2018年末現在で人工知能分野の技術は大きく進化しています。ディープラーニングによる画像認識はかなり進み、アプリケーションが多数出てきています。次の段階としては機械ロボット型への応用となります。なかなか実用に結びつきつきにくい状況が続いていましたが、ここにきて一気に新しい研究が出てきています。

①ワールドモデルズ(世界モデル)
運動系の強化学習に利用されるモデルで、エージェントの環境世界を学習する大規模な内部モデルが世界モデル。タスクを実行する小規模なモデル(Controller )と分けて学習され、運動や行動につなげる予測シミュレーションをする。

簡単に説明すると、これはAIのエージェントが家の周りを回ると、机の形や誰がどんな配信座っているかなど、構造や状況の空間認識ができるものです。人間にとって、視覚情報は単なる映像ですまた、人間は筋肉への時系列の下で体を動かしています。基本的にこの2つの情報しかないのに、人間はこの世界が3次元であることがわかっています。つまり、この2つの情報の時系列から潜在的な構造を見つけ出しているのです。

②GQN（Generative Query Network ）
Deepマインドが2018年6月に発表した、二次元画像から3次元画像を生成する新技術。これによりAIは移民的な写真を見て、見えていない部分を想像するかのように、3次元空間を作り出すことができる。

③SLAM（Simultaneously Localization and Mapping ）
カメラなどのセンサーから取得した情報により、位置の推計と地図の作成を同時に行う、空間・立体認識技術

④Dactyl (ダクティル)
AIを研究する非営利団体Open AIが作ったロボットハンド。発表された映像では、器用に5分指を動かし、アルファベットが書かれた6面体を自在に操る。

これらの技術は2018年末までに発表された新技術です。2019年にも次々と新しい技術が生まれていますが、それは次の機会にします。