かつて人工知能搭載の機械は未来のものと考えられていましたが、今日では未来は今です。 AIとロボット工学は、数多くの産業に変革をもたらしており、これらのテクノロジーの将来的な用途の可能性は広大です。すでに、AI駆動のロボットは工場での 反復作業を代替し、 食品の配達また、 私たちの代わりに車を運転することさえあります。AIとロボット工学の応用が拡大を続ける中、これらの分野ではキャリアの機会もさらに増えるでしょう。
ロボット工学とは、プログラムにより自立的に作業を完了できるロボットの設計と構築に焦点を当てた学問分野です。ロボット工学の目標は、人間がやらなくてもよいように、 退屈な作業や 危険な作業を自動化することです。多くのロボットが工場で使用されており、重い物を持ち上げたり、反復的な 組み立てライン作業を行っています。人間であれば、こうした作業の単調さに苛立ちを感じたり、 作業中に負傷したりするかもしれませんが、ロボットは文句 を言わずに同じ手順を同じペースで繰り返し実行し続けます。つまり、人間はより興味深く、肉体的に負担の少ない作業に集中できる一方で、作業はより効率的に行われるということです。
最新のロボットにはAIが組み込まれていることが多いですが、この2つは同じものではありません。最も簡単に説明すると、ロボットは無心な機械であり、AIはコンピュータ化された脳のようなものです。 ロボットは、特定のタスクを実行するようにプログラムされた「オートマトン」です。このタスクには、ほとんど思考を必要としないものが多いです。たとえば、ボルトを穴に何度も何度もねじ込む作業や、コンベヤーベルト上の箱を 手に取り、背後の別のコンベヤーベルト上に置く作業には、多くの頭脳は必要ありません。 一方、 AIは、コンピューターに思考、学習、問題解決をさせるテクノロジーです。AIの多くの応用例は、コンピューターやその他のデジタル機器で使用するソフトウェアの一部です。しかし、AIはロボットに組み込むこともでき、物理的な作業を実行する能力と、その作業中に人間のような知性を活用する能力をロボットに与えることができます。例えば、企業はレストランのテイクアウト注文を自宅まで届けることができる 配達ロボットを開発しています。このロボットは、AIを使用して環境をナビゲートし、A地点からB地点まで地図に従って移動しながら、車や歩行者などの障害物を避けるようにコースを調整します。
AIは、ロボットに搭載されたセンサーを使用して環境からデータを収集・分析し、機械学習によってそのデータを理解し、それに応じて適応させることで、ロボットの能力を次のレベルに引き上げることも可能です。単に繰り返される プロンプトに従うだけでなく、AI搭載ロボットは、センサーから収集した情報に基づいて問題を解決し、 意思決定を行うことができます。これは、郵便受けに突っ込むのではなく、郵便受けを避けて回るという単純な判断から、ロボットのメンテナンスが必要な時期を検知するためにロボット自体の振動を感知するという複雑な判断まで、さまざまなものがあります。
AIとロボットを組み合わせた最もよく知られている用途のひとつは、移動できるだけでなく、周囲を感知し、適応できるロボット装置の数が増加していることです。そのわかりやすい例が 自動運転車で、 車線を維持し、 周囲の車両や歩行者の動きを感知し、障害物を避けるために方向転換することができます。しかし、この種のテクノロジーには、もっと小さく、より一般的な用途もあります。それは、 ロボット掃除機です。ロボット掃除機は、周囲の環境を感知し、 隅々まで掃除 や階段から落ちないようにしながら、家具の周りを移動し、床の隅々まで掃除する必要があります。AIによるナビゲーション能力を備えたロボットは、 ホテルにも登場するようになってきており、ルームサービスでの食事やタオルなどの追加リクエスト品をゲストの部屋に届けるために使用されています。 AIを搭載したロボットは、異なるサイズや重量の品物を梱包して発送するといった、単純な動作と判断を組み合わせる必要がある作業もこなすことができます。また、 宇宙船で使用される部品の組み立てなど、複雑で正確な作業で、ミスが許されない作業もこなします。
これらのロボットの多くは、ロボット工学エンジニアによって設計および製造されています。ロボット工学エンジニアは、 医療から製造まで、幅広い分野におけるロボットシステムの設計、設置、テスト、メンテナンスを担当しています。ロボット工学エンジニアは、ロボットシステムが効果的かつ安全に機能するよう管理し、最新の技術開発に常に目を光らせ、それらの進歩を自らの機器やプロセスに組み込むよう努めています。 ロボット工学エンジニアは、機械エンジニアとコンピューター科学者の両方のスキルを活用し、問題解決や次世代ロボットの開発に取り組んでいます。
この分野における現在の研究の多くは、ロボットのデータ収集能力とAIの分析能力の統合に焦点を当てています。ロボットのセンサーは周囲の環境に関する詳細なデータを収集でき、AIはその後、このデータから 学習することができます。この2つを組み合わせることで、ロボットが動き回りながら 周囲を動き回り、 センサーを使って探索しながら、AIはデータを統合して世界に対する理解を深めていく。これは、汎用人工知能(AGI)を備えたロボットの開発という大きな目標に向けた大きな一歩です。 AGIとは、 SF映画で描かれているようなものです。つまり、認知能力が人間レベルに達した人工知能であり、ロボットの思考、推論、世界との相互作用能力が人間と同じレベルに達しているものです。 お読みいただきありがとうございました。