最近、AIについて考えていて、ふと面白いことに気づきました。
現在の画像生成AIでは、画像を作るときに、すべてを細かく設計する必要はありません。
「雰囲気を変えて」
「水彩画風にして」
「抽象画のようにして」
といった、かなり抽象的な指示でも、それらしい結果を生成してくれます。
では、この考え方をロボットに持ち込んだらどうなるのでしょうか。
もしかすると、将来のロボット開発は、
「このロボットに、あのロボットの特徴を足して、今の特徴をひとつ引いてください」
というような方法になるのかもしれません。
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目次
- 画像生成AIでは、すでに始まっている
- ロボットも「特徴」で指定できる？
- 「ロビ－二足歩行＋立ちコマ」
- 歩き方そのものを特徴として扱う
- AIが抽象的な指示を具体的な動作に変える
- 2028年くらいなら？
- 技術的にできても、流行るとは限らない
- 「生成できる」と「自分で作れる」は違う
- ロボット・ジェネレーターという考え方
- おわりに
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- 画像生成AIでは、すでに始まっている
画像生成AIを見ていると、以前のコンピューターとはずいぶん違うことが分かります。
昔なら、画像を作るためには、人間が一つ一つの要素を指定する必要がありました。
ところが現在は、
「もっと柔らかい雰囲気にして」
「水彩画っぽくして」
「抽象的な感じにして」
といった、人間にとってはかなり曖昧な言葉でも、AIがその意味を解釈して具体的な画像に変換してくれます。
つまり、
人間は細部を設計するのではなく、「特徴」を指定する。
AIが、その特徴を具体的な形にしてくれるわけです。
ここが、これからのロボット開発を考えるうえで重要なのではないかと思いました。
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- ロボットも「特徴」で指定できる？
もしロボットでも同じことができるようになったらどうでしょう。
例えば、
「もっと滑らかに歩くロボットにして」
という指示を出したとします。
現在なら、この「滑らかに歩く」を実現するために、人間が歩行パターンを設計したり、関節の動きを調整したりする必要があります。
しかし将来のAIなら、
「滑らかな歩行」という特徴を理解して、ロボットの具体的な動作に変換する
ことができるかもしれません。
さらに、
「今の歩き方を少し残しながら、別のロボットの滑らかな足の動きを加えて」
というような指示もできるようになるかもしれません。
これは、画像生成で行われている「特徴の変換」にかなり近い考え方です。
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- 「ロビ－二足歩行＋立ちコマ」
例えば、ロビをベースに考えてみます。
ロビは二足歩行のヒューマノイドです。
そこで、極端な例として、
ロビ − 二足歩行 ＋ 立ちコマの動き
とAIに指示してみる。
するとAIは、
「ロビの身体や外観は残す」
「二足歩行という特徴を取り除く」
「立ちコマのような動きの特徴を追加する」
という意味として解釈します。
そして、その結果として、
「ロビの姿をしているけれど、立ちコマのような動きをするロボット」
を生成する。
そんなことが、将来は可能になるかもしれません。
もちろん、実際には物理的な制約があります。
しかし重要なのは、
人間が一つ一つの関節の動きを指定しなくても、「どんな特徴を持たせたいのか」を指定できる
という考え方です。
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- 歩き方そのものを特徴として扱う
さらに面白いのは、ロボットの「形」だけではありません。
動きそのものも特徴として扱えるのではないかということです。
例えば、
「ロビの身体に、なめらかに動く足の動きを組み合わせる」
という指示です。
人間なら、「なめらかに」と言われても、それを20個のサーボモーターの具体的な角度データに変換するのは簡単ではありません。
しかしAIが、
- 足の軌道
- 関節の速度
- 加速度
- タイミング
- 重心移動
- 左右の連動
などから「なめらかな歩行」という特徴を理解できれば、それを別のロボットに移植できる可能性があります。
つまり、
「歩き方」をひとつのデザイン要素として扱える
わけです。
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- AIが抽象的な指示を具体的な動作に変える
ここまで来ると、ロボット・ジェネレーターのイメージが見えてきます。
例えば、
ロビ ＋ なめらかな歩行 − 現在の歩行パターン ＋ 立ちコマ的な動き
というように、人間が特徴を指定します。
するとAIが、
抽象的な指示
↓
ロボットの動作・機構として解釈
↓
