AI2が仮想空間と現実空間でのロボットによる宝探しに挑戦
アラン・ボイル著
コンピュータービジョンとナビゲーションは人工知能のおかげで飛躍的に向上しましたが、コンピューターモデルは現実世界でどれほどうまく機能するのでしょうか?
これは、シアトルのアレン人工知能研究所が今後数か月間にわたって AI 研究者に課す課題であり、その賞品としてオタクの名声と栄光が与えられる。
本日開始される AI2 の RoboTHOR チャレンジは、合成環境で AI エージェントをトレーニングするために行われてきた長年の取り組みを活用します。
AI2の研究科学者であるアニ・ケンバビ氏は、RoboTHORは次のステップに焦点を当てていると述べています。「ディープラーニングとコンピュータービジョンのモデルを、実環境で何かを行うように訓練できるとしたら…実際のロボットに実装した場合、このモデルはどれほどうまく機能するでしょうか？」と彼はGeekWireに語りました。
これは、自動運転車からロボット介護者に至るまで、様々なアプリケーションでこうしたモデルを実用化するための重要なステップです。しかし、実際のロボットや車でモデルをテストするには多額の費用がかかります。「この重要なテーマに関する研究の多くは、潤沢な資金を持つ組織でしか実施できません」とケンバビ氏は述べています。
同氏は、AI2のRoboTHORチャレンジは、公共の利益のために人工知能の現状を前進させるという非営利研究所の使命に沿って、現実世界に容易に応用できるコンピューターモデルの開発を「民主化」することを目指していると述べた。
このチャレンジでは、89の異なるアパートが配置された仮想世界が設定されます。それぞれのアパートには、椅子やテーブル、ソファやランプ、さらにはコンピューターのマニュアルなど、日常的な物が揃っています。
AI2は、75戸のアパートメントのシミュレーションソフトウェアとトレーニングデータを、RoboTHORウェブサイトを通じて一般公開する予定です。（ちなみに、「THOR」は「The House Of f inte R actions （インタラクティブなアクションのハウス）」の略です。）
「モデルのトレーニングを開始するために必要なサポートはすべて提供します」とケンバビ氏は語った。
コンピュータモデルは、任意の場所から特定のカテゴリーの物体までどれだけ正確に移動できるかで評価されます。例えば、モデルに「リンゴ」というカテゴリーが与えられた場合、部屋にあるリンゴを識別し、リンゴに近づくための経路を描き、リンゴを見つけたことを知らせる必要があります。仮想的な宝探しゲームと考えてみてください。
本当の勝負は、モデルを実際のロボットにアップロードし、実際のアパートで宝探しゲームをさせたときに、どれだけうまく動作するかを見ることです。チャレンジのこのフェーズでは、AI2は、レパートリーにあるどのアパートにも似せるように簡単に設定できる部屋を用意しました。
チームは、この種の実験用に特別に開発されたロボット、LoCoBot を使用して、14 のアパートのシナリオでモデルをテストできます。
AI2のシニアリサーチサイエンティストであり、ワシントン大学のコンピュータサイエンス教授でもあるルーズベ・モッタギ氏は、LoCoBotが選ばれたのは、このチャレンジに必要なセンサーとモビリティをすべて備えているからだと述べた。また、価格も5,000ドル程度と比較的安価である。
コンテスト主催者は、チームが希望に応じてIKEAの家具や一般的なオブジェクトを使って現実世界のRoboTHORルームを自由に構築できる環境を設計しました。RoboTHORルームをあらゆる形態で再現するには、約1万ドルの費用がかかります。
最高得点を獲得したチームは、シアトルで6月14日〜15日に開催されるコンピューター ビジョンおよびパターン認識に関する会議の Embodied AI ワークショップ用に用意される RoboTHOR ルームで、モデルのデモンストレーションを行うよう招待されます。
優勝者は、RoboTHOR チャレンジから生まれるであろう研究論文やプレゼンテーションで自慢できる権利も行使できるようになります。
「それが賞品だよ」とケンバビさんは冗談を言った。
別の種類の実験で LoCoBot が動作する様子を確認するには、このビデオをご覧ください。
