株式会社博展 - 東芝実績動画
Welp、マシンは行って再現しました。ケンブリッジ大学の飯田史也博士は、小型で移動するロボットを設計し、将来の世代にそれらの設計を改良することができるロボットを開発しました。この創造がロボットの黙示録の先駆けとなるかどうかということに関して、飯田とチームは絶対的な恥ずかしがり屋のどこかにある程度の確信を持って書いている。
本日、科学者たちは、母と子のロボット工学に関する研究の概要をまとめたブログ記事を発表しました。このプロジェクトでは、モーターを内蔵した小さな立方体をさまざまな配置で組み立てることができるロボットアームの開発を見ています。 「母」のロボットは自律的にどの立方体構成がうまくいくかを学習し、その情報を組み込んで設計を改善することでさらなる世代のロボットを構築します。
研究者たちはロボットに何百回もその仕事を繰り返させ、若い赤ちゃんのロボットを世代ごとに生み出しました。マザーロボットが最終世代のクロールする立方体の子供を作成するまでに、彼らは最初の2倍の速さでクロールしていました。これは、デジタルDNAを洗練させた自然選択技術の実演です。あなたはそれが不気味であることを認めることを許されるかもしれません、しかし飯田は警告の原因がないと言います。
「自分でロボットを進化させるのは危険なのでしょうか」と彼のブログ記事を読む。 「そうは思わない。私たちの研究の目的は、創造性の根底にあるメカニズムを設計することです。機械が未知の物体をどのように処理できるか、新しいアイデアやデザインが統計プロセスから生まれてくる方法、そして本当に斬新なものを生み出すのに必要な時間、エネルギー、原材料、その他のリソースを知りたい」
自分自身の進化を工夫することができるロボットはいつか恐ろしくて人類に威嚇する何かを築く機会に上がるかもしれませんが、これはそれをするロボットではありません。 「エンジニアリングは、なぜそしてどのように物事が動くのかを理解することによってテクノロジーを一つ一つ作り上げるためのボトムアッププロセスです」と、ポストは続けます。 「生物とは異なり、進化し続けるロボットは、私たちの予想される範囲内にあり、管理されています。」
機械学習やセルフエンジニアリングへの影響は、連続した世代の可動キューブの最も魅力的な展望です。間違いを犯すことに関する最大の部分は、常にそれらから学ぶことです。このプロセスを自動化すると、Edisonの99パーセントということわざに汗をかく必要のない汗をかく人に渡すことができます。