3Dモデルやシミュレーション
↓
関節の動作データ
↓
実際のロボット用データ
というところまで変換していく。
現在は、この間に人間がたくさん入っています。
将来は、この「間」をAIが埋めていくのではないかと思います。
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- 2028年くらいなら？
では、いつ頃こういうことができるようになるのでしょうか。
5年先、10年先まで予測すると、さすがに分からなくなります。
技術そのものだけではなく、
- どのAIが主流になるのか
- どのロボットが普及するのか
- どんなサービスが登場するのか
- そもそも、この使い方が流行るのか
まで考えなければならないからです。
そこで、もう少し近いところを考えてみます。
2028年くらい。
現在すでに画像生成AIで起きていることを考えると、
「ロボットの特徴を足したり、引いたりして、新しい動作を生成する」
という考え方が登場していても、それほど不思議ではないと思います。
これは未来を断言しているわけではありません。
現在見えている技術の延長線上にある、2年程度先の想像
というくらいの感覚です。
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- 技術的にできても、流行るとは限らない
ここは非常に重要です。
「技術的にできる」と、
「実際にみんなが使う」
は別の話です。
例えば、ロボット・ジェネレーターが技術的には完成していたとしても、
「そんなものを誰が使うの？」
となる可能性もあります。
逆に、非常に簡単で便利な使い方が見つかれば、一気に広がるかもしれません。
画像生成AIが広がった理由の一つは、
専門家でなくても、言葉で指示すれば結果が出てくる
という分かりやすさだったのではないでしょうか。
ロボットでも、
「もっと猫っぽく動いて」
「転びにくくして」
「ゆっくりだけど力強く歩いて」
というような指示で、本当にロボットの動作が変わるようになったら、かなり面白いと思います。
そのとき初めて、
「ロボットを設計する」ことが、一般の人にも身近になる
のかもしれません。
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- 「生成できる」と「自分で作れる」は違う
ただし、ここには画像生成とは大きく違うところがあります。
AIがロボットを生成できたとしても、
そのロボットを自分で作れるとは限りません。
画像なら、生成した瞬間に画面で見ることができます。
ロボットの場合は、
- 部品を用意する
- 機構を作る
- モーターを取り付ける
- 電子回路を用意する
- ソフトウェアを組み込む
- 実機で調整する
必要があります。
つまり、
AIが生成する世界
と
現実の物理世界
の間には、まだ大きな距離があります。
だから、2028年ごろにロボット・ジェネレーターが登場したとしても、「自分で実際に作る」というところまで簡単になるかどうかは、別の問題だと思います。
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- ロボット・ジェネレーターという考え方
それでも、この方向は面白いと思います。
これまでのロボット開発では、
形を設計する ↓ 部品を決める ↓ 機構を作る ↓ 制御プログラムを書く ↓ 動かす
という順番でした。
これが将来、
「こういう特徴のロボットが欲しい」
↓
AIが設計する
↓
AIが動作を生成する
↓
シミュレーションする
↓
実機用データを作る
という流れになったら、ロボット開発の考え方そのものが変わります。
「プログラムを書く」というより、
「特徴を指定する」
ことがロボット開発の入口になるわけです。
これは、現在の画像生成AIが起こしている変化とよく似ています。
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- おわりに
5年先の未来を正確に予測するのは難しいと思います。
だから、あまり遠い未来まで考えるより、
今すでに始まっている技術が、あと2年くらい進んだら何ができるようになるのか
と考えてみる。
そのくらいが、今の自分にはちょうどいい未来予測に感じます。
画像生成AIでは、すでに「特徴を指定して、具体的なものを生成する」ということが始まっています。
だったら次は、
「ロボットの特徴を指定して、ロボットを生成する」
ということが起きても不思議ではありません。
「ロビから二足歩行を引いて、立ちコマの動きを足す」
「この歩き方の滑らかさを加える」
「もう少し転びにくくする」
そんな抽象的な指示だけで、AIが具体的なロボットの形や動作を作ってくれる。
もしそんな時代が来たら、ロボット開発はかなり面白くなりそうです。
そして、そのときに実際に自分で作って試せる環境があると、さらに面白い。
AIが「作る」時代から、人間がAIと一緒に「考えて作る」時代へ。
ロボットにも、そんな変化がやってくるのかもしれません。
