Generalistは4月2日(木)、ロボット学習のスケーリングにおける最新のマイルストーンとなる汎用AIモデル「GEN-1」を発表した。
従来モデルを凌駕する高い成功率と作業速度
GEN-1は、ロボットの動作精度において目覚ましい進化を遂げている。従来のモデルが平均64%の成功率にとどまっていた一連のタスクにおいて、GEN-1は平均成功率を99%まで大幅に向上させることに成功した。さらに特筆すべきは作業効率の高さであり、タスクの完了速度は最先端の従来技術と比較して約3倍に達している。
驚異的なのは、これほどの高い成果を達成するために必要なロボットのデータ量が、各タスクにつきわずか1時間のみである点だ。極めて短時間のデータ収集で高い精度と速度を学習・実現できることは、実社会におけるロボット導入のハードルを大きく下げる要因となる。
動画が示す「即興的知能」と多様なタスク実行能力
同社が公開した解説動画やデモンストレーション映像からは、GEN-1の持つ多様な動作能力と適応力が明確に読み取れる。動画内では、他のロボットのメンテナンス作業、洗濯物の折りたたみなど、多岐にわたる作業を実行できることが示されている。
加えて、財布への紙幣の収納、LANケーブルのポートへの接続、複数のペンをファスナー付きポーチへ収めるといった、手先の細やかな動作も円滑に行う。
さらに映像で強調されているのが、未知の事態に対する「即興的知能」である。例えば、ロボットがワッシャーをスロットに挿入するタスクにおいて、部品を誤った向きで置いてしまう事態が発生しても、ロボットは自らもう一方の手を使って部品の角度を微調整し、作業を完遂するようすが記録されている。
物理世界における汎用知能の実現に向けた重要な一歩
今回の発表はデジタル空間の学習だけでは到達できない、現実世界の複雑さに適応して動作する次世代のAIとして、GEN-1の今後の展開が大きく注目される。
Generalistの公式YouTubeから詳細の動画を確認できる。
