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Jun 13, 2023

OpenAIの卒業生

SF は何十年もの間、私たちにロボット執事の登場を約束してきました。それがジェットソンズのロージーであれ、ロビン・ウィリアムズの生誕 200 年の男であれ、人類のあらゆる進歩にも関わらず、私たちは依然としてロボット執事です。

SF は、ジェットソンズのロージーであれ、ロビン・ウィリアムズの生誕 200 年の男であれ、何十年にもわたって私たちにロボット執事の登場を約束してきましたが、人類のあらゆる進歩にも関わらず、私たちはまだ待っています。

世界で最も有名な AI 研究所の卒業生が、その実現に近づいているようです。 ロンドンに拠点を置く Prosper Robotics は、元 OpenAI 社員の Shariq Hashme 氏が設立した新興企業で、家庭用ロボットを開発中で、今後 2 ～ 3 年以内に市場投入できるようにしたいと考えています。

Hashme氏によると、食器洗い機に物を入れたり空にしたり、洗濯をしたり、表面や床を掃除したり、サラダなどの簡単な食事を準備したりすることもできるという。

このロボットは車輪で走行し（二足歩行ロボットは家庭に導入できるほど信頼性の高いバランスがまだ備わっていません）、さまざまな作業に取り組むために上下に上げられる 2 本のアームを備えています。 その「手」は、皿やカトラリーなどの物を持ち上げたり片付けたりできるほか、服をたたんだり、ベッド上の布団をまっすぐにしたりすることもできます。

ロボットの各バージョンには、「50～100個のツール」が入った箱も付属する。これには、扱いにくいタッパーウェアの蓋を取り外すための吸盤や、人間が設計したものよりもロボットの形状にぴったりフィットする特殊なモップなどが含まれる。

安全上の問題がないわけではなく、衛生面とロボットがナイフを保持できるという事実の両方で、懸念される可能性のある領域の 1 つは食事の準備です。 しかし、Hashme氏によると、Prosperチームは、相互汚染を防ぐためにロボットに作業ごとに異なる「手袋」のセットを与え、衛生問題を解決したという（ロボットは手袋を食器洗い機に入れる方法も知っている）。

ナイフの使用に関しては、今のところこのロボットは人々から遠ざけられるだろうとハシュメ氏は言う。

「あなたが仕事に行けば、家のことはすべて彼らがやってくれるでしょう。 携帯電話のアプリで少しタイムラプスが表示され、彼らが何をしたのかがわかります。」

Hashme 氏は、実行可能な家事ヘルパーを作成する上での大きな課題は、地球に負担をかけずに、幅広い仕事を実行できるものを作成することであると Sifted に語ります。

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ロボットは長い間複雑な作業を実行できてきましたが、ハイテク工場で使用される種類の機械は数十万ドルかかることが多く、通常は 1 つの異なる作業に特化しています。

「家庭用ロボットを現実的なものにするために、これまでとは違うやり方をしなければならない最大のことは、システムのコストです。ですから、それは私たちがこれまでに行った中で最もエキサイティングなことのようなものです」とハッシュメ氏は、どこから見ても狂っているように見える彼のオフィスからシフテッドに語った。科学者のワークショップ。

同氏は、Prosper チームが、ほとんどのロボット工学エンジニアが時間をかけて検討しない問題、つまり、既製の電気コネクタを移動システムで機能させるような退屈な問題に取り組むことでこれを実現したと説明しています。 Hashme 氏によると、このような 20 ～ 30 の「トリック」を適用することで、Prosper は自社のロボット執事を 5,000 ～ 10,000 ポンドで販売する予定だという。

Prosper ボットのユーザーは、それに加えて月々のサブスクリプション料金を支払うことになります。これにはメンテナンスや保険が含まれ、より複雑なタスク (サラダを作るなど) のためにロボットを遠隔操作する実際の人々への支払いに充当されます。 これらの人々は Prosper robotics から報酬を受け取り、VR インターフェースを介してロボットを遠隔制御します。

遠隔地のチームが家の内部を見ることに関連するプライバシーの問題の一部を回避するために、チームはロボットが見ているテキストや人間の顔をぼかして表示するインターフェースを開発しました。

完全な自動化はまだ先のことであるが、ロボットに人間の制御が加わることで、家庭に導入する準備が加速するだろうとハッシュム氏は言う。 これは、家庭用ロボットを訓練するためのデータがあまりないことが原因の 1 つです。

人間が生成した膨大な量のテキストでトレーニングされる OpenAI の ChatGPT のような大規模な言語モデルとは異なり、ロボット執事は同じタスクを繰り返し実行することから学ぶ必要があります。