よし、賢いAIさん。ビデオゲームなら人間に勝てるでしょう。でも、ジェンガみたいな現実世界のパズルはどうですか？ ああ、いや、無理です

ビデオパブに連れて行けるロボットがここにいます。政治やスポーツの話であなたを退屈させることも、ラウンドを盛り上げることもしませんが、ジェンガで一緒に遊んで時間をつぶしてくれるでしょう。

ジェンガは、器用さと空間認識力を必要とするゲームであることは言うまでもありません。人間にはどちらも生まれつき備わっているものですが、金属製のロボットにはそうではありません。アメリカのMITの研究チームが開発したロボットは、指に2本の突起、手首にセンサー、そして目にカメラを搭載しています。

AI搭載のロボットが塔を調査している間、ソフトウェアはロボットの突起の一つにブロックを突くよう指示します。すると、そのブロックがどの程度動かせるかを判断するためにセンサーにフィードバックが送られます。ブロックが硬すぎる場合は、ロボットは別のブロックを試し、数ミリずつ押し続け、十分に突き出して塔の頂上に載せられるまで押し続けます。

押すのに適したブロックが見つかるまで突っ込むのは、まるでズルをしているように思えるかもしれません。しかし、2019年のこれまでの状況を考えると、ルールを破るロボットの方が断然いいでしょう。さあ、実際に動いているところをご覧ください…

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「チェスや囲碁などのより純粋に認知的なタスクやゲームとは異なり、ジェンガのプレイには、ピースを探ったり、押したり、引いたり、置いたり、整列させたりといった身体的なスキルの習得も必要だ」と、MIT機械工学助教授のアルベルト・ロドリゲス氏は今週語った。

「インタラクティブな知覚と操作が必要です。ブロックをどのように、いつ動かすかを学ぶには、タワーに触れなければなりません。これはシミュレーションが非常に難しいため、ロボットは現実世界、つまり実際のジェンガタワーと相互作用することで学習する必要があります。重要な課題は、物体と物理法則に関する常識を活用し、比較的少ない数の実験から学習することです。」

『サイエンス・ロボティクス』誌の論文で発表された結果によると、従来はエージェントにゲームの遊び方を教えるために使われてきた機械学習の技術である強化学習（RL）を使ってロボットにジェンガの遊び方を教えるには、必要となるトレーニングデータが多すぎるという。

代わりに、研究者たちは、ロボットがブロックの位置と触り心地の関係を抽象的に理解するのに役立つ、異なるアルゴリズムを採用しました。約300回の訓練を経て、ロボットは押しやすいブロックに焦点を合わせる方法を学習しました。

一回の動きに約2秒かかり、1回の連続実行で約21個のブロック（ゲームセット全体の約半分に相当）を、新しく構築されたタワーから取り出すことができます。このブロックは、タワーが不安定になりすぎてプレイできなくなるか倒れてしまう前に取り出すことができます。つまり、それほど悪くない対戦相手です。ロドリゲス氏は、同様のスキルをロボットがゴミの分別や製品の組み立てなどに活用できると考えています。

「携帯電話の組み立てラインでは、ほぼすべての工程において、スナップフィットやネジ山の感覚は視覚ではなく力と触覚によって得られます」と彼は述べた。「こうした動作のモデルを学習することは、この種の技術にとって非常に重要なのです。」®