AIと暗号化技術によるボット革命

人工知能の突破は、人々のボットに対する認識と期待を根本的に変えています。大規模言語モデルが外部ソフトウェアの世界と相互作用し始めるにつれて、多くの人々はAIエージェントが究極の形態であると考えていました。しかし、古典的なSF作品を振り返ると、人類が本当に夢見ているのは、物理的な世界で相互作用できる人工知能ボットだということがわかります。

業界関係者は、ボット分野の重大なブレークスルーが間もなく訪れると考えています。近年の人工知能の進展は業界の様相を再構築しており、バッテリー技術、遅延最適化、データ収集の改善が今後の景観をさらに形成するでしょう。暗号化技術もこのプロセスで重要な役割を果たします。ボットのセキュリティ、資金調達、評価、教育などの側面に重点を置くべきです。

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変化の要素

人工知能のブレークスルー

マルチモーダル大言語モデルの進展は、ボットが複雑なタスクを実行するために必要な"脳"を提供します。ボットは主に視覚と聴覚を通じて環境を認識します。従来のコンピュータビジョンモデルは物体検出と分類に優れていますが、視覚情報を目的のある行動指令に変換することが難しいです。大言語モデルはテキストの理解と生成において優れた性能を発揮しますが、物理的世界に対する認識能力には限界があります。

視覚-言語-行動モデル(VLA)はボットが統一された計算フレームワーク内で視覚認識、言語理解、実体行動を統合できるようにします。最新のVLAモデルはゼロショット一般化能力とデュアルシステムアーキテクチャにより業界の新たな基準を設定しました。ゼロショット一般化特性によりボットは各タスクに対して繰り返し訓練を行うことなく、新しいシーン、新しい物体、新しい指示に即座に適応できます。デュアルシステムアーキテクチャは高次推論と軽量推論を分離し、人間の思考とリアルタイムの精度を兼ね備えた商業用ヒューマノイドロボットを実現しました。

経済型ボットが現実になる

世界を変える技術は、普及性という共通の特徴を持っています。スマートフォン、パソコン、3Dプリンティング技術は、中産階級が手に入れやすい価格で普及しています。ボットの価格が普通の自動車や最低年収を下回るとき、肉体労働や日常の業務が主にボットによって行われる世界を想像することは不思議ではありません。

倉庫から消費者市場へ

ボット技術は倉庫ソリューションから消費分野へと拡大している。この世界は人間のために設計されている——人間はすべての専門ボットの仕事をこなせるが、専門ボットはすべての人間の仕事をこなすことはできない。ボット企業はもはや工場専用ボットの製造に限らず、より汎用性のあるヒューマノイドボットの開発へとシフトしている。したがって、ボット技術の最前線は倉庫だけに存在するのではなく、日常生活にも浸透していく。

コストはスケーラビリティの主要なボトルネックの一つです。最も重要な指標は、時間当たりの総コストで、その計算方法は、トレーニングと充電の時間の機会コスト、タスク実行コスト、およびボットの購入コストの合計を、ボットの総運用時間で割ったものです。このコストは、関連業界の平均賃金水準を下回る必要があります。

倉庫分野に全面的に浸透するためには、ボットの時間当たりの総コストは31.39ドル未満でなければなりません。そして、最大の消費者市場である私立教育および健康サービス分野では、このコストを35.18ドル以下に抑える必要があります。現在、ボットはより安価で、より効率的で、より汎用性のある方向に進化しています。

ボット技術の次の突破

バッテリー最適化

バッテリー技術は常にユーザーフレンドリーなボットのボトルネックです。初期の電気自動車はバッテリー技術の制限により航続距離が短く、コストが高く、実用性が低いため普及が難しかったが、ボットも同様の困難に直面しています。現在、主流のヒューマノイドボットは一回の航続時間がわずか90〜120分です。ユーザーは明らかに2時間ごとに手動で充電したくないため、自立充電と接続インフラの整備が重点的な発展方向となっています。

