触れたものを感じるロボット
何年も前、有名な人類学者のアシュリー・モンタギューは、「接触を通じて伝達されるコミュニケーションは、人間関係を確立するための最も強力な手段である」と書きました。 しかし、2023 年 5 月初旬、彼らはここにいます。ボローニャ大学の研究者グループは、機械に触覚を提供しようと努めています。 そうすることを目的として、彼らは 2 つの技術を採用して、ロボットハンドに 2 つの異なるタイプの感度を与えています。 1 つ目は少し粗く、手のひらの表面の大部分をカバーします。2 つ目は、物体の硬さ、粗さ、滑らかさに関するより豊富で完全な情報を提供します。 後者は指先によって伝達され、装置はこの領域に正確に配置されます。
現在、工学部のロボティクス研究室では、博士課程研究者のアレッサンドラ・ベルナルディーニが非常に忍耐強く働いて、すべてがどのように動作するかを訪問者に説明しているだけではありません。可鍛性のあるゴムのような素材で作られた小さな半球状のセンサーが取り付けられており、コンピューターに信号を送ります。保持している物体の特性に関する情報を提供します。しかし、彼女はデモンストレーションに伴う昼食用に持ってきたイチゴ 2 個も喜んで手放します。 ロボットハンドが赤い果物を絞ると、センサー内の光送信機がゴムの乱れをデータに変換し、一緒に、または別々に動く折れ線グラフとして画面に表示されます。
彼女と一緒に、チームのもう一人のメンバーであるロベルト・ミーティーニがデモンストレーションを続けています。 長方形の構造物が彼の右手首にしっかりと取り付けられた後(一端には手を挿入するための穴があり、反対側の端にはロボットのプロトタイプが接続されています)、彼はゆっくりと指を引っ込めたり伸ばしたりし始めます。 コンピューター制御のベルナルディーニ氏の助けを借りて、彼は義足に手の動きを指示する前腕の筋肉の動きを読み取り、それを再現できるように教えている。 肘の少し下にあるリストバンドがこの情報を収集し、無線センサーを介してロボットに送信します。
2 人のエンジニアは、他の 6 名の同僚を伴い、ジャンルカ パリ教授の指導の下、IntelliMan プロジェクトの最初の一歩を踏み出したばかりです。 このプロジェクトは、ヨーロッパ 6 か国の 13 の大学、企業、研究センターからなるコンソーシアムによって形成され、ロボット (上に示した手のような義手であれ、独立した機械であれ) を可能にする新しい人工知能駆動の操作システムを開発することを目的としています。環境と人々との交流の両方から学ぶこと。 欧州委員会は、大陸の主力研究およびイノベーション計画であるホライズンヨーロッパプログラムの一環として開始された人工知能およびロボット工学の取り組みの上位42件の中からこのプロジェクトを選択した。 この取り組みをまとめた文書によると、これらは「関連する技術的課題に対処することで私たちが住む社会を改善する」可能性があるとして選ばれたという。 選ばれた提案の中には、人工知能研究の安全性を確保しようとする大規模センターから、水の再生、リサイクル、危険な場所で現場作業員やインフラ保守員を支援するドローンの開発のアイデアまで、さまざまな提案が含まれている。
インテリマンに関して、パリ教授は歴史あるイタリアの都市にある彼のオフィスで、2022年9月から2026年2月までに欧州委員会から受け取る予定の450万ユーロ(480万ドル)からどのような利益を得ようとしているのか説明している。まず第一に、彼らの目標である。所有者がグラスを持つ、ドアや引き出しを開けるなどの日常動作を簡単に行えるようにする義肢を作成することです。 次のステップは、これらの機能を自立型マシンに移すことで、すぐに食器洗い機を自動で設置したり、食後にテーブルを片付けたりするロボットホームアシスタントになる可能性がある。 彼らが人々と対話できるようにすることが目的ですが、まだ彼らとチャットできるとは誰も期待すべきではありません。 目標は、新しいタスクを教えること、つまり一度何かを行う方法を示し、後でそれを繰り返すことができるようにすることだけでなく、習得した作業を変化する状況に適応できるようにすることです。 たとえば、以前は存在しなかった道上の障害物、たとえば、以前のものより滑りやすい物体などです。
これを実現するには、視覚 (カメラとセンサーで解決できます) と、より困難な触覚が必要であり、現在取り組んでいます。 しかし、これは機械にそれを提供するだけでなく、義足の場合、それを使用する人も何らかの方法でそれを感じることができるようにするためでもあります。「たとえば、私たちは握力の伝達に取り組んでいます。振動触覚モーターとは、[力が高いか低いかに応じて]異なる周波数振幅で振動する小型モーターのことです」と研究室に戻ったミーティーニ氏は説明する。 「これは、市場にある最も先進的なプロテーゼでもまだ実現できないことです」と彼は付け加えた。
