――AIロボットをはじめとするフィジカルAIへの期待が急速に高まっています。
原田 私の専門であるロボットによるマニピュレーション（物体操作）の分野でも、重要なイノベーションが現在進行形で起こっています。
ボトルの蓋を開けるといった動作は、人にとっては簡単ですが、ロボットにさせるのは非常に大変です。従来は、頑張ってコーディングしたり、ティーチング（ロボットに1つひとつの動作を教え込む作業）したりする必要がありました。
しかしAIモデルの登場以降、大きな変化が起き、今は「模倣学習に基づくロボット基盤モデル」が基本になっています。
模倣学習では、人のオペレーターがロボットを遠隔操作して作業を行い、そのときの動作データとロボットが見た映像データを取得します。これを何十回か繰り返すと、ロボットがその作業をできるようになるのです。しかも、環境が少し変わっても対応可能で、こうしたことは今までできませんでした。
AIモデルの重要な特徴の1つに「汎化」があります。少し大雑把にいうと、ある位置にあるモノを取る動作と、別の位置にあるモノを取る動作のデータを与えると、その中間の位置にあるモノも取れるようになるのが汎化です。いろいろなバリエーションのデータを大量に取得することで、その範囲の中で新しい動作を作れるのです。
この汎化によって、大量のデータがあれば、汎用ロボットを実現できるのではないか、という期待が持てるようになりました。この期待のもと、皆がこぞってデータを集めているというのがフィジカルAIの現在地です。
日本はまだまだ機械工学出身の研究者が多いですが、米国や中国ではコンピューターサイエンス出身のA I研究者がフィジカルA I分野に続々と参入してきています。