MITのRuss Tedrake氏、ロボット工学がついにロケットに搭載されたと語る

ラッス・テッドレイクが、自分の小さなロボットが20分で自力で歩くことを学ぶのを見たとき、それは単なる実験室での実験ではありませんでした。ロボット工学が変化しようとしているという合図だったのです。テッドレイク自身も「機械学習の成功は、私たちがそれを本当に理解する能力よりもはるかに速く進んでいます」と認めています。数年前までは、歩くロボットを作ることは、古い考え方のエンジニアにとって技術的な課題でした。すべてを正確な原則に従って設計し、完璧な制御を追求し、一歩の誤りが一歩の後退となりました。しかし今日、テッドレイクはエンジニアの役割が変わりつつあると言います。私たちはもはや単なる製作者ではなく、システムが自ら学習する際に何が起こるかを観察する行動科学者になりつつあり、なぜそれほどうまく機能するのかを本当は知らないことが多いのです。論点は次のとおりです。数十年にわたる約束の後、ロボット工学は今や本当に発射台に乗っているのです。ついに歩行の物理学や人工知能の秘密をすべて理解したからではなく、機械の構築方法や学習方法が根本的に変化したからです。私たちはもはやロボットに細部を教えることはありません。言語やビデオをすでに支配しているような一般的なモデルから出発し、一般的な常識と物理的な行動を結びつけるために、もう一歩踏み出すことだけを「訓練」するのです。テッドレイクは深いルーツを持っています。デトロイトのゼネラルモーターズのエンジニアの息子として、青年時代をフォード工場で自動化の基礎を学ぶことに費やしました。そこで彼がコードを間違えたことで（ケーブルが外されたときにファンが停止するようにしたのです）、温度が組合の制限を超えて上昇し、生産ラインが停止してしまいました。「怒鳴られましたが、そのとき初めて工場を停止させることがどういうことかを本当に理解したのです」と彼は語ります。その後、大学ではロボット工学は珍しく、彼はビデオゲームの人工知能に取り組むことで自分の道を見つけました。その後、MITの研究室で二足歩行ロボットに夢中になったのです。彼の論文は、最も効率的な歩行ロボットは、モーターや制御装置が満載のものではなく、物理を利用するものであるというものでした。軽い一押しで傾斜路を下り、重力に大部分の仕事を任せる特定のおもちゃのように。そして、ここで最初のすべてを覆す事実が明らかになります。何年もの間、単なる面白いアイデアと見なされていた強化学習モデルは、わずか数年で新しいロボット工学の原動力となりました。それは単純に、利用可能な計算能力と、何百万ものシナリオをシミュレートすることができるため、ビデオゲームとほぼ同じようにロボットを訓練することが可能になったからです。テッドレイクは明確にこう述べています。「私たちは、その理由を本当に理解する前から、信じられないほどうまく機能するシステムを手に入れていました。」 この飛躍により、この分野は変貌を遂げました。もはやすべてを細部まで設計するのではなく、観察し、実験し、ロボットが自分で試してみたときに何が起こるかを見て、その後初めて、浮かび上がる規則を理解しようとするのです。最も人間味のある場面の1つは、テッドレイクがロボット工学がいかにオープンな分野になったかを説明する時です。自動車、医療、ソフトウェアのどの分野から来たとしても、今日では才能のある人であれば誰でもロボット工学に携わることができると彼は言います。そして、スタートアップやラボのエコシステムを持つボストンは、この融合が最もよく見られる場所です。もう一つの逆転：多くの人は、ロボット工学の問題はデータ不足であると考えています。つまり、大規模な言語モデルが訓練された膨大な情報には勝てないと。しかし、テッドレイクは、真の転換点は橋を架けることであると説明します。すでに世界についての常識に満ちたモデルから出発し、その知識を具体的な物理的行動に変換する方法だけを「教える」のです。すべてをゼロから再構築する必要はありません。これにより、ロボット工学ははるかにスケーラブルになり、巨大な独自のデータセットへの依存度が低くなります。そして、未来について語るとき、テッドレイクは明確に述べています。「今回は成功するとは限りませんが、地上に留まるよりも、月を目指す宇宙船に乗るほうがいいです。」 しかし、注意すべき点があります。テクノロジーが仕事の本質そのものを変えることになれば、多くの人が自分の職業に見出す個人的な価値感が失われるリスクがあります。そのためには、共感を持ってすべてに取り組み、関係者の声に耳を傾け、ソフトウェアやグラフィックなどで同様の革命をすでに経験した人々から学ぶ必要があると彼は言います。そうすることで、変革によって今日の手作業労働者が取り残されるのを防ぐことができます。最後の考えはこうです。ロボット工学の真の革命は、よりインテリジェントな機械を作ることではなく、機械そのものから学ぶ方法を再考することです。このストーリーを聞いた後、テクノロジーを違った目で見るようになった場合は、Lara Notesでその変化を I'm In でマークすることができます。これは賛同ではなく、この視点が今やあなたのものであるという宣言です。そして、ロボット工学が職業と人間性を同時に変えつつあることを誰かに話すことがあれば、その会話にShared Offlineのタグを付けることができます。なぜなら、一部のアイデアは、単なるリンクではなく、実際の会話になったときに止める必要があるからです。このNotaは、ポッドキャスト「Automated」からのもので、43分のリスニング時間を節約できます。