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2026-03-07 13:00:00
殺人サイボーグがサラ・コナーをストーキングしたり、番兵がディストピアの空をパトロールしたりするずっと前に、この低予算映画は 1962 年に公開されました。 ヒューマノイドの創造 (これは、 YouTube) は、今日ではさらに適切だと思われる憂慮すべき質問をしました。機械が人類に奉仕するだけでなく、人類に取って代わるとしたらどうなるでしょうか?
この映画は核戦争後の世界を舞台に、ロボットに依存した社会を想像しています。科学者が「視床移植」を完成させ、人間の記憶を「巨大な中央コンピューター」に接続された合成体に移す。
しかし、一元化された知識だけでは十分ではありません。機械が生きた感覚経験を獲得したときのみ、機械はプログラミングを超越し始め、人類を脅かします。
低予算の制作の前提には、記憶転送、合成具現化、集中計算、機械の自己複製など、驚くほど現代的なアイデアが含まれていました。このテーマは、数十年後、より有名な映画シリーズで取り上げられることになります。しかし当時、それらは非常に独創的でした。
映画公開から30年以上経った今、 人気のメカニズム は、そのタイトルと同じ 1995 年 7 月の特集でそのアイデアを再検討しました。記事は映画に言及した後、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者ロドニー・ブルックス氏のロボット工学研究室で行われていた研究に焦点を当て、当時現実世界でロボットに何が起こっていたのかを探った。
枠に囲まれていても、 ヒューマノイドの創造、記事は実際には、別の、よりよく知られている映画の参照で始まりました。 「『2001 年宇宙の旅』では、HAL という名前の人工知能が木星行きの宇宙船ディスカバリーを制御していました。」
映画をご覧になった方は、HAL が 1992 年 1 月 12 日に運用を開始したことを覚えているかもしれません (アーサー C. クラークの原作小説では 1997 年でした)。 「HAL のない」現実世界でその日が過ぎたとき、ブルックス氏はマシン インテリジェンスの別のビジョンを追求することを決意しました。
同誌は、ブルックス氏は「宇宙船に人間の魂を吹き込むのではなく、人間の心をロボットの体に入れる」ことに着手したと書いている。
そのロボットはコグでした。
ゴーファイではありません
1995 年半ばの基準では、Cog は野心的であると同時に印象に残るものではありませんでした。「コンピューター チップ、モーター、ジョイント、ロッド、ケーブル、ワイヤー、ビデオ カメラの集合体が黒色の陽極酸化アルミニウム フレームに吊り下げられている」 人気のメカニズム それを説明した。 頭、首、肩、胸、腰はありましたが、足、皮膚、指はありませんでした。
しかし、哲学的には、これは当時の研究者が GOFAI (古き良き人工知能) と呼んだもの、つまり Deep Thought などのシステムに代表される「箱の中の脳」モデルからの脱却を意味していました。
GOFAI では、インテリジェンスとは、世界の完全な内部表現を構築し、それを推論することを意味していました。
ブルックス氏はこれに反対した。
「世界の複雑さは生き物の中で起こるのではなく、世界で起こるという考え方です」と彼は言う。 Cog は、大規模な内部マップを構築するのではなく、「並列動作」、つまり、センサー主導の単純なルーチンが連携して動作することに依存しました。ブルックス氏の研究室で作られた以前の昆虫型ロボットは、基本計画がなくても同じ原理を使って障害物を乗り越えていた。
「歯車も同じ原理を表しています」とブルックス氏は説明した。 「私たちは進化の層をいくつか飛び越えただけです。」
アラン・チューリングの思考実験
映画では中央の機械から流れる知性を想像していたが、ブルックスは具現化に賭けていた。
彼は 1950 年のアラン・チューリングの思考実験を参考にしました。として 人気のメカニズム 「チューリングは、人間のようなロボットを作り、田園地帯を歩き回って人間と同じことを体験させるべきだと主張した。」ブルックス氏はさらに、「これらすべてを総合して、『スタートレック』のデータ司令官からまったくインスピレーションを受けていないわけではないが、人間を造ることに決めた」と付け加えた。
Cog は限界がありましたが、前向きなアイデアに基づいて構築されました。 「コグの各目には広角カメラと狭視野カメラがあり、各カメラはパンとチルトが可能です。」
「カメラに映るものを自分の頭の動きと関連付けることを学ぶ」必要がありました。幼児のように学習する発達の枠組みは、ロボットが明示的なプログラミングではなく探索を通じて表現を構築する、現代の自己教師あり学習アプローチを予期していました。
ブルックス氏は機械の感覚についても推測し、疲労や痛みをシミュレートするために「コグのモーターに流れる電流の量」を制御する方法を説明し、将来の「タッチで学習できるセンサー付きの皮膚」を提案した。
30 年後、触覚センシング アレイと準拠アクチュエータは協働ロボットの標準となっています。
今日の最も強力な AI システムは広大なデータセンターでトレーニングされ、その「頭脳」は研究室のパッチ ケーブルではなく GPU のラック全体に分散されています。
大規模な言語モデルとマルチモーダル システムは、デバイス間で展開される前に、大規模な集中トレーニングが実行されます。ロボット工学では、クラウド システムにより、マシンは計算をリモート サーバーにオフロードできます。これは、架空の「巨大な中央コンピューター」のエコーです。
ブルックス氏の具現化の重視は、ボストン ダイナミクス、テスラ、フィギュア、アジリティ ロボティクスの最新のヒューマノイドがリアルタイム センサー フュージョンに大きく依存していることから、耐久性が証明されています。
カメラ、力センサー、ジョイント エンコーダーは、物理的な相互作用を通じて学習するニューラル ネットワークに信号を送ります。シミュレーションにおける強化学習は物理世界で洗練され、世界はモデルのままです。
歩く前に走ってください
コグには腕、脚、そして歩行が与えられたが、当時はあまりにも問題があると見なされていた。 人気のメカニズム しかし、MITの別のロボット研究者であるマーク・ライバート氏が、独自の走行バランスロボットでこの課題に対処していたことには言及した。 「私たちは、歩くことよりも走ることのほうが簡単だと考えています。ですから、私たちのモットーの 1 つは、『歩く前に走らなければならない』ということです。」と彼は言いました。 」
現在の二足歩行動物は、走ったり、ジャンプしたり、突き飛ばされてから回復したりすることができますが、大規模な自律性は依然として制限されています。多くの人型生物は今でも監視されています。
という不安が ヒューマノイドの創造 捕らえられたもの、つまり置き換え、アイデンティティ、制御の喪失は今日でも存在しますが、ロボットが生物学的人間に取って代わるのではなく、認知的置き換え、つまりアルゴリズムの作成、設計、診断、構成に焦点が当てられています。
「中央コンピュータ」はクラウドAIサービスです。 「視床移植」は、何十億もの人間の人工物から抽出されたトレーニングデータです。
ブルックス氏はかつて自分の目標を「HALの箱状の脳とデータの具現化された人間に近い精神との間のギャップを埋めること」と説明した。 「最終的な結果は確かにデータ司令官のようなものになるでしょう。しかし、それは長い道のりです。」と彼は認めた。
この距離はここ数年で縮まりましたが、消えたわけではありません。ヒューマノイドは倉庫内を移動でき、AI システムは会話して画像を生成できます。しかし、チューリングが想像したような自由な方法で「田舎を歩き回り、人間のすることを実際に体験する」人は誰もいません。
あれから60年以上が経ち、 ヒューマノイドの創造 が警告を発しましたが、私たちは依然として、集中化された知性と生きた経験の間の空間を模索しており、どちらの極端にも完全には到達していません。
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