Googleの親会社であるアルファベットは、日常業務を正確かつ効率的に処理できるロボットの創出を目指した「Everyday Robots」というプロジェクトを立ち上げた。しかし、このプロジェクトのウェブサイトが公然と述べているように、アルファベットが直面している最大の問題は小さな問題です。ロボットにA地点からB地点に移動するように指示するのは簡単です。お茶を飲むためにそれを得ることはそうではありません。さらに、ロボットは、最も単純なコマンド以上のものを解釈するのが難しいという問題に直面しています。ロボットがタスクを実行するように求められた場合、口頭での命令が明確で簡潔で、AIの学習したキーワードに適合する場合にのみ応答します。全体として、それは非常に限られたハードウェアであり、可能性を秘めていますが、まだその大部分を集めていません。Googleの機械学習アルゴリズムとの協力は、これを変えるか、少なくともEveryday Robotsを大きな改善に向けた軌道に乗せるに違いない。
Googleは現在、ロボットに少しだけ複雑なコマンドを実行する能力を教えるために同社自身が構築したアルゴリズムに依存しています。たとえば、毎日のロボットはコップ一杯の水を手に入れるように指示することができますが、これはまさにこの方法で尋ねられた場合にのみ行われます。Googleが新しいMLシステムで目指していることは、より口頭でのニュアンスの理解を可能にすることです。このテクノロジーの巨人の目的は、与えられたコマンドが「コップ一杯の水を汲みにかける」または「私はのどが渇いています:私に何かを手に入れてもらえますか?あり得ないほど平凡に聞こえるが、ロボットがこのような可変速度に追いつくことができれば、Googleはロボット工学の非常に技術的な部分、つまり人間の相互作用を模倣することに本当に追いつくことに成功した。
誤解しないでください、私はスカイネットの台頭として靴ひもを結ぶことができるロボットを称賛していませんが、人間のスピーチからコンテキストを効果的に収集する能力は、本質的にコンテキストという言葉に付随する意味を持たないオブジェクトに誘導することは困難です。そういえば、スカイネットが向かっているのかもしれない。まあ、毎日のロボットに轢かれることは、外出する最悪の方法のようには聞こえません。