私たちのロボットパートナー：人間と機械の協働の未来を探る研究室

ピッツバーグ — ロボットと自動化の最大の可能性は、人間の仕事を奪うことではなく、人間が得意なことをできるようにすることで、人間の仕事をより良くすることです。

これは、カーネギーメロン大学の名門ロボティクス研究所の助教授ヘニー・アドモニ氏が率いる、ピッツバーグにあるカーネギーメロン大学のヒューマン・アンド・ロボット・パートナーズ（HARP）ラボへの最近の訪問から得られた重要な知見の 1 つです。

「従来の自動化の多くは、『いかにして人間を邪魔にならないようにするか』という観点から考えます。そして、実際に人間のことを考える場合、人間を動的な障害物のように、あるいはぶつからないように避けるべき環境要素の一つのように扱うことが多いのです」とアドモニ氏は説明する。「しかし、私の主張は、人間はロボットが協調作業を行う際に、ロボットが活用できる多くのものを私たちに提供してくれるということです。」

これは、GeekWire が最近ピッツバーグに戻った際に明らかになった、より大きなテーマを反映しています。つまり、労働力不足もあって、ロボット工学と自動化に関する全国的な議論は、脅威から機会へ、つまり雇用を危険にさらすものから労働力の重大な欠落を埋めるものへと移行しつつあるのです。

「ロボットは人間の仕事を補完し、熟練した人間を補完し、仕事をより良くし、人間の仕事をより充実させ、より価値あるものにするものだと考える必要がある」と、元アマゾン・ワールドワイド・コンシューマーCEOで、現在はRe:Build Manufacturingの会長を務めるジェフ・ウィルク氏は、今週公開されたインタビューで述べた。

アドモニ氏とその同僚は、その概念を家庭やキッチンなどの環境に取り入れ、ロボットが障害者や在宅医療従事者などの日常生活や仕事にどのように役立つかを探っています。

わかりやすく長さを考慮して編集した、Admoni 氏との最近のインタビューのハイライトを引き続きお読みください。

GeekWire: 現在の研究の焦点について説明していただけますか?

アドモニ：私たちは、ロボットが人間の良きパートナーとなる方法について深く考えています。私たちの研究において重要な要素は、人間のためのロボットを開発するためには、人間を理解する必要があるということです。そのため、私たちの研究の多くは、人間がどのように意思決定を行うのか、どのように情報を処理するのか、ボディランゲージや非言語行動を通してどのように意図を表現するのかといった認知科学から出発しています。そして、それらの情報を活用し、あるいはそれらの信号に敏感に反応するアルゴリズムを構築することで、ロボットをより賢く、より支援的で、より協調的なものにしようと努めています。

私たちは様々な分野で活動しています。特に支援分野に強い関心を持っています。ロボットが様々な障がいを持つ人々の自立した生活を支援し、失われた能力の一部を取り戻すことができるように支援する分野です。これは本当に刺激的な分野だと思います。現在、高齢者向けのAIの開発にも取り組んでいます。非常に似たコンセプトです。しかし、一般的には、人々にとって本当に良いロボットをどのようにして作ることができるかに非常に興味を持っています。

ロボットが雇用に与える影響に関する議論の多くは、産業や商業の現場で行われています。介護士にとってロボットはどのような影響を与えるのでしょうか？また、ここ数年の労働力不足は、あなたの研究を取り巻く動向にどの程度変化をもたらしましたか？

確かに効果はあります。私たちは、私たちの研究が、それを展開する人々に与える影響について深く考えています。現場では、この研究によって誰が影響を受けるのか、そして特定の役割を果たすロボットを作ることの意味について、ますます多くの議論が行われています。

そして実際、ロボットと直接やりとりしている人だけが影響を受けるわけではありません。例えば、支援ロボットの場合、人が自立して食事をする能力を与えれば、これまで食事を手伝っていた介護者も自分で食事をすることができるようになります。…介護者が社会的な交流を持ち、食事を共にする機会が生まれるのです。

私の仕事のモチベーションの多くは、ロボットが人間のためにできることをいかに活用し、人間が得意なことをできるようにできるか、ということです。つまり、ロボットはロボットらしくあるべきです。ロボットが最も得意とするタスクはロボットに任せましょう。人間同士の交流を置き換えるのではなく、人間同士の交流がより可能になるようにするべきです。

したがって、その文脈では、ロボットが人間の労働者に取って代わり、仕事を奪うわけではありません。

ロボットは仕事をする人々ともっと協力し、仕事をより良くしてくれると私は考えています。

自動化によって雇用が失われることは疑いようがありません。ATMでも、食料品店のレジでも、そして今後も続くでしょう。これは本当に大きな問題です。そして、こうした自動化システムによって職を奪われる人々に対して、私たちは何をすべきかについて話し合うことが重要だと考えています。

しかし、私の夢の世界では、仕事を置き換えるのではなく、人々がより効率的に仕事に取り組めるようにし、仕事の中で得意なことをもっとできるようにしてくれるテクノロジーを構築することになります。

最も大きな課題は AI と認知システムの領域にあると思います。ハードウェアはハードウェアでできることはできますが、何をすべきかを知っていなければならないからです。

