ヒューマノイドは具現化aiの未来なのか？

現場での急速な進歩

テキサス大学オースティン校のJoydeep Biswasによれば、状況は2、3年前から変わり始めたという。RoboCupで披露された新型ヒューマノイドロボットは転倒が減り、人間の付き添いなしで動作できるようになった。彼はこの飛躍を、いくつかの要因の組み合わせによるものとしている：大幅に改善されたハードウェア、アルゴリズムの進歩、そして新しいトレーニング手法である。歩行は今や、従来の制御ではなく、学習されたコントローラーによって制御されることが多い。モデルはシミュレーションで訓練され、その後現実世界へ転移される。これはsim-to-realと呼ばれる技術である。

2026年大会では、55チームのヒューマノイドサッカーが集結し、Biswas氏は国際大会としては多い数だと評価した。11対11のデモ試合では、ロボットたちがRoboCupのトラスティーズ（評議員）チームと対戦した。「かつてはそれは簡単なことだった」と彼は言う。「今年が難しかったとは言わないが、年々、トラスティーズにとっては楽ではなくなってきている」。また、連盟は選手権を簡素化し、2028年にはヒューマノイドサッカーリーグのみが存続することになる。

全てのタスクに適さない形態

Biswas氏によれば、ヒューマノイドはめったに最適な解決策ではないという。物体を掴んで移動させるといった単純な作業は、安定したベースを持つ車輪型ロボットの方が容易である。ヒューマノイドボディでは、計画立案には力、速度、加速度も考慮する必要があり、複雑さが大幅に増す。

ブリストル大学のSabine Hauertは、専門化されたロボット群が協働することで、「一つのエージェントに全てを集約するのではなく、増殖によって」人間と同じ能力を提供できる可能性があると考える。一方、カリフォルニア大学アーバイン校のRina Dechterはこの点を補足する：医療支援においては、ヒューマノイド形態は人々により良い印象を与えるかもしれない。ベルゲン大学のMarija Slavkovikは、SFがヒューマノイドロボットのイメージを大きく形成してきたことを指摘している。

デモンストレーションと現実との乖離

Biswas氏は、撮影条件が必ずしも明らかにされないプロモーションビデオに警鐘を鳴らす。何回のテイクが必要だったのか、特定のシナリオのためにシステムがどれだけ調整されたのか、単にブラシや照明を変えただけでどれだけ頑健なのか、と疑問を呈する。彼によれば、最も優れた進歩は、しばしば特定のシナリオに非常に最適化されており、汎用的ではないという。また、一般的な使用に必要なデータが不足しているとも考えている。彼は、人間がロボットを操縦して訓練データを生成するテレオペレーションを例に挙げ、多くの企業が「数百万から数十億ドル」を投資している分野だと述べる。しかし、これらのデータで十分かどうかについては疑問を抱いており、自動運転車と高精細地図の比較を引き合いに出している。

製品にとっての信頼性の閾値は非常に高いと彼は考える：「研究論文では、成功率80％は驚異的だと言われる。いや、製品としての成功率80％はひどいものだ」。さらに「99％でさえ十分ではない」と付け加える。3社から発表された家庭用ロボットについて問われると、どのロボットも単独で全ての家事をこなすことはできず、これらの装置は部分的にはデータ収集に役立っていると答えた。