過去数年間、ロボット工学の分野では、物理的および認知的知能の両方で重要な進歩が見られました。これらの進展により、真に知的で適応性のあるロボットシステムの実現に近づいています。

進歩の主な分野の1つは、ロボットの器用な操作、バランスの維持、動的環境での移動などの物理的知能です。MT-Optなどのマルチタスク強化学習手法の導入により、共通の学習原理を活用してロボットが複数のタスクを学習・実行できるようになり、訓練プロセスがより効率的になり、変化する環境でさまざまなタスクに適応できるロボットが生み出されています。

さらに、RT1やRT2などのトランスフォーマーベースのアーキテクチャの登場は画期的でした。これらのモデルにより、ロボットの知覚と受け取る言語指示との間のギャップが埋められ、複雑な命令の解釈、意味的推論、未知の環境への一般化が可能になりました。

OpenX Embodiment Datasetなどの大規模なロボット訓練データセットの利用により、ロボット工学AIの進歩がさらに加速しています。これらの多様なデータセットにより、より堅牢で汎用的なロボットシステムの開発が可能になりました。

GPT-4などの大規模言語モデルの機能を活用した報酬関数の設計も、低レベルの操作タスクでスーパーヒューマンレベルの器用さを獲得するロボットの訓練に有望な結果を示しています。これは、コンピューターが高度な認知タスクよりも簡単な物理的スキルを習得するのが難しいというモラヴェックのパラドックスを克服する可能性があります。

これらの進展のペースから、今後12~24か月以内にロボット業界で「ChatGPTモーメント」が訪れると予想されます。主要企業がすでに製造やロジスティクスなどの実世界シナリオでのロボット展開を準備しており、膨大な訓練データの収集により学習曲線がさらに加速すると考えられます。