私の観点から言えば、そうです。ハードウェアの担当者に聞けば、適切なグリッパーを見つけるのは本当に難しいと言うでしょう。数年前のAmazon Picking Challengeでは、ロボットが行うべきタスク、つまり特定の種類の物体を拾うというタスクに非常に特化していたため、吸盤グリッパーが優勝しました。吸盤でもそのタスクは達成できましたが、人に食べ物を運ぶには適していません。

私が本当にワクワクしているのは、アルゴリズムとAIの課題です。ロボットが適切な支援行動を選択して、人が何をしようとしているのかをどうやって特定するのか？人に合わせてパーソナライズするには？人によって望む方法は異なるかもしれませんし、もっと興味深いのは、ロボットに合図を送る能力が時間とともに変化する可能性があるということです。

では、AI の分野で、無制限のリソースが与えられた場合、今すぐに取り組む最大の課題は何でしょうか?

興味深い課題がたくさんあります。家庭内ロボット工学の長期的な発展は、大きな未解決の課題です。適応とパーソナライゼーション、人とロボットのコミュニケーション、信頼関係の構築、ロボットの説明可能性の確保など、様々な課題が存在します。これは「説明可能なAI」の領域に該当し、ロボットがなぜそのような行動をとったのかを人々が理解できるようにします。そして、特定の状況でロボットを使うかどうかを判断できるようになります。これは非常に興味深いことだと思います。

私が今本当に緊急だと考えているもう 1 つのアプリケーションは、自動運転車と、車内と車両の周囲の人々、歩行者、または他のドライバーの両方で自動運転車をどのように使用するかという点です。

現在、自動化の分野における最先端技術は何ですか?

私たちは構造化された環境における自動化に非常に長けています。工場の自動化、自動車を組み立てるロボット、あるいは他に障害物がない環境で、扱いにくい物質や有毒物質を決まった方法で取り扱うロボットなど、現場では限界まで達しています。まだイテレーションはできると思います。しかし、すべてのイテレーションは、不確実性にどう対処するか、つまり、ベルトコンベアから予想とは異なる方向から流れてくる物体にどう対処するかという点に焦点が当てられています。

どうやら吸盤を使っているようですね。

そうですね、Amazon はそのチャレンジで望んでいたものを得られなかったと思います。

したがって、自動化という点では、構造化された環境があれば、私たちはその分野で優れていると思います。

不確実性が生じ始めるとすぐに、その不確実性の認識とそれに基づいた行動の両面において、依然としてイノベーションが必要であることが分かってきます。そして、そこに人間が加わると、ロボットが真に自律的に世界を動き回る姿を見るのは、まだそれほど遠い未来の話だと思います。

確かにいくつか見かけます。でも正直に言って、今のところ人間が生活する環境で最高の自律型ロボットはルンバです。ここ15年間、私たちが使ってきたロボットの中で最高のロボットです。なぜなら、ルンバは一つのことだけをこなし、それを非常に上手くこなすからです。そして、人間と意味のある形でやりとりしようとはしません。

その点についてですが、 AmazonはAstroホームロボットをコンパニオンとセキュリティシステムの両方として位置付けているようですね。これは、あなたが見ているより広範なトレンドをどの程度反映しているのでしょうか？

Astroは、JiboやMayfield RoboticsのKuriといった、多目的なソーシャルコンパニオンを目指した市販の家庭用ロボットの長い歴史の中で、新たなロボットとして登場しました。そして、これは市場で非常に難しい役割だと私は考えています。もし誰かがそれを実現できるとすれば、Amazonなら間違いなく実現できるでしょう。なぜなら、彼らは莫大な資金とリソースを背景に持っているからです。

しかし、警備ロボットを、話しかけたり音楽を聴いたり、イベントを思い出させてくれるような、可愛い仲間として位置づけるのは間違いだと思います。ロボットはロボットのままにしておきましょう。警備ロボットとして使いたいならそれでいいのですが、犬のような見た目にするのはやめましょう。なぜなら、人々はペットにどんなイメージを抱くかという期待を持っているからです。そして、それを人々に売り込もうとする彼らの足を引っ張ることになると思います。やりすぎだと思います。

あなたの仕事について、他に伝えるべき重要なことは何ですか?

ロボティクスにおける公平性についても深く考えています。AI、多様性、公平性について議論が活発化しています。ロボティクスでも同じことが言えると思います。現実世界のデータで学習した技術システムや、現実世界のタスクを実行しようとする技術システムを提示する際には、必ず現実世界のバイアスを取り込んでしまうリスクがあるのです。

私たちが考えているのは、ロボットを使って人々にとってより公平な状況を実現する方法、つまり、近くに家族の世話を受けられない人や、幸運にも多くの支援資源などに恵まれている人にも、同じようにケアを提供できるようにすることです。それは可能だと思います。

しかし、逆の方向に進んでしまい、有色人種の顔認識ができないAIシステムになってしまう可能性も非常に高いと思います。だからこそ私たちは、社会における公平性という観点から、テクノロジーの役割について常に考えています。