ロドニー・ブルックスがロボティクスや人工知能について話すとき、その言葉には耳を傾ける価値があります。彼はMITのロボティクス名誉教授であり、Rethink Robotics、iRobot、そして現在のRobust.aiを含む三つの重要な企業の共同創設者でもあります。さらに、1997年から10年間MITのコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）を率いていました。
彼はAIの未来について予測を立て、その精度をブログで公開しています。彼は確かな知識を持っており、生成AIに対する過剰な評価を抑えるべきだと考えています。ブルックスは生成AIが印象的な技術である一方、その能力が多くの人々が想像するほど万能ではないと述べています。「LLM（大規模言語モデル）は重要であるが、その評価には慎重を期す必要がある」と彼はTechCrunchに語りました。
彼が指摘する問題点は、生成AIが特定のタスクを完璧にこなせる一方で、人間ができるすべてのことを行えるわけではないということです。「人間はAIシステムがタスクをこなすのを見ると、それを類似したことに一般化し、そのAIシステムの能力を過大評価してしまう」とブルックスは言います。「しかし、それは人間の能力モデルを適用してしまっているからであり、それは間違っています。」
さらに、生成AIは人間でも人間に近いものでもないため、人間の能力を割り当てることは誤りであると彼は指摘します。例えば、彼の最新の会社Robust.aiが手掛ける倉庫ロボットシステムに対して、LLMを使ってロボットの移動を指示するという提案がありました。しかし、ブルックスはこれを合理的な使用例とは見なしていません。「言語は役に立たず、作業を遅らせるだけだ」と彼は言います。「私たちは大量のデータ処理とAI最適化技術を使っているので、それによって迅速に注文を完了させることができる。」
ロボットやAIに関してもう一つの教訓は、やり過ぎないことです。解決可能な問題を解決し、ロボットが簡単に統合できる場所で自動化を進めるべきだと彼は言います。「私たちはすでに整理された場所で自動化を進める必要があります。例えば、倉庫は比較的制約が多く、照明は一定で、床には物が散らばっていません。」
また、ブルックスはロボットと人間が協力して働くことの重要性を強調し、実際の業務に適した形でロボットを設計しています。彼の会社のロボットはショッピングカートのような形をしており、問題が発生した場合には人間が簡単に操作できるようになっています。「技術を人々にとって理解しやすくすることで、規模で展開できるようにし、投資利益率も重視しています。」
AIには解決が難しい特異なケースが常に存在し、それには数十年かかることもあると彼は言います。また、ムーアの法則に基づく技術の指数関数的成長という誤った信念も指摘しています。例えば、iPodのストレージ容量が倍増してきた過去の例を挙げ、2017年には160TBのiPodが存在するはずだったと述べていますが、実際にはそんな容量は必要とされませんでした。
ブルックスは、LLMが高齢者の介護において特定のタスクをこなすロボットに役立つ可能性を認めつつも、それにも独自の課題が伴うと警告しています。「AIの問題は制御理論や高度な数学的最適化に関するものであり、言語モデルが問題を解決するわけではない」と彼は言います。
結論として、生成AIの能力を過大評価せず、技術を現実的に評価し、適切な用途に利用することが重要であるとブルックスは強調しています。
4o