今年は、IBMのコンピューター「ディープ・ブルーが、6局の対局でチェスの世界王者ガルリ・カスパロフに勝利してから20年にあたる。これは間違いなく画期的な出来事だった。長年、チェスの対局は人工知能（AI）分野の進歩を測る基準となっていた。
機械が人間のように動くロボットの未来が予測されてきた。実際には、ディープ・ブルーの登場から20年の間に、機械の知能は機械の運動能力よりも速く、大きく進歩した。ロボット版オリンピックの実現は、まだかなり先になりそうだ。
Googleの親会社であるAlphabetは、ロボットの身体的知能の開発に多くの時間と資金を投じている組織の一つだ。そのAI子会社DeepMindは、シミュレーション環境で歩き、走り、跳ぶことのできる人工知能搭載マシンの開発に成功した。とりわけ重要なのは、事前の指示なしに、マシンが自らこれらの動作を学習できることだ。
歩く、走る、跳ぶ
DeepMindの研究者らは、3本の論文で、シミュレーション上のロボットがAIを使い、仮想環境にあるさまざまな障害物に適応して対応できることを示した。
1本目の論文で科学者らは、さまざまな種類のロボットをシミュレーション上で動かし、具体的な指示を与えずに跳ぶ、向きを変える、かがむことを学習させる方法を示している。シミュレーションで与えられたのは、転ばずに前進するといった大まかな目標だけだった。
2本目の論文は、より人間に近いロボットにも動作学習を応用できることを示している。人間の行動を記録したモーションキャプチャーデータを使って、歩く、地面から起き上がる、走る、向きを変えるといった技能を事前に学習させる。こうした技能を他の仮想障害物の克服に応用することで、人型AIは階段の上り方や、壁に囲まれた通路の進み方を学べる。
最後の論文は、特定の行動同士の関係を学び、見せられた動作を模倣するモデルを科学者らが開発したことを示している。たとえば、歩き方を見せられたことがなくても、異なる歩行スタイルを切り替えたり、動きを調整したりできる。
