サム・アルトマン氏は、OpenAIの求人情報が長い間ほのめかしてきたことを認めた：ChatGPTの背後にある会社は人型ロボットを開発している。

Sources ポッドキャストで OpenAI が実際に開発するのかどうか尋ねられたところ、CEO の答えは簡潔でした。 "私達はします。" この件の詳細は、人工知能の最新情報をご覧ください。

なぜ人間の形をしているのか

アルトマン氏にとって、二本足二腕の機械の理論的根拠は、美しさよりも実用的なものです。 「世界はまさに人間のために設計されている」と彼はポッドキャストで語り、ドア、キーボード、ツールはすべて人体を中心に作られていると指摘した。したがって、人間のいる空間で作業する必要があるロボットは、人間のフォームファクターと一致する必要があります。 「そのフォームファクターに合わせるのが良さそうです」と彼は言った。

この主張は、ほぼすべての人型開発者が行った主張と同じである。つまり、家庭、工場、病院、オフィスは車輪や線路用に設計されていないため、最も汎用的な労働者とは、その環境が構築された人間のような形をした労働者であるということである。

脳は難しい部分です

アルトマン氏によれば、ロボットが実際にどのようなものになるかは二次的な問題だという。こうした設計の詳細は、「ロボットを動かす脳を実際に理解することほど重要ではない」と彼は言う。

ヒューマノイドロボットの障害点はほとんどが認知的なものであるため、この区別は重要です。有能なマシンは、カメラやセンサーが見たものを解釈し、指示を理解し、一連の動きを計画し、適切な量の力で実行し、物理世界が協力を拒否した場合に適応する必要があります。マグカップを持ち上げることは、グリップが滑ったり、ハンドルが間違った方向を向いたり、マグカップが過度の圧力でしわになった紙コップになったりするまでは、些細なことのように思えます。 Engadget の発表分析によると、機械に 2 本の腕と 2 本の脚を与えても、それをどう扱えばよいか分からなければ、ほとんど効果がありません。

OpenAI の採用活動は、どこに困難があると考えているかを示しています。同社のロボット工学の役割は、物理的な AI システムをトレーニングするために必要な機械学習インフラストラクチャとともに、モーション制御、状態推定、アクチュエータ制御、ロボット全体の動作に及びます。

OpenAI のロボットの歴史

OpenAI がロボットを扱うのはこれが初めてではありません。同社の Dactyl 研究プロジェクトでは、実際の物体を操作するロボット ハンドを訓練しました。そのスキルをハードウェアに移す前に、すべての訓練がシミュレーションで行われました。チームはその後、ルービック キューブを片手で解くのにも同じアプローチを適用しました。これは、依然としてこの分野を定義しているシミュレーションと現実の問題の初期のデモンストレーションです。モデルはソフトウェアで何が起こるべきかを学習できますが、物理学が最終的な投票を獲得します。

同社の現在の求人情報は、同社が「体より頭脳」という枠組みが示唆するよりもハードウェアを真剣に考えていることを示唆している。リストには、カスタム電気機械アクチュエーター（関節を動かすモーター、トランスミッション、センシング、熱システムなど）に関する取り組みや、最終的にはハードウェアを大規模に生産することを目的とした製造およびサプライチェーンのポジションが示されています。

タイムライン: 2027 年のデモ

OpenAI ロボットをすぐに見たいと思っている人は、期待を和らげる必要があります。アルトマン氏は9月にフォーチュン誌に対し、「2027年にはクールなデモが行われると思う…あと数年はロボットが街を歩くことはないと思う」と語った。

OpenAIは、デモで何を披露するのか、そのヒューマノイドがどのようなものであるのか、また社外の誰かがいつ近づくのかについては明らかにしていない。曖昧さはこのカテゴリーの標準であり、そこでは演出されたビデオが日常的に現実世界の能力を上回っており、「自律的な」デモンストレーションは時々遠隔操作や慎重に演出された条件に依存しています。

混雑したフィールド

OpenAI は、すでに進行中のレースに遅れて参入しています。テスラは汎用人型ロボット「オプティマス」の開発に何年も費やしており、イーロン・マスク氏は商業販売を繰り返し約束したが、まだ大規模には実現していない。中国のXPENGは最近、同社の人型ロボット「IRON」が生産ラインから自律歩行して見出しを飾り、FigureからApptronik、1Xに至るまで、ベンチャー支援の新興企業の波が汎用労働力という同じ目標を追いかけている。

OpenAI がコンテストにもたらすものは、アルトマン氏が最も重要だと言う部分、つまりフロンティア AI モデルです。同社の推論システムを物理マシンを確実に制御できるように適応できれば、他の開発者が苦労しているインテリジェンス層がOpenAIの中核的な利点となる可能性がある。おそらくそれが賭けであり、同社が知覚、制御、作動のエンジニアを増員しながら、フォームファクタについては解決済みの隣接問題として話すことに抵抗がない理由もこれで説明できる。

何を見るか

注目すべき具体的なシグナルは、エンジニアリングのロードマップを明らかにする OpenAI のロボット工学の求人情報です。同社が公開するシミュレーションとリアルの研究。これは、同社のモデルが物理的推論をどのように処理するかを示します。そして、約束された2027年のデモには、構造化されていない環境における真の自律的な行動が含まれるかどうか。

ヒューマノイドが現実の製品カテゴリーなのか、それとも投資家の話なのかについて 2 年間議論してきた業界にとって、OpenAI の参入は意味のある信任投票となる。すべてのデスクにチャットボットを配置していた企業は、現在、すべての職場にロボットを配置したいと考えています。そして、戦いに勝つのはハードウェアではなくソフトウェアであることを事前に全員に伝えています。

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