現在、ボットの充電には主に2つのモードがあります：バッテリー交換または直接充電。バッテリー交換モードは、消耗したバッテリーを迅速に交換することで継続的な作業を実現し、ダウンタイムを最小限に抑え、野外や工場のシーンに適しています。誘導充電はワイヤレス電源方式を採用しており、完全充電には時間がかかりますが、完全自動化プロセスを簡単に実現できます。

レイテンシの最適化

低遅延操作は環境認識とリモート操作の二つのカテゴリに分けられます。認識はボットの環境に対する空間認知能力を指し、リモート操作は人間オペレーターのリアルタイム制御を特に指します。

ボットの知覚システムは、低価格のセンサーから始まりますが、技術の堀はソフトウェアの統合、低消費電力の計算、およびミリ秒単位の精密制御回路にあります。ボットが空間定位を完了すると、軽量の神経ネットワークが障害物、パレット、または人間などの要素にラベルを付けます。シーンのラベルが計画システムに入力されると、足、ホイールグループ、またはアームに送信されるモーター指令が即座に生成されます。

50ミリ秒以下の感知遅延は人間の反射速度に等しい——この閾値を超える遅延はボットの動作をぎこちなくさせる。したがって、90％の意思決定は単一の視覚-言語-行動ネットワークでローカルに完了する必要がある。完全自律ボットは高性能VLAモデルの遅延を50ミリ秒未満に保つ必要がある；遠隔操作ボットは操作端とボット間の信号遅延が50ミリ秒を超えないことを要求する。

データ収集の最適化

データ収集には主に3つの方法があります：現実世界のビデオデータ、合成データ、遠隔操作データです。現実データと合成データの核心的なボトルネックは、ボットの物理的な動作とビデオ/シミュレーションモデル間の差異を埋めることにあります。現実のビデオデータは力フィードバック、関節の動きの誤差、材料の変形などの物理的な詳細が欠けています。一方、シミュレーションデータはセンサーの故障、摩擦係数などの予測不可能な変数が不足しています。

最も潜在能力のあるデータ収集方法はリモート操作であり、人間のオペレーターがボットを遠隔で制御してタスクを実行します。しかし、人件費がリモート操作によるデータ収集の主要な制約要因です。

カスタムハードウェア開発は、高品質のデータ収集に新しいソリューションを提供しています。一部の企業は、主流の方法とカスタムハードウェアを組み合わせて、多次元の人間の運動データを収集し、処理後にボットの神経ネットワークトレーニングに適したデータセットに変換し、高速なイテレーションサイクルと組み合わせてAIボットのトレーニングに膨大な高品質データを提供しています。これらの技術パイプラインは、原データからデプロイ可能なボットへの変換経路を短縮しています。

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暗号化技術とボットの融合

暗号化技術は、信頼を必要としない者がボットネットワークの効率を向上させることを促進します。前述の重要な分野に基づき、暗号化技術はインフラの接続、遅延の最適化、データ収集の3つの側面で効率を向上させることができます。

分散型物理インフラネットワーク(DePIN)は、充電インフラを革新することが期待されています。人型ボットが自動車のように世界中で運行する際、充電ステーションはガソリンスタンドのように手の届くところに必要です。中央集権型ネットワークは巨額の初期投資を必要としますが、DePINはコストをノードオペレーターに分散させ、充電施設をより多くの地域に迅速に拡張します。

DePINは分散型インフラを利用してリモート操作の遅延を最適化することもできます。地理的に分散したエッジノードの計算リソースを集約することで、リモート操作の指示はローカルまたは最寄りの利用可能なノードによって処理され、データ転送距離を最小限に抑え、通信遅延を大幅に削減します。

リモートコントロールは最も有望なデータ収集方法ですが、中央集権的な実体が専門家を雇ってデータを収集するコストは非常に高いです。DePINは暗号トークンを通じて第三者にリモートコントロールデータを提供するよう促し、この問題を解決します。一部のプロジェクトは、世界的なリモートオペレーターのネットワークを構築し、その貢献をトークン化されたデジタル資産に変換し、許可のない分散型システムを形成しています——参加者は収益を得られるだけでなく、ガバナンスに参加し、AGIボットのトレーニングを支援することもできます。

