ロボットが家庭に入り、高齢者の介護を行うとともに、自立した生活を支援する日は、そう遠くないと考えられます。そのためには、私たちが考えることなくこなしている細かな家事を、ロボットも習得する必要があります。現代の多くのAIシステムは、実行される動作の注釈付き画像を数千枚分析することで、特定のタスクを遂行するよう訓練されています。こうした手法は、ますます複雑化する課題の解決に役立っていますが、依然として非常に特定のタスクに焦点を当てており、訓練には多くの時間と処理能力を必要とします。
ロボットが高齢者の介護を担うのであれば、家庭内で直面する問題の範囲は、こうした訓練の状況と比べて格段に広くなるでしょう。一日のうちに、ロボットは、お茶を入れることから、会話をしながらベッドのシーツを替えることまで、あらゆることをこなすことが求められるかもしれません。これらはいずれも困難な課題であり、同時にこなそうとすれば、さらに難しくなります。どの家庭も同じではないため、ロボットは素早く学習し、環境に適応しなければなりません。家を共有する人なら誰もが知っているように、必要な物がいつも同じ場所にあるとは限りません。ロボットは、それを見つけるために臨機応変に対応する必要があるのです。
一つの方法は、経験に基づいて知識を蓄積し、それを新たな問題にどのように適応させて応用するかを見極めることができる、生涯学習が可能なロボットを開発することです。お茶の入れ方を学習した後、同じスキルをコーヒーを入れることにも応用できるかもしれません。
科学者が知る最も優れた学習主体は人間の脳です。人間の脳は生涯にわたって学習する能力を持ち、複雑で絶えず変化する環境に適応し、日々さまざまな問題を解決しています。人間の学習過程をモデル化することで、まるで別の人間と接するかのように、自然に対話できるロボットの開発につながる可能性があります。
子どもの発達をシミュレーションする
人間をモデル化し始める際に最初に問うべきは、どこから始めるかという点です。アラン・チューリングは、著名な数学者であり、人工知能の思想家でもあります。彼は次のように述べています。述べています：
大人の心を再現するプログラムを作ろうとするのではなく、子どもの心を再現するプログラムを作ってはどうだろうか。そのプログラムに適切な教育課程を施せば、大人の脳が得られるはずだ。
彼は、子どもの脳を、教育によって満たされ、知的な大人の「システム」を形成できる空の帳面にたとえました。しかし、科学者はロボットにモデル化し、組み込むべき人間の子どもは何歳なのでしょうか。ロボットは、どのような初期の知識やスキルから始める必要があるのでしょうか。
新生児は、できることや周囲の世界を認識する能力が非常に限られています。赤ちゃんの首の筋力は頭を支えるには十分ではなく、手足をまだ制御することを学んでいません。
生後0か月から始めることは、ロボットにとっては非常に制約が多いように思えるかもしれません。しかし、赤ちゃんに課される身体的な制約は、実際には学習の焦点を少数の課題に絞るのに役立ちます。例えば、目と聞こえてくるもの、見えているものを連動させることを学ぶといったことです。こうした段階は、周囲の世界の複雑さをすべて理解しようとする前に、赤ちゃんが自分自身の身体のモデルを構築していく初期段階を形成します。
私たちは、ロボットにも同様の制約を適用しました。まず、筋肉の制御がない状態を模倣するため、さまざまな関節の動きを固定しました。また、新生児がどのように世界を「見る」かに合わせて、ロボットのカメラ映像を調整しました。大人が慣れている視界よりもはるかにぼやけた映像です。ロボットに動き方を指示するのではなく、自ら発見させることもできます。その利点は、時間の経過とともに調整が変化したり、手足が損傷したりしても、ロボットがそれらの変化に適応し、動作を継続できることです。
遊びを通じた学習
私たちの研究によると、こうした学習の制約を適用することで、新たな知識やスキルを習得する速度が上がるだけでなく、学習内容の正確性も向上します。
ロボットに、制約を解除するタイミングを管理させることで、関節をより細かく制御できるようにし、視覚も改善させます。ロボット自身が学習速度を制御できるようになります。ロボットが現在の学習範囲を飽和させた時点で制約を解除することで、乳児の筋肉の成長を模倣し、ロボットが独自のペースで成熟できるようにすることができます。
乳児の学習過程をモデル化しましたそして、最初の10か月間の成長をシミュレーションしました。ロボットが、自らの行う運動と受け取る感覚情報との相関関係を学習するにつれ、乳児に見られる典型的な行動、例えば「手への注視」（子どもが手を動かしながら長時間じっと見つめる行動）が、ロボットの行動にも現れました。
ロボットが自身の身体を協調させることを学ぶにつれ、次に到達する重要な節目は、周囲の世界を理解し始めることです。遊びは子どもの学習において重要な役割を果たします。遊びは、子どもが環境を探索し、さまざまな可能性を試し、その結果を学ぶのに役立ちます。
当初は、テーブルにスプーンを打ち付けたり、さまざまな物を口に入れたりするような単純なことかもしれませんが、やがてブロックで塔を作ったり、形を合わせたり、物を正しい穴にはめ込んだりすることへと発展していきます。これらの活動はすべて、後に身につけるスキルの基盤となる経験を構築するものです。例えば、錠前に合う正しい鍵を見つけることや、鍵を鍵穴に差し込んで回すための微細運動スキルなどです。
今後、こうした技術を基に発展させることで、ロボットは、人間が日常生活で当たり前のように受け止めている複雑な環境や課題に学習して適応する手段を得られるかもしれません。いつの日か、人間のニーズに寄り添い、人間と同じようにそれに応えることができるロボットの介護者が誕生する可能性もあります。
