拓海先生、お時間よろしいですか。若い現場からAIを入れたらいいと言われまして、論文を読めと言われたのですが、専門用語ばかりで尻込みしています。どこから手を付ければよいのか、要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。まず結論だけ先に示すと、この論文は「実機にそのまま使える長期の操作スキルを、言葉で指示できる形で学ばせる方法」を示しています。要点は三つです。世界の振る舞いを内製モデルで学ぶこと、潜在空間で長期の練習を行うこと、そして言語で誘導できるようにすること、です。
なるほど、それならイメージは湧いてきます。ただ、我々の工場はシミュレータがない現場が多いのです。これって要するにシミュレーションを作らなくても覚えられるということですか。
その通りです。素晴らしい着眼点ですね！従来の方法は手作りのシミュレータに頼ると、現実とシミュレータの違い（sim-to-real、シムツーリアル）が問題になりやすいのです。そこで世界モデル（world models、世界モデル）という、実際のデータから未来を予測するモデルを作り、その内部の潜在空間（latent space、潜在空間）で練習させます。要点を三つにまとめると、1) 実データで世界を模写する、2) 潜在空間で長期練習する、3) 言語で指示を与えられるようにする、です。
それならコスト面で魅力的に思えます。ですが、現場の人間が使えるようになるためにはどのくらいのデータや注釈が必要になるのでしょうか。うちでは専門家を多く割けません。
良い質問です。論文の貢献点の一つは、未構造化のプレイデータ（unstructured play data）から学び、言語注釈（hindsight language annotations、後付け言語注釈）を1%未満に抑えている点です。つまり多量の専門注釈を用意しなくても、少ない言語ラベルと多くの行動データで学ぶ工夫がされています。要点を三つにまとめると、少ない注釈で済む、潜在空間で効率よく練習できる、そして実機にゼロショットで移せる可能性がある、です。
これって要するに、現場で人が普段やっている『遊び』『試行錯誤』を録っておけば、それを使って機械に覚えさせられるということですか。専門家が逐一説明しなくてもよい、と理解してよいですか。
素晴らしい着眼点ですね！概ねその理解で合っています。実データの中の自然な行為を世界モデルが吸収し、後から少し言葉を付けるだけで目標を指示可能にする、という設計です。実務で大事なのは、データをどう集めるか、ラベルをどの程度付けるか、そして現場での安全確認をどうするか、の三点です。大丈夫、一緒に順を追えば導入できますよ。
ありがとうございました。先生の話を聞いて、現場の記録を集める作戦なら投資対効果が見えそうです。では最後に、私の言葉で要点をまとめてもよろしいでしょうか。
ぜひお願いします。正しく噛み砕けているか確認して、一緒に次の一手を考えましょう。要点は三つ、短くまとめてくださいね。
分かりました。要するに、1) 現場データから世界の振る舞いを先に学ばせる、2) その内部の短い表現で長い仕事を練習させる、3) 少ない言葉で目標を指示できる仕組みを作る、ということですね。これなら我々でも試せそうです。
