学習用データがボトルネックに

写真:現代ビジネス

しかしChatGPTの機械学習に使われる言語データとは対照的に、ロボットの機械学習に必要な仕事映像などのデータを大量に用意するのは至難で、そこが今後のロボット開発のボトルネックとして立ち塞がっている。が、その部分は恐らくコンピュータによるシミュレーションなど別の形で対応していくと見られている。 こうしたロボット版の基盤モデルを歓迎し、創業1年目のフィジカル・インテリジェンスには早くも(アマゾン創業者の)ジェフ・ベゾス氏やOpenAI、さらに(大手VCの)スライブキャピタルなどから総額4億ドル(600億円以上)もの投資が集まっている。 他にも、米スタートアップ「Figure AI」が開発する「人間と会話しながら働く人型ロボット」、あるいはイーロン・マスク氏のテスラが開発する「オプティマス」、さらには半導体メーカー「Nvidia」が開発するロボット用OS(基本ソフト)なども恐らく「基盤モデル」を採用した汎用ロボット技術と見られる。 これまで各種の製造工場で働くヒューマノイドなど作業用ロボットの開発は、大きな期待が膨らんでは弾ける(=実用化が失敗に終わる)サイクルが何度も繰り返された。ただ、今回は「基盤モデル」という新たなパラダイムの出現によって、これまで以上の期待が高まると同時に現実味も増していると見ることができるだろう。 【さらに読む】『米アマゾンが「週5日」出勤を義務化…！フリー・アドレス制も廃止するビッグテックの「本当の狙い」』