安全は常に核心の関心事です

ボット技術の終極目標は完全な自主化を実現することですが、人類が最も望まないのは自主性がボットを攻撃的な武器に変えることです。大規模言語モデルの安全問題は注目を集めており、これらのモデルが実体の行動能力を持つとき、ボットの安全性は社会的受容の重要な前提となります。

経済安全はボットエコシステムの繁栄の柱の一つです。いくつかの企業は、暗号化証明を通じてデバイスのアイデンティティ認証、物理的存在の検証、リソースの取得を実現するために、分散型のマシンコーディネーションレイヤーを構築しています。単純なタスク市場管理とは異なり、これらのシステムはボットが中央集権的な仲介者に依存せず、自律的にアイデンティティ情報、地理的位置、行動記録を証明できるようにします。

行動制約と身分認証は、チェーン上のメカニズムによって実行され、誰でもコンプライアンスを監査できることを保証します。安全基準、品質要件、地域規範に適合するボットは報酬を得、違反者は罰則または資格剥奪に直面することで、自律的なマシネットワーク内に責任と信頼のメカニズムを確立します。

第三者による再ステーキングネットワークは同様に対等なセキュリティ保証を提供することができます。罰則パラメータ体系はまだ改善が必要ですが、関連技術は実用段階に入っています。業界のセキュリティガイドラインがまもなく形成されると予想され、その際には罰則パラメータがこれらのガイドラインを参考にしてモデル化されることになります。

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ボット技術スタックの空白を埋める

AIとは異なり、ボット分野は資金が限られている場合、参入が難しい。その普及を実現するためには、その開発のハードルをAIアプリケーション開発と同じくらい便利なレベルに引き下げる必要がある。改善の余地がある三つのレベル：資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステム。

資金調達はボット分野の痛点です。コンピュータプログラムの開発にはコンピュータとクラウドコンピューティングリソースが1台あれば十分ですが、機能が完全なボットを構築するにはモーター、センサー、バッテリーなどのハードウェアを調達する必要があり、コストは簡単に10万ドルを超えます。このようなハードウェアの特性により、ボット開発はAIに比べて柔軟性が欠け、コストが高くなります。

現実のシーンにおけるボット評価インフラはまだ芽生えの段階にあります。AI分野では明確な損失関数体系が確立されており、テストは完全に仮想化されています。しかし、優れた仮想戦略は現実世界の有効なソリューションに直接転換することはできません。ボットは多様な現実環境で自律戦略の評価施設をテストする必要があり、これによって反復的な最適化を実現します。

これらのインフラが成熟すると、大量の人材が流入し、人型ボットはWeb2の爆発曲線を再現します。一部の企業は「ボット版Androidシステム」を開発しており、原始的なハードウェアを経済的意識を持つアップグレード可能なエージェントに変換しています。視覚、言語、運動計画モジュールは、スマートフォンアプリのようにプラグアンドプレイでき、すべての推論ステップは明確な英語で提示されるため、オペレーターはファームウェアに触れることなく、行動を監査または調整できます。この自然言語推論能力により、新世代の人材がロボット分野にシームレスに参入し、ロボット革命を引き起こすオープンプラットフォームへの重要な一歩を踏み出します。

人材の密度が業界の軌道を決定します。構造化された普及教育システムはボット分野の人材供給にとって不可欠です。一部の企業は、アメリカのK-12公立学校で人型ボットに基づいた一般教育課程を導入しています。この課程はプラットフォームに依存せず、様々なボットの形態に適応可能で、学生に実践的な操作機会を提供します。この積極的な信号は、業界関係者の判断を強化します：今後数年のボット教育資源の豊富さはAI分野と肩を並べるでしょう。

今後の展望

視覚-言語-行動モデル(VLA)の革新と規模の経済効果は、経済的で効率的かつ汎用的なヒューマノイドボットを生み出しました。倉庫ボットが消費者市場に拡大するにつれて、安全性、資金調達モデル、評価システムが重要な探索方向となります。暗号化技術は、三重の経路を通じてボットの発展を推進します：安全性を経済的に保証し、充電インフラを最適化し、遅延性能とデータ収集パイプラインを向上させます。

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