科学者がロボットにIKEAの家具を組み立てさせるのを好む理由

イケアの家具を組み立てようとして失敗するというフラストレーションと苦悩は、あなたにとっては屈辱的な練習のように思えるかもしれないが、次のことを知っておいてほしい。パーティクルボードの悪夢は、いつかそれほど愚かではないロボットを生み出すかもしれないのだ。

近年、ロボット工学者たちは、IKEAの家具を組み立てることが、ロボットに現実世界の混沌への対処法を教える優れた方法であることを発見しつつあります。ある研究グループは、仮想ロボットアームが試行錯誤しながら椅子を組み立てるシミュレーターを開発しました。また、別のロボットアームを使って現実世界でIKEAの椅子を組み立てることに成功しましたが、20分かかりました。そして今、人間が次に必要とする部品を予測し、それを手渡すことで、IKEAの本棚の組み立てを手伝うことができる、親切なロボットが登場しました。

「これは簡単に試せるものの一つです。研究室で本棚を数個壊しても、大したことではありません」と、南カリフォルニア大学のロボット工学者、ステファノス・ニコライディス氏は語る。彼はこの研究についてまとめた論文の共著者で、5月に国際ロボティクス・オートメーション会議で発表された。「費用もかなり安く、そして私たち全員が人生のどこかの時点でやらなければならないことでもあります。」

ニコライディス氏とその同僚たちは、まず様々な人がイケアの本棚を組み立てる様子を研究することから始めた。絵文字付きの説明書を渡す代わりに、被験者に本棚のフレームを支える板と棚板の取り付け順序を即興で考えさせた。（これは重要な違いだ。なぜなら、この実験のより大きな研究課題は家具の組み立てではないからだ。この点については後ほど詳しく説明する。）この結果に基づき、研究者たちは被験者をタイプ、あるいは好みで分類することができた。例えば、棚板を片方のフレームにすべて取り付ける人もいれば、両方のフレームに棚板を1枚ずつ同時に取り付ける人もいる。これらは動作シーケンスと呼ばれる。

次に、被験者にもう一度組み立てをさせたが、今回は近くにロボットアームがあり、部品を取ってくれた。研究者は、被験者がどの部品（棚または支柱）から始めたかを記録し、ロボットがヒントを得るためのパターンを確立した。「あなたが来て、最初の棚を置くとしましょう」とニコライディスは言う。「そうですね、ロボットはそこまでは知りません。次に2番目の棚を選びます。そして今度は3番目の棚を置き始めます。つまり、あなたは6つの棚すべてを一列に組み立てたユーザーのグループに属している可能性が非常に高いということです。その後で突然好みを変える可能性は非常に低いです。」ロボットは人の好みを知ると、次に、同じような人が以前に選んだ部品を渡す。実験では、ロボットがこのようにして人間のスタイルに迅速かつ正確に適応し、適切な部品をうまく渡すことができることが示された。

AI研究者が画像認識アルゴリズムを開発する方法に例えてみましょう。猫を検出したい場合、ニューラルネットワークに大量のネコ科動物の画像を入力する必要があります。ニューラルネットワークは既に多くの例を学習しているため、アルゴリズムは一般化することができます。また、これまで見たことのない猫の写真を見せた場合、過去の知識を活用して、実際に不機嫌な毛むくじゃらの四足哺乳類であると認識していることを確認することができます。

このロボットも同じことを行っていますが、静止画像のバンクを使うのではなく、人間が棚や支柱を組み立てた順序、つまり人間の好みに基づいたシーケンスの例を参考にしています。「ロボットは、次にすべき行動が次の棚を渡すことだと、非常に高い確率で認識しています」とニコライディス氏は言います。

画像に含まれている可能性があるもの: 建設用クレーン

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しかし、結局のところ、この研究の目的は、自宅に来て本棚の組み立てを手伝ってくれるような高度に専門化されたロボットを開発することではない。また、このような複雑な作業を自力でこなせる機械を開発することでもない。イケアの家具を組み立てる時に人間が感じる 以上にロボットを狂わせることなく、ロボットに人間と協力する方法を教えることだ。

ロボットが私たちの仕事を奪うという騒ぎはさておき、現実には、機械が私たちの仕事を完全に奪うよりも、一緒に働いてくれる可能性のほうが高いでしょう。当面は、そしておそらくかなり長い間、人間は特定の作業においてはるかに優れた能力を発揮するでしょう。どんな機械も人間の手の器用さを再現したり、人間のように問題を解決したりすることはできません。ロボットが得意とするのは、力ずくの作業です。自動車の組み立てラインを想像してみてください。ロボットアームは車のドアを持ち上げますが、細かい作業には人間の手が必要です。

実際、イケアの家具はロボット工学者にとって便利な実験場となっています。まるで自動車工場のミニチュア版のようです。「イケアの例では、ロボットはどのようにして工具を届けることができるのでしょうか？」とニコライディス氏は言います。「効率的かつ生産性の高い方法で実現したいですよね？ロボットが作業員が必要とする工具を予測し、それを届けられるようにしたいのです。」

彼のチームの構想は、このシステムを人間とロボットが協働する可能性のある他の状況にも一般化することです。例えば、航空機整備士が機械にレンチを掴んでもらうような状況などです。ロボット工学では、これはヒューマン・ロボット・インタラクション（HRI）と呼ばれ、人間と機械が互いに競争するのではなく、それぞれのスキルを活かしながら協働することを目指しています。

しかし、まだ道のりは長い。これらの実験では、ロボットが自ら人間の行動を検知するのではなく、研究者がロボットに人間の行動を指示した。（研究チームは現在、ロボットが実際に人間を観察し、自ら行動を理解できるマシンビジョンシステムの開発に取り組んでいる。）

そして、この種の協力には、考慮すべき様々なニュアンスがあります。例えば、ロボットはドライバーを誰かの手に押し込むのではなく、安全に手渡さなければなりません。常に邪魔にならないようにしつつも、助けられるほど近くにいなければなりません。「物理的な努力も必要です」とニコライディスは言います。「例えば、私は遠くにあるものよりも近くにあるものを拾う可能性が高くなります。道具の配置や物体の配置を少し変えるだけで、また違った変化が見られるでしょう。」

ロボットは、負担になるのではなく有用であり続けるために、こうした不確実性に何らかの形で適応しなければなりません。「ロボットを開発する際には、一つのやり方がすべての人に当てはまるわけではないことを認識することが重要です。調理師、看護師、整備士、外科医など、ほとんどすべての労働者がそれぞれ異なる方法で仕事をしています」と、カリフォルニア大学バークレー校のロボット工学者ケン・ゴールドバーグ氏は述べています。ゴールドバーグ氏は今回の研究には関与していません。「ですから、人間の好みに適応するロボットは、より魅力的で役立つものになるでしょう。この論文は、こうした好みを学習するための興味深い新しい方法を提案しています。」

さて、もしよろしければ、親切なロボットさん、あの恐ろしいイケアの六角レンチを私に渡してください。

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