ロボットペット等、進化を続けるロボット

ロボットは常に進化し続けています。今回の記事ではロボットペットをはじめとしたロボットに関する記事2つとコンピュータに関する記事1つをご紹介します。

ロボットペットはペットの代わりになるのでしょうか？

ロボペットは、動物の動きや音をシミュレートするようにプログラムされた、かわいらしいAI（人工知能）ロボットです。

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これまで、ほとんどのロボペットは高価なテクノロジー玩具であり、ソニーのAIBOロボット犬を含め、誰もそれらを本物のペットとは見なされていません。多くの動物愛好家は、ロボペットを飼うよりも犬や猫を飼いたくないと考えています。それがどれほど柔軟であっても、人間はロボットのジェスチャーをプログラミングアルゴリズムの産物として認識することができます。 20年近く前からロボペットに興味を持っているオーストラリアの哲学者ロバート・スパローによると、長い研究の結果、この人物は、ロボペットがペットと同じレベルの信頼性を達成する見込みはほとんどないだろうと結論付けました。 

家の中のペットを完全に置き換えることはできませんが、ロボペットは、子供、高齢者、および不治の病を持つ人々の移動のガイド、警告、またはサポートを専門とする盲導犬を置き換えることができます。..Theo The Conversationによると、毎年カナダの盲導犬トレーニングプログラムで卒業できる犬は23匹のみということです。彼らは各動物を訓練するために74,300米ドル以上を費やしています。これらの犬は、普通のペットではなく、特別な個体群を助けるために飼育および訓練されているペットです。飼い主が死亡すると、介助犬は獣医組織に戻されるか、新しい飼い主に移されます。

なぜ身体障害者補助犬をロボペットに置き換えてみないでしょうか？ ロボットは、サービスドッグを訓練するよりも安価なオプションであり、大量生産することができます。 沸騰したお湯の音、電子レンジ、呼び鈴などの警告機能が装備されている場合、それらは一人暮らしの高齢者の世話を助けることができます。 また、発作の検出、血圧の低下、薬物や食品中のアレルゲンの警告など、医療用警告犬の機能を実行する能力を超えています。

自律走行するように車をプログラムできれば、視覚障害者を都市の周りに誘導したり、障害物を回避したり、周囲の生き物と対話するようにロボットをプログラムしたりすることもできます。

ロボットはそこで止まらず、神経疾患を持つ人々をサポートすることもできます。 たとえば、AISTのパロシールは、「認知症、アルツハイマー病、その他の認知障害のある患者の感覚刺激のためのインタラクティブな治療ロボット」として宣伝されています。 パロとともに、ハスブロの猫ロボットもソーシャルサポートロボットと見なされています。 どちらもぬいぐるみのような柔らかい毛皮を持っており、音を立てたり、人間に撫でられたときに反応したりする可能性があります。

ギズモードによると、ロボペットやソーシャルサポートロボットが認知症患者や孤独な高齢者の不安や孤独を軽減するのに役立つことを示す研究があります。 しかし、研究では、多くの人々のために働いていないという欠陥があると警告しています。 将来、専門家が現在の欠点を克服する方法を見つければ、状況はより良くなるでしょう。

リスから得た貴重な情報を基に、未来の「スーパーロボット」が作成される？

米国の科学者は、人工知能システムの改善に貴重なデータを発見しました。これにより、リスのおかげで、各地形でナビゲーションができるロボットやデバイスの作成に役立ちます。

最近、カリフォルニア大学バークレー校（米国）のジャーナルScienceに掲載されたこの研究では、ユーカリの木に生息するリスの種の生物学を調査し、どの時点、どのように枝から枝へと跳躍したかを観察し、人工知能技術に応用します。

The Telegraphによると、リスは枝を通過するときにパルクールジャンパーと同じ動きをする生き物ですが、体を超高速で調整してバランスをとる能力のおかげで、どれほど距離でもちょうど一致する瞬間にジャンプでき、決して落ちない状態です。

特別な状況では、成功への道を見つけるため、リスは賢い科学者のように小さな頭脳を生かし、すべての知識を動員して何度も何度も試み、パラメーターを変更しました。5回以上の試みは必要ありません。
Scientific American は、研究チームの一員であった生体力学的研究者であるロバートフル博士の発言により、リスは背骨柔軟で頑丈な足と鋭い爪をもつことで、世界のどの現代の生き物や機会よりも、リスの動きは完全で、よりスマートロボットを作成するのにとても役立つとのことでした。「生物機械」（リス）からのデータは、人工知能システムの研究が続けられており、それによって、危険な任務や人間が到達するのが難しい場所での探索で人間に取って代わるスーパーロボットの生まれが期待されています。

交通状況を予測するようにコンピューターを鍛える

研究者たちは、ベルリン、イスタンブール、モスクワの交通ビデオをビッグデータ技術とともに使用して、交通状況を予測する脳をシミュレートしようとしています。

ワシントンポスト新聞によると、輸送と位置データの提供を専門とするドイツの企業であるHere Technologiesによって設立された人工知能（AI）研究所は、12月に交通予測コンテストを開催し、驚くほど正確な結果が得られました。

ドライバーの突然の決定は依然として交通予測を簡単に混乱させる可能性がありますが、競争の結果は、「ニューラルネットワーク」と呼ばれる複雑な計算セットアップが巨大なデータウェアハウスから検出するのが難しいパターンを認識できることを示しています。

そしてこれは、車両がある場所から別の場所に移動する方法の推測、および、研究者が輸送と環境問題の相互作用を分析する方法に影響を与える可能性があります。

ここで、Hereの研究リーダーでオーストリアの人工知能高等研究所の共同ディレクターであるMichael Koppにより、研究者がドイツ、トルコ、ロシアの主要都市から大量の交通データを収集し、数か月のデータが色分けされており、速度インジケーターは緑色、進行方向は青色、交通量は赤色になっています。研究チームは、長い映画からモデルを収集するためのソフトウェアツールの設計を開始しました。それらは、車両から直接提供されたデータを処理した後、特に5、10、および15分後に、交通状況を予測する能力に基づいて評価されます。

主催者は、トップグループが驚くほど正確な結果を得たと述べました。勝者である韓国の研究者ソンビン・チェのエラー率は非常に小さく、1％未満です。