ロボットはレストランで精度と効率を持って料理をする一般的な光景になっていますが、未解決の課題がまだ残っています。それは、キッチン内を独立して移動し、材料を選択し、おいしい料理を作ることができるロボットを構築することです。南カリフォルニア大学のコンピューターサイエンスの博士課程学生であるイシカ・シンは、この課題を克服する鍵は、ロボットと言語モデルの間のギャップを埋めることにあると考えています。
従来のロボティクスでは、各行動とその前提条件を明示的に定義する古典的な計画パイプラインが使用されています。しかし、このアプローチは、ロボットがプログラムが予期していなかった状況に遭遇した場合には不十分です。シンは、ロボットが特定のキッチン、文化、さらには食事を行う人々の好みの微妙なニュアンスに適応するために、より深いレベルの知識と直感を持つ必要があると主張しています。
ここで言語モデルが重要な役割を果たします。GPT-3のような大規模な言語モデル（LLM）は、ディナーやキッチン、レシピなどさまざまな分野で広範囲にトレーニングされています。これらは、ロボットが料理の複雑さを理解するのに役立つ膨大な情報を持っています。LLMは物理的なボディを持っていませんが、ロボットは環境との必要な物理的相互作用を提供できます。
ロボットとLLMを接続することで、研究者たちは両者の強みを活用しようとしています。ロボットは言語モデルの手と目として機能し、一方モデルは手元の料理タスクに関する高レベルな意味論的知識を提供します。この統合により、ロボットには任意の人間の雑用を処理する能力が与えられ、産業を革新し、日常生活をより簡単にすることが可能になるかもしれません。
しかしながら、LLMの限界であるエラーやバイアスの言語、プライバシーの懸念などが指摘されています。これらの懸念にもかかわらず、ロボティクス分野でロボットと言語モデルを組み合わせる可能性を探求する機運が高まっています。産業用ロボットのソフトウェアプロバイダーであるLevatasは、すでにこのアプローチを活用して、口頭の指示を理解し応答できるプロトタイプのロボット犬を開発しています。
ロボットと言語モデルの融合は大きな可能性を秘めています。さらなる進歩により、我々は、未知の環境を移動し、複雑なタスクを実行するのに必要な柔軟性、適応性、そして常識を持つロボットの新時代を目撃するかもしれません。真に知的なロボットを作成する道のりはすでに始まっており、ロボットと言語モデルのシナジーがパズルの欠けている部分かもしれません。