研究者たちは、コンピューターと最先端の機械の最新のプロトタイプで満たされた空間で作業していますが、そこには多数のケーブル、ボール紙、数巻の絶縁テープ、エンジニアたちがあらゆる種類のものを取り出す大きな金属製のキャビネットもあります。大、中、小のツール。 私たちの想像力を統括する、調和のとれた丸みを帯びた形をした、超近代的で白く無菌の技術の世界と並んで、この実験室は、進歩が(少なくともその一部は)依然としてプラグや締め付け角度が散乱している場所で起こっていることを思い出させてくれます。 、オブジェクトをどのように機能させるかを理解するために、何度も組み立ててテストする必要があります。 これらは、学生、博士課程の学生、新進気鋭の研究者、熟練した研究者が集まり、集まり、時には重複する同時プロジェクトに取り組んでいる場所です。 おそらくこのような状況だからこそ、各目標を小さなタスクに分割して確実に管理し、最終結果に向かって一歩ずつ、しかし着実に前進することが不可欠です。
現在、IntelliMan の場合、ボロネーゼ グループを構成するエンジニアは、ロボット グリップがどのように機能するかを理解することに集中しています。「まず物体に到達し、次に接触を確立し、接触しているかどうかを知るためにその周囲のコンテキストを理解する必要があります。」グリップ力を高めることができます」とミーティーニ氏は説明する。 これにはいくつかの方法がありますが、最も一般的なのは、プロセスを失敗せずに実行および繰り返す方法の概要を示す数学的モデルを作成することです。 「これの問題は、理論的には完璧に機能しますが、実際には、どこに接触するのか、どのように動作するのか正確にわからないことです。そのため、私たちは別のアプローチに取り組んでいます。 「これは確率に基づく人工知能なので、センサーの測定値を取得して確率モデルにマッピングし、グリップがどうあるべきかを教えてもらうことができます。現実の世界は確率的なものであり、数式のようなものではありません」と研究者は付け加えた。 。
失敗、予期せぬ落とし穴、そして異常な解決策を伴うこの現実世界は、この研究において重要な役割を果たします。 それは、工場労働者が日常業務の隠された秘密を共有し、切断者が科学者たちに義足を本当に役に立ち、妨げにならないようにするために必要なものを正確に伝えるという形をとります(イタリア政府の国立事故研究所が運営する専門リハビリテーションセンター)ボローニャ近郊のブドリオの予防はコンソーシアムに属しています)。 しかし、古い問題に対してさまざまなアプローチを模索するという考えも非常に強く存在しており、実際、それはこのすべての集団的な取り組みの基礎となっています。 たとえば、マシンは周囲で何が起こっているかを感知するだけでなく、何よりもこの情報を使って次に何をすべきかを知っています。 これは彼らが「現在では完全に確立されているが、その関連性はまだ調査中の2つのアプローチを組み合わせることで」解決しようとしているものだとパリ氏は指摘する。 そして、それが彼のプロジェクトの大きな特徴の 1 つであるため、彼はその説明に長々と答えます。
一方では、より古典的なアプローチがあります。これは、ロボットが時間と空間内で実行するすべてのアクティビティをマッピングして事前設定することで構成されます。つまり、ロボットはある時点で特定のオブジェクトを拾い上げ、それをそのままにしておくというものです。別の。 「業務を行っている状況に関する完全な情報がなければ、これらのソリューションを実践することは困難です」と彼は指摘します。 日常生活や人々との交流は予測不可能であることを考えると、これはまったく不可能です。 ここで、考えられる 2 番目のアプローチが考えられます。これは、機械学習と人工知能の重要なアプローチです。それは、何百万もの例を通じて機械に供給される膨大な量のコンテキスト情報を収集し、何かがどのように行われるかを学習することです。 パリ氏によると、これには大きな制限もあります。つまり、非常に豊富な証拠、非常に豊富なデータが必要となるため、たとえば経済学の分野で研究している場合、無数のデータが存在するため、それを編集することが可能になる可能性があります。参考資料が利用可能です。 しかし、彼らが想定しているようなロボット応用の場合、その情報は存在せず、手の届くところにもありません。なぜなら、この情報の収集には時間や設備などが必要となり、費用がかかりすぎるからです。
「ある意味、私たちはロボットの設計図を定義し、ごくわずかな実験に基づいて、その設計図を環境の実際の条件に適応させるのに十分なデータを収集しようとしているのです。しかし、私たちはまた、人間、人間、この環境に積極的に存在し、環境と対話し、教育することです」とプロジェクト コーディネーターは要約します。
46 歳のパリ氏は、より完全で独立したロボットを作成するためのソリューションを追求することに数十年を費やしてきた人物として、自信を持って語ります。 彼は、この分野、つまりますます信頼性が高く、シンプルで安価になる擬人化ロボットハンドの開発における先駆者である機関からこれを行っています。 その歴史は、大学のロボット研究室のいくつかの展示ケースに展示されているプロトタイプを通じて振り返ることができます。 1988 年にイタリア IBM が資金提供した最初のデバイス (2 本の平行な指と、人工筋肉、さまざまなモーターで駆動される腱、および計算機と電子機器のシステムによって制御される反対側の親指を備えた初歩的なデバイス) から、最新のデバイスの 1 つまでです。これは、編組ロープ腱伝達装置を備えた洗練されたアームによって動かされるロボットハンドであり、研究者はこれによって触覚センサーの導入に向けた最初の一歩を踏み出し始めています。 この以前の知識ベースに加えて、達成されたすべてのおかげで、また途中で除外されたすべてのおかげで、私たちは現在、新世代に向かっています。
