フィジカルインテリジェンスは、シリコンバレーで注目されているロボット技術の開発を行っていると発表しました。この企業は、一般的なロボット知能を構築することを目指し、商業化よりも研究に重点を置いているということです。
サンフランシスコにある本社は、外からは控えめな印象ですが、内部は活気に満ちています。受付もなく、ロゴも目立たないが、様々なロボット実験が行われています。ロボットアームは、ズボンをたたむ、シャツを裏返す、ズッキーニを皮むきするなどの作業を試みており、これらはデータ収集とモデル評価の一環です。
共同創設者であるUCバークレーのセルゲイ・レヴィン教授は、これを「ロボット版ChatGPT」と説明しています。ロボットが家庭や倉庫などでデータを収集し、それが一般的なロボット基盤モデルを訓練するために使われるということです。新しいモデルが訓練されると、再び評価のために戻されます。
この企業は、異なる環境でロボットをテストするために、社内外でテストキッチンを運営しています。高価なエスプレッソマシンも備えられており、これはスタッフのためではなく、ロボットの学習のためのものだとしています。
ハードウェア自体は高価ではなく、1台約54万円（約3,500ドル）で販売されているが、製造コストは6万円（約1,000ドル）以下に抑えられるとしています。良い知能があれば、悪いハードウェアを補えるという考え方です。
ラヒー・グルーム氏は、フィジカルインテリジェンスの戦略について、商業化よりも多様なデータソースとクロスエンボディメント学習に焦点を当てていると述べています。新しいハードウェアプラットフォームが開発された場合でも、既存の知識を転移できるため、データ収集を一から始める必要がないということです。
この企業は、物流、小売、チョコレートメーカーなど、さまざまな業種の企業と協力し、システムが実世界の自動化に適しているかどうかをテストしています。グルーム氏は、近い将来の商業化を目指さないことで、より優れた一般知能を生み出せると信じています。
フィジカルインテリジェンスは、現在約80人の従業員を抱え、今後も成長を計画していますが、できるだけゆっくりとしたペースで進めたいとしています。特にハードウェアの開発が難しいとし、安全性やテストの遅れが課題であると述べています。
この企業の進捗やビジョンの実現可能性に対する外部からの疑問もありますが、グルーム氏は、問題に取り組んでいる専門家たちと共に、タイミングが今こそ適切であると信じているということです。
