AIのボトルネックの突破口は物理的な人工知能にある

人間の生活様式はここ数十年で大きく変化し、リモートおよび自動化されたプロセスの必要性が浮き彫りになりました。しかし、今日のロボットは、物体を操作したり、予測不可能な複雑な環境で移動したりするなど、日常的なタスクを実行できるほど洗練されていません。さらに、今日のロボットは、人間や屋外環境とやりとりできるほど安全ではありません。

脳と体の適切なバランスは、より自然に動作し、完全に統合されたインテリジェントロボットを作成するための前提条件です。ロボットの設計はソフトウェアの使用によりかなり自動化されてきましたが、新しい材料の設計やロボット工学の方法の開発には、はるかに幅広いスキルセットが関係するため、人間の関与が必要です。

例えば、新興分野であるソフトロボティクスでは、構造設計やコントローラ設計と組み合わせて、望ましいロボット機能を実現できる材料選択や合成方法がまだ存在していません。

したがって、今後 10 年間のロボット工学分野における大きなギャップの 1 つは、インテリジェントな制御システムと学習ベースの方法によるロボットのボディとボディ形態の共進化のための新しい材料と構造の開発となるでしょう。このギャップを埋めるために、ロボット工学コミュニティにおける重要な開発トレンドは、ボディ、制御、形態、動作実行、および知覚の共進化を達成することです。ここではこれをエンティティ人工知能 (PAI) と呼びます。

PAI は、通常は知的生物に関連付けられるタスクを実行できる物理システムを指し、この分野には理論と実践の両方が含まれます。 PAI 方法論は本質的に、材料、設計、製造を考慮に入れます。 PAI を使用して開発されたロボットは、身体の物理的特性と計算特性を脳の計算能力と組み合わせて活用し、非構造化環境で自律的にタスクを実行し、恒常性を維持することができます。 PAI ロボットは生物と同様に、デジタル AI を置き換えるだけでなく、脳に接続することでデジタル AI に協力的な支援を提供することもできます。多くの小型ロボット（計算能力が限られているもの）には専用の中央脳がなく、そのパフォーマンスは体の計算によって決まります。

自然の多様性の原理と同様に、PAI 合成は、任意の機能、形状、サイズ、適切なシーン (生息地) を備えたロボット システムを指し、特に化学的、生物学的、材料ベースの機能の統合に重点を置いています。したがって、PAI は身体の変化とは無関係であり、具現化された知能とは異なります。 PAI 合成の本質は、材料レベルから形態レベル、ロボット システム レベルまで、複数の異なる機能特性をうまく組み合わせることにあります。