しかし、パリ氏が率いるプロジェクトは、ロボットハンドや義足全体をはるかに超えています。 彼らは家庭用ロボットだけでなく、さまざまな産業への応用にも取り組んでいます。 一方では、英国のオンラインスーパーマーケットチェーンのオカドと、大きな箱から果物を取り出して小さな箱に詰めることができるロボットの開発で協力している。 そのためには、リンゴ、オレンジ、イチゴなどの種類に応じて把持力を変更できる必要があります。 さらに、彼らは自動車産業にとってさらに困難なことに取り組んでいる(スロベニアの部品会社 Elvez もコンソーシアムのもう 1 つのパートナーである):ケーブルとコネクタ、つまり取り扱いにかなりの器用さが要求される変形可能な材料の組み立てだ。
彼らはこれに向かって進んでいます。 そして次のブレークスルーは、科学の多くの分野における障壁を打ち破ることにかかっています。 これらは、ロボットに事前に割り当てられた計画とロボットが周囲をどのように認識するかを最もよく表現するための数学から、並行する技術開発まで多岐にわたります。タッチ センサーは依然として進歩と改善の過程にあります。 しかしパリ氏は、機械と人間の間の相互作用がどのように展開するかを特に懸念しており、この目的のために、このプロジェクトは心理学者のチームによってサポートされています。
この経路においてタッチが担う役割は、現時点ではまだ非常に初歩的なその発展に大きく依存します。 それにもかかわらず、私たちは人間のコミュニケーションにとって、おそらく最も複雑なこの感覚の力について述べたアメリカ英国人の人類学者アシュリー・モンタギューの言葉を忘れてはなりません。 1999 年に亡くなったプリンストン大学教授も、古典的な著書『Touching: The Human Significance of the Skin』の中で次のように主張しています。「感覚の進化において、触覚は間違いなく最初に存在しました。触覚は感覚の親です。私たちの目、耳、鼻、口です。[...] バートランド ラッセルが少し前に指摘したように、それは私たちに現実の感覚を与える感覚です。私たちの幾何学や物理学だけでなく、その向こうに存在するもののすべての概念も同様です。私たちは触覚に基づいています。」
「タッチがますます重要になるということには同意します。タッチは、オブジェクトや周囲とインタラクションするときにゲームを完全に変えるものだからです。これにより、ロボットが効果的な方法で環境とインタラクションする能力が本当に解き放たれると思います」とパリ氏は信じています。 しかし、当面のところ、人間と機械の関係がうまく機能するように彼と彼のチームが提案しているのは、一種の共有自律性である。 このようにして、マシンと対話し始める人は、マシンを、教えられ、徐々に自分で決定を下す自由を与えられる必要がある子供のように扱います。 「それは、ロボットが人間に完全に依存するところからスタートするということです。ロボットは物事のやり方を知らないからです。人間がロボットに何をすべきかを教え、それによってロボットの自律性が高まります。これからはこれを独立して行うことができます」と研究者は説明します。 このプロセスは、ロボットに対する人間の信頼も築きます。
ロベルト・ミーティーニ氏は社交的な場で「何の仕事をしているの?」と尋ねられると、たいてい「ロボットと人間の相互作用に取り組んでいます。人間とロボット、あるいはその逆を結びつける方法を研究しています。」と短い言葉を選ぶ。 なぜなら、重要なのはロボットを作ることではなく、ロボットが連携する自動システムエンジニアリングの主要分野の理論的基礎を本質的に支えるこの関係性であると彼は主張するからである。 このエンジニアは博士論文の中で、5歳の誕生日に両親が買ってくれたおもちゃのロボットについて言及した。 彼はまた、改善への道においてタッチの重要性を確信しています。「タッチを感知して反応する能力は、ロボットが操作タスクや自律動作をより良く達成できるだけでなく、人間の意図を理解し、人間のニーズに応えることもできるようになります。より直感的で効果的なインタラクションにつながります。」
これは確かにいいですね。 しかし現時点では、一見すると基本的な能力を備えたロボットについて話しているとしても、人工知能の開発の潜在的な予期せぬ結果についてますます表面化しつつある恐怖に直面することは避けられません。 結局のところ、これらは新しいことを学習できるロボットです。 「私たちはすべての研究に倫理原則を適用します」と質問されたとき、パリ氏は言います。 しかし、ロボットにある種の倫理を伝えるという考えを彼らは思い描いているのだろうか? 「いいえ、原則的にはそうではありません。私たちはそのことに取り組んでいません。私たちは、彼らが実行するすべての作業が安全に行われるように安全に取り組んでいます」と彼は答え、さらに次のように付け加えました。要件。"
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