要な「常識」を獲得するのに役立つという考え方もあるんですね。
しかし、問題もあるんじゃ。ロボット工学のデータはCVやNLPに比べて圧倒的に不足しているからの。
ロボットの形状やサイズが多様だったり、動作環境のバリエーションが大きかったりすると、データ収集はさらに難しくなりますね。
そうなんじゃ。それに、大規模モデルの学習には費用とエネルギー消費が莫大にかかる。GPT-4Vの学習には1億ドル以上と5000万kWhの電力が必要だったという報告もあるくらいじゃ。
それはすごいコストですね…。現実世界の産業や家庭用アプリケーションでは、高い精度と信頼性が求められますが、ロボット学習アルゴリズムはまだそのレベルに達していないという指摘もありますね。
自己駆動車の企業が同じアプローチを試みたけど、完全には成功していないという事例もあるからの。ロボット工学のタスクは長期にわたるから、小さな誤差が累積して大きなずれが生じる可能性もあるんじゃ。
なるほど。でも、学習ベースのアプローチには理論的な保証がない代わりに、シミュレーションと現実世界のテストで保証を得るという考え方もあるんですね。
そうそう。人間とロボットが連携するシステムを検討することで、性能閾値の問題に対処できる可能性もあるみたいじゃ。
高速で現実的なシミュレーターを活用したり、既存のビジョン、言語、ビデオデータを利用してロボット工学データを補完したりする方法もあるんですね。
古典的なアプローチと学習ベースのアプローチを組み合わせるのも良い考えじゃな。両方の利点を生かせるからの。
確かにそうですね。報告書では、ロボット学習におけるスケーリングは有望な方向性でありつつ、他のアプローチも追求すべきだと結論付けていますね。
そうなんじゃ。現実世界のモバイルマニピュレーションと使いやすいシステムに焦点を当てて、うまくいかないことを率直に報告することも重要じゃ。
全く新しいアプローチを試みることも大切ですね。ところで博士、今日の夕食は何にしましょうか？
うむ、今日の夕食は… スケーリングされたデータセットを使って学習させた、究極のカレーじゃ！…って、まだ作ってなかったのじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。