「ご飯を作って」「洗濯して」で、AIロボットが動き出す未来も。

AIとロボット工学の最先端は、私たちの生活やビジネスに革命をもたらす可能性を秘めています。大規模言語モデル（LLM）の登場、特にChatGPT、LLaMA、Bardなどは、AI技術の新たな地平を切り拓きました。これらのモデルは、テキストと画像の入力に基づいて、人間のような応答を生成する能力を持ち、デジタル世界におけるAIの進化を加速しています。

一方で、ロボット工学の進歩は、物理的な世界でのAIの応用を拡大しています。AIを搭載したロボットは、反復作業を効率的に行い、物理世界での生産性を高めることが期待されています。「ロボット工学のためのGPT」の構築により、ロボットは物理環境を理解し、情報に基づいて意思決定を行い、行動を適応させることが可能になります。

基礎モデルのアプローチにより、AIは物理世界の多様なタスクに対応できるようになることが期待されています。このアプローチにより、AIはエッジケースのシナリオにも適切に対応し、人間レベルの自律性を実現する可能性があります。

しかし、これらの進歩を支えるためには、高品質なデータへのアクセスが不可欠です。ロボット工学においては、現実の物理的相互作用に基づく高品質なデータの取得が特に重要です。また、人間のフィードバックから学習する強化学習（RLHF）は、AIが人間の好みに合わせた応答を生成するために不可欠です。ロボット工学においては、AIが自律的に学習戦略を適応できるようにするために、深層強化学習（ディープRL）の成功が求められます。

この分野は、物理的な要件の複雑さから生じる独特の科学的課題に直面しています。しかし、ロボット基盤モデルの成長は急速に進んでおり、2024年には商業的に実行可能なアプリケーションが大幅に増加することが予想されています。このテクノロジー革命は、私たちの生活やビジネスに新たな機会をもたらすことでしょう。