Boston DynamicsのAtlasロボットがトレーニングルーティンを行う様子や、Figureの最新ヒューマノイドが洗濯機に洗濯物を入れる様子を見ると、ロボット革命がすでに到来したかのように思える。外から見れば、残された唯一の課題は、これらの機械が現実世界の環境に対応できるようにAI（人工知能）ソフトウェアを完成させることだけのようである。
しかし、業界の大手企業は、より深刻な問題があることを認識している。最近の研究パートナーシップの募集において、Sonyのロボティクス部門は自社の機械を妨げている中核的な問題を強調した。
同社は、今日のヒューマノイドロボットや動物模倣ロボットは「関節数が限られている」ため、「模倣対象の動きとロボットの動きの間に大きな差が生じ、その価値が著しく低下している」と指摘した。Sonyは新しい「柔軟な構造メカニズム」を求めている。つまり、現在欠けている動的な動作を生み出すための、よりスマートな物理的ボディが必要なのである。
中核的な問題は、ヒューマノイドロボットがすべてを中央制御するソフトウェアを中心に設計される傾向があることである。この「脳優先」アプローチは、物理的に不自然な機械を生み出す。アスリートが優雅で効率的に動けるのは、その身体が柔軟な関節、しなやかな脊椎、バネのような腱のシンフォニーだからである。対照的に、ヒューマノイドロボットは金属とモーターの硬い組み立て体であり、自由度が限られた関節で接続されている。
ロボットは自身の体重と慣性と戦うため、転倒を避けるだけでも毎秒何百万回もの小さな、電力を消費する修正を行わなければならない。その結果、最も先進的なヒューマノイドでさえ、バッテリーが切れるまで数時間しか動作できない。
これを具体的に説明すると、TeslaのOptimusロボットは単純な歩行で毎秒約500ワットの電力を消費する。人間はより負荷の高い早歩きを毎秒約310ワットで行う。つまり、ロボットはより単純なタスクを実行するのに45％近く多くのエネルギーを消費しており、これは相当な非効率性である。
収穫逓減
では、これは業界全体が間違った道を進んでいることを意味するのだろうか。彼らの中核的なアプローチに関して言えば、答えはイエスである。不自然なボディにはスーパーコンピューター並みの脳と強力なアクチュエーターの軍団が必要となり、それがロボットをより重く、エネルギーを渇望するものにし、解決しようとしている問題をさらに深刻化させる。AIの進歩は息をのむようなものかもしれないが、収穫逓減につながる。
例えば、TeslaのOptimusはTシャツをたたむほど賢い。しかし、このデモンストレーションは実際にはその物理的な弱点を露呈している。人間はTシャツをたたむとき、ほとんど見なくても、触覚で生地を感じ取り、動きを導くことができる。
比較的硬く、センサーが乏しい手を持つOptimusは、強力な視覚とAIの脳に頼って、すべての小さな動きを綿密に計画する。散らかったベッドの上のしわくちゃのシャツには太刀打ちできないだろう。なぜなら、そのボディには現実世界の予測不可能な状態に適応する物理的な知能が欠けているからである。
Boston Dynamicsの新しい完全電動Atlasはさらに印象的で、ほとんどエイリアンのような可動域を持っている。しかし、バイラルな曲芸ビデオが示さないのは、それができないことである。例えば、苔むした岩の上を自信を持って歩くことはできない。なぜなら、その足は表面を感じ取って適応することができないからである。密生した枝の茂みを押し分けて進むこともできない。なぜなら、そのボディは柔軟に曲がって跳ね返ることができないからである。
これが、何年もの開発にもかかわらず、これらのロボットがほとんど研究プラットフォームのままで、商用製品にならない理由である。
なぜ業界のリーダーたちはすでにこの異なる哲学を追求していないのだろうか。一つの理由として考えられるのは、今日のトップロボティクス企業が本質的にソフトウェアとAI企業であり、計算で問題を解決することに専門性があることである。彼らのグローバルサプライチェーンは、高精度モーター、センサー、プロセッサーでこれをサポートするように最適化されている。
物理的に知的なロボットボディを構築するには、先進材料とバイオメカニクスに根ざした異なる製造エコシステムが必要であり、これはまだ規模で動作するほど成熟していない。ロボットのハードウェアがすでに非常に印象的に見えるとき、ボディと、それを構築するために必要なサプライチェーンを再設計するという高価で困難な作業を引き受けるよりも、次のソフトウェアアップデートが残りの問題を解決すると信じたくなる。
自律的なボディ
この課題は機械的知能（MI）の焦点であり、私のLondon South Bank Universityのチームを含む、世界中の多数の学術チームによって研究されている。これは、自然が何百万年も前に知的なボディを完成させたという観察から導き出される。これらは形態学的計算として知られる原理に基づいており、ボディが複雑な計算を自動的に実行できることを意味する。
松ぼっくりの鱗片は、乾燥した条件では種子を放出するために開き、湿っているときは種子を保護するために閉じる。これは湿度に対する純粋に機械的な反応であり、脳もモーターも関与していない。
走る野ウサギの脚の腱は知的なバネのように機能する。足が地面に当たったときに受動的に衝撃を吸収し、そのエネルギーを放出して歩様を安定的で効率的にする。筋肉からそれほど多くの努力を必要としない。
人間の手について考えてみよう。その柔らかい肉には、持つ物体に自動的に適合する受動的な知能がある。私たちの指先はスマートな潤滑剤のように機能し、あらゆる表面に対して完璧な摩擦レベルを達成するために水分を調整する。
これらの2つの特徴がOptimusの手に組み込まれれば、現在必要とされる力とエネルギーのわずかな部分で物体を保持できるようになるだろう。皮膚そのものがコンピューターになるのである。
MIは、受動的な自動適応を達成するために機械の物理的構造を設計することがすべてである。つまり、能動的なセンサーやプロセッサー、余分なエネルギーを必要とせずに環境に反応する能力である。
ヒューマノイドの罠に対する解決策は、今日の野心的な形態を放棄することではなく、この異なる哲学に従ってそれらを構築することである。ロボットのボディが物理的に知的であれば、そのAIの脳は最も得意とすることに集中できる。つまり、高レベルの戦略、学習、そしてより意味のある方法で世界と相互作用することである。
研究者たちはすでにこのアプローチの価値を証明している。例えば、チーターのエネルギー貯蔵腱を模倣したバネのような脚で設計されたロボットは、驚くべき効率で走ることができる。
私自身の研究グループは、とりわけハイブリッドヒンジを開発している。これらは、硬いジョイントの正確さと強度を、柔軟なジョイントの適応的で衝撃吸収性のある特性と組み合わせている。ヒューマノイドロボットにとって、これは人間のように動く肩や膝を作ることを意味し、複雑で生命感のある動きを達成するために複数の自由度を解放することができる。
ロボティクスの未来は、ハードウェアとソフトウェアの戦いではなく、それらの統合にある。MIを取り入れることで、ついに研究室から自信を持って私たちの世界に踏み出すことができる新世代の機械を作ることができる。