Google DeepMind は、複雑な環境におけるロボットの意思決定能力の向上に取り組んでおり、最近 3 つの重要な開発をリリースしましたが、その中で最も注目を集めているのは「ロボット憲法」データ収集システムです。このシステムは、視覚言語モデルと大規模言語モデルを組み合わせて、ロボットがタスクを実行するときに人間に害を及ぼさないようにするための安全に関するヒントをロボットに提供します。これにより、ロボットの安全性・信頼性を向上させ、ロボット技術の開発をさらに促進し、さまざまな分野での普及を目指します。
Google DeepMind のロボット工学チームは、複雑な環境におけるロボットの意思決定能力の向上を目的とした 3 つの新しい開発をリリースしました。その一つが、ロボットが業務を遂行する際に人間に危害を加えないよう設計された「ロボット体質」を備えたデータ収集システムです。このシステムは、視覚言語モデルと大規模言語モデルを使用して、環境とタスクの要件を理解することでロボットに安全に関するヒントを提供します。フィールドテストでは、Googleは53台のロボットを導入し、安全性を確保するために統合力閾値や物理的キルスイッチなどの対策を採用した。これらの進歩はロボット技術の進歩に役立ち、ロボットがさまざまなタスクや環境にさらに適応できるようになります。
これら 3 つの開発は、ロボットの安全性と実用性に対する Google DeepMind の取り組みを示しており、将来的には、よりスマートで安全なロボットがより多くのシナリオで使用され、人間の生活に利便性をもたらすことが期待されます。 53 台のロボットのフィールドテストは、その後の研究に貴重なデータサポートも提供しました。