その質問、まさに核心を突いていますね。正直なところ、その観察は非常に的確で、現在、いわゆる人型ロボットのほとんどがこの2つのカテゴリーに分類されます。SF映画で見るような真の「人間」とは、まだまだかけ離れています。
これを分解して見ていくと、理解しやすくなります。
1. 高度な「ラジコンおもちゃ」——見せているのは身体能力、頭脳ではない
多くの発表会で「おお！」と驚かされるロボット、例えばスムーズにコーヒーを入れたり、服を畳んだり、太極拳をしたりするものの裏には、実は「操り人形師」がいます。
- リアルタイム遠隔操作 (Teleoperation): エンジニアがセンサー付きのスーツを着用し、バックステージで同じ動作をしています。ロボットは鏡のように、その人物のあらゆる動作をリアルタイムで高精度に模倣します。
- 目的は何か？ このデモンストレーションは主に「身体能力」、つまりロボットの最高のハードウェアレベルを披露するためのものです。そのバランス能力がいかに優れているか、関節がいかに柔軟か、指がいかに正確か。これ自体は大きな技術的進歩ですが、この時点ではロボットの「脳」は空っぽで、実際に思考し決定しているのは背後にいる人間です。
ですから、この観点から見ると、それを「ラジコンおもちゃ」と呼んでも全く過言ではありません。ただ、このおもちゃは非常に高価で精密なだけです。
2. 歩く「Siri」——指示は実行するが、世界を理解しない
もう一つの種類のロボットは、確かに人間がリアルタイムで操作することなく、自律的にいくつかのタスクを完了できます。例えば、「テーブルの上の赤いリンゴを取ってきて」と指示するとします。
それは一連の複雑な計算を開始します。
- 認識： カメラで環境をスキャンし、「テーブル」がどれか、「リンゴ」がどれか、「赤色」がどれかを識別します。
- 計画： 障害物を避けて歩く経路を計算します。
- 制御： リンゴを潰さないように、腕をどれだけ伸ばし、どれだけの力で掴むかを計算します。
これは非常に賢く見えますよね？しかし問題は、それが厳密に定義されたプログラムを実行しているという点です。
- 「理解」していない： それは「リンゴ」が食べられるものだとか、地面に落ちたら腐るとか、なぜあなたがそのリンゴを欲しがっているのかを知りません。それはただ「赤いリンゴを取る」という指示を、それが理解できる数学的・物理的なタスクの山に分解して完了させているだけです。
- 汎化能力の欠如： Aのキッチンでリンゴを取るように教えれば、それはうまく学習します。しかし、それをBのキッチンに持っていくと、配置が少し違うだけで「フリーズ」してしまい、どうすればいいかわからなくなるかもしれません。それは応用が利きにくいのです。
これはSiriや他のスマートスピーカーと同じです。「今日の天気はどう？」と尋ねれば、標準的な答えをくれますが、それは寒暖を「感じ」ているわけでもなく、あなたが外出時に上着を一枚羽織るべきかどうかを「気にかけて」いるわけでもありません。ですから、この種のロボットを「歩くSiri」と呼ぶのは、非常に的確な表現です。
真の知能には何が足りないのか？
真の知能を持つロボットと、現在のこれらの「未完成品」の間には、大きな隔たりがあります。この隔たりは主に以下の点から構成されています。
- 常識 (Common Sense): これが最大の壁です。人間は生まれつき、コップは壊れやすいものだとか、水は物を濡らすものだとか、人は壁を通り抜けられないといったことを知っています。ロボットにはこれらの「当たり前」の知識がなく、すべてを膨大なデータで学習させる必要があり、しかもその効果は往々にして良くありません。
- 自律的な意思決定と計画能力: 真の知能とは、例えば「この部屋をきれいに片付けて」という曖昧な目標を与えられたときに、それが「きれい」とは何かを自分で理解し、手順（まず掃除機をかけるか、それともテーブルを拭くか）を自分で計画し、予期せぬ事態（例えばゴミ箱がいっぱいになっているのを発見したとき）に遭遇しても、自分で解決策を見つけられる能力です。現在のロボットは、基本的に「あなたが私に何をさせたいか、それを私がする」という段階に留まっています。
- 環境との真のインタラクション: 仮想世界でAIにチェスをさせたり、チャットさせたりするのと、物理世界で重い体を制御してドアを開けたり、水を注いだりするのとでは、難易度が指数関数的に異なります。物理世界は不確実性に満ちており、光、摩擦、わずかなミスでさえ、タスクの失敗につながる可能性があります。
要するに、あなたの感覚は正しいのです。
現段階の人型ロボットを「ラジコンおもちゃ」や「歩くSiri」と見なすのは、非常に冷静かつ正確な位置づけです。それらは特定のタスクの実行者であり、汎用的な問題解決者ではありません。
しかし、これは悲観的なことではありません。これらの「不器用」に見えるロボットは、真の汎用人工知能への必須の道筋です。成功するたびに遠隔操作は、より柔軟な「身体」を磨き上げ、自律的なタスクの完了は、より賢い「脳」を訓練しています。私たちはロボットが「よちよち歩き」をしている時代にいますが、走るにはまだ遠いものの、一歩一歩が重要です。