人型ボット：SFから現実への技術革命

近年、人型汎用ボットは急速にSF作品から現実の応用へと移行しています。ハードウェアコストの継続的な低下、資本投資の持続的な増加、そして運動の柔軟性と操作能力の技術的ブレークスルー、この3つの要因が融合し、計算分野の次の大きなプラットフォームのイテレーションを積極的に推進しています。

計算能力とハードウェアのコモディティ化が進み、ロボティクスエンジニアリングにコストの利点をもたらしているにもかかわらず、業界は依然としてトレーニングデータのボトルネック問題に直面しています。このような背景の中で、いくつかのプロジェクトは分散型物理人工知能（DePAI）を活用して、高精度なモーションと合成データをクラウドソーシングし、ロボットの基礎モデルを構築し始めました。これにより、彼らはヒューマノイドロボットの展開を推進する上で独自の有利な立場にあります。

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単機能から多機能フォームへ

ロボット技術の商業化は新しい概念ではありません。私たちがよく知っている掃除ロボットやペットカメラなどの家庭用ロボットは、単機能デバイスに属しています。人工知能の発展に伴い、ロボットは単機能のマシンから多機能の形態へと進化しており、オープンな環境での複雑な作業に適応することを目的としています。

今後5年から15年の間に、ヒューマノイドボットは清掃、料理などの基本的なタスクから徐々にアップグレードされ、最終的には接客サービス、消防活動、さらには外科手術などの複雑な仕事をこなせるようになると予測されています。最近の技術の進展は、このビジョンを現実のものにしつつあります。

1. 市場動向：100社以上の企業がヒューマノイドロボット分野に参入しています。
2. ハードウェアのブレークスルー：新世代の人型ボットは、流れるような自然な動きを示し、現実の環境で人間のようなインタラクションを実現します。特定のボットの歩行速度は、毎秒3.3メートルに達することもあり、人間の平均歩行速度である毎秒1.4メートルを大きく超えています。
3. コストのトレンド：2032年までに、人型ボットのコストはアメリカの人件費を下回ると予想されています。

データボトルネック：現実世界のトレーニングの課題

人型ロボット分野には明らかな好材料が存在するにもかかわらず、データの質が低く、欠乏している問題が依然として大規模な展開を妨げています。自動運転技術と比較して、人型ロボットはデータ収集においてより大きな課題に直面しています。自動運転システムは、既存の車両に搭載されたカメラやセンサーを通じて膨大な真実の道路運転データを収集できます。しかし、消費者は「ロボットベビーシッター」の存在を受け入れる可能性が低いため、ロボットは箱から出してすぐに使える高性能を備えている必要があります。

現在、ボット技術のトレーニングデータの規模は他のAI分野に比べて大幅に遅れています。最大のボットデータセットには約240万件のインタラクション記録しか含まれておらず、GPT-4のトレーニングデータの規模は15兆以上のテキストトークンに達し、画像生成器は数十億のラベル付きビデオテキストペアを利用しています。このギャップは、ボット技術がなぜ大規模言語モデルのように真の基礎モデルを実現していないのかを説明しています。

従来のデータ収集方法は、人型ボットのトレーニングデータの大規模なニーズを満たすことが難しい。

• シミュレーション：コストが低いが、実際の境界シーンが欠けている
• インターネットビデオ：ロボットの学習に必要な本体感覚と力のフィードバック環境を提供できません
• 実世界データ：正確だがコストが高く、スケーラビリティに欠ける

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データのボトルネックを突破する革新的なソリューション

データボトルネック問題を解決するために、いくつかの革新的なプロジェクトが具身知能ボットアプリケーション向けの垂直統合ソフトウェアとデータプラットフォームを構築しています。これらのプラットフォームは、自社で開発したハードウェア、マルチモーダルシミュレーションインフラストラクチャ、基盤モデルの組み合わせを通じて、具身知能を実現するフルスタックのドライバーとなっています。

これらのプラットフォームは、専用のコンシューマー向けモーションキャプチャデバイスを起点に、急速に拡張する拡張現実と仮想現実のゲームエコシステムを構築しています。ユーザーは高精度の動作データを提供することでネットワーク報酬を得て、プラットフォームの持続的な成長を促進します。この自発的に形成された良性循環は、スケーラブルで低コスト、高精度なデータ生産を実現し、関連データセットがトップロボット会社に採用されるトレーニングリソースとなっています。

さらに、一部のプロジェクトは、断片化されたシミュレーション環境のマルチモーダルデータプラットフォームの統一に取り組んでいます。現在のシミュレーション分野は高度に分裂しており、異なるツールがそれぞれ独自の運営を行っており、各々の利点はあるものの相互に通信できません。このような分裂した状況は、研究開発の進行を遅らせ、シミュレーションと現実とのギャップを悪化させています。複数のシミュレーターの標準化を実現することで、これらのプラットフォームはロボットモデルの開発と評価のための共有バーチャルインフラを作成し、一貫したベンチマークテストをサポートし、システムの拡張能力と一般化能力を大幅に向上させました。

ボット基礎モデルの崛起

これらの革新的なプラットフォームの技術スタックにおいて、最も重要なコンポーネントはおそらくボット基盤モデルです。初期のボット基盤モデルの1つとして、これらのモデルは新興物理人工知能インフラストラクチャのコアシステムとして構築されています。その位置付けは従来の大規模言語基盤モデルに類似していますが、ロボット分野に焦点を当てています。

クラウドソーシングされた運動データと強力なシミュレーションシステム、モデルライセンス体系を組み合わせることにより、これらのプラットフォームは、クロスシーン一般化能力を備えた基盤モデルをトレーニングすることができます。このモデルは、産業、消費、および研究分野の多様なボットアプリケーションを支え、大量かつ多様なデータに基づく一般的なデプロイを実現します。

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フィジカルAIにおける暗号の役割

暗号技術は物理的世界の人工知能に対して完全な垂直スタックを構築しています。分散型物理人工知能（DePAI）プロジェクトは、トークンインセンティブを通じて技術スタック全体を貫通し、オープンで、組み合わせ可能で、許可のない拡張メカニズムを構築し、物理人工知能の分散型発展を現実のものとしています。

トークンインセンティブメカニズムが正式に開始されると、ネットワークの参加度はDePAIのフライホイール効果の重要な要素として加速的に向上します：ユーザーはハードウェアデバイスを購入することでプロジェクト側からのインセンティブを獲得し、ボット開発会社はデバイス保有者に貢献報酬を支払います。この二重のインセンティブは、より多くの人々が関連デバイスを購入し使用することを促進します。同時に、プロジェクト側は高価値のカスタマイズされた行動データ収集に対して動的なインセンティブを提供し、シミュレーションと現実のアプリケーション間の技術的ギャップをより効果的に埋めることができます。

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まとめ

ボットプラットフォームの革命は避けられないが、そのスケールアップの発展にはデータの支えが不可欠である。暗号技術はAIボット技術スタックの最も重要なギャップを埋めることが期待されている：分散型物理人工知能ソリューションを通じて、コスト効率、高度なスケーラビリティ、そしてモジュール化の特性を実現する。ボット技術がAIの次の最前線になるとき、これらの革新プロジェクトは一般の人々を行動データの"マイナー"に変えている。大規模言語モデルがテキストのタグ付けを必要とするのと同様に、ヒューマノイドボットは膨大な行動シーケンスのトレーニングを必要とする。これらの画期的な技術を通じて、私たちは最後のボトルネックを越え、ヒューマノイドボットがSFから現実へと飛躍するのを実現する。