NVIDIA ResearchがEurekaというAIエージェントを開発。これは従来のAIとは異なる革新的なロボットトレーニングツールで、ロボットの手でペン回しのトリックを実行できるだけでなく、多様なタスクもこなせる。EurekaはGPT4言語モデルで駆動し、継続的に自己改善するAIシステムである。この研究は、AIの自己改善や複雑なタスク習得、自律的報酬アルゴリズム生成など、AGIに必要な要素を示唆しており、NVIDIAのEurekaはAI研究の新しいマイルストーンとなっている。
公開日:2023年10月28日
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NVIDIA Researchはこのほど、「Eureka」として知られる画期的なAIエージェントを発表した。
この革新的なシステムは、単なるAIツールではなく、その高度な能力でロボットを訓練する画期的なアプローチである。
Eurekaは、多くの人が不可能だと考えたかもしれない偉業を成し遂げた。それは、ロボットハンドを訓練して、人間の専門家の技術レベルに匹敵する複雑なペン回しのトリックを実行させたのだ。
これは単なるギミックではない。このようなタスクをこなす能力は、ロボットの精度と学習が大きく飛躍したことを示している。
Eurekaの腕前を華々しく披露するために、ロボットの器用さとペン回しを紹介するビデオが公開された。
しかし、それは氷山の一角にすぎない。
Eurekaは、引き出しやキャビネットを簡単に開けることから、ボールを完璧に投げたりキャッチしたり、さらにはハサミを巧みに扱うことに至るまで、ロボットが現在マスターしている30近いタスクの指針となっている。
Eurekaが教えることのできるタスクの幅の広さには目を見張るものがある。
今日公開されたEurekaの研究は、その仕組みとプロジェクトのAIアルゴリズムを詳細に説明した論文を含んでいる。
開発者やAIファンにとってさらに興味をそそるのは、これらのアルゴリズムをいじれるようになったことだ。
NVIDIAはEurekaを、強化学習研究のために特別に設計された、尊敬されている物理シミュレーション・リファレンス・ツールであるNVIDIA Isaac JYと統合した。
アイザック・ジムの特筆すべき点は、エヌビディア・オムニバースの堅牢な基盤の上に立っていることです。
この開発プラットフォームは、3Dツールとアプリケーションを作ることに特化しており、オープンなUSDフレームワークに根ざしている。
さらに、Eurekaのインテリジェンスはgp4大規模言語モデルによって駆動され、その高度な能力の証となっています。
エヌビディアのAI研究担当シニア・ディレクターであり、Eureka論文の尊敬すべき著者の一人であるアナ・アナンドクマー(Ana Anandkumar)氏は、このプロジェクトについての洞察を語った。
彼女はコメントしました。「強化学習は過去10年間で数々の画期的な成果の最前線にあります」。
しかし、その道のりにはまだ多くの課題が横たわっています。
その中でも最も困難なもののひとつが報酬の設計であり、試行錯誤のプロセスのままである。
Eurekaによって、私たちは極めて重要な一歩を踏み出そうとしています。
私たちは、生成学習と強化学習の技術を融合させ、最も困難なタスクに精巧に取り組むことができるアルゴリズムを作り上げることを目指しています」。
エヌビディア・リサーチのEurekaは、単なるAIエージェント以上のものであり、ロボット訓練の領域において変革をもたらすものです。
Eurekaの最も魅力的な側面の1つは、試行錯誤を通じたロボットの学習にとって極めて重要な報酬プログラムを生成する能力である。
研究論文によると、Eurekaが作成した報酬プログラムは、80%以上のタスクで人間の専門家が作成したものを上回るという。
これはわずかな向上ではなく、ロボットのパフォーマンスを平均50%以上向上させる驚異的なものだ。
Eurekaがこのような大成功を収めた理由は何だろうか?
Eurekaの核心は、gp4大規模言語モデル(LLM)と生成AIの原理を活用していることだ。
これにより、強化学習に不可欠な報酬をロボットに与えるソフトウェア・コードを作成することができる。
従来の多くのシステムとは異なり、Eurekaが際立っているのは、タスク固有のプロンプトやプリセットの報酬テンプレートに依存しない点だ。
その代わりに、人間のフィードバックをシームレスに統合し、よりダイナミックなアプローチを取り入れている。
これによって、Eurekaが決定する報酬は、きめ細かく調整され、開発者の目標に密接に沿ったものとなる。
Eurekaの効率性は、特にIsaac Jim環境のGPUアクセラレーション・シミュレーションと組み合わせることでさらに高まります。
アイザック・ジムは、ロボット工学における強化学習(RL)研究のために特別に設計された物理シミュレーション環境です。
1台のワークステーションで何千もの環境を並列実行できるエンドツーエンドのGPUアクセラレーション・プラットフォームを提供し、複雑なロボット工学タスクのトレーニング時間を大幅に短縮します。
アイザックジムは、エヌビディアのFX GPU加速シミュレーションエンジンを活用し、強化学習に重点を置いているため、研究者はAIベースのロボットをより効率的に訓練することができます。
この組み合わせにより、Eurekaは膨大な数の報酬候補の有効性を迅速に評価し、合理的で効果的なロボット訓練への道を開くことができる。
AIエージェントはそれだけにとどまらない。
訓練後、Eurekaは訓練結果から重要な統計データを丹念に集計します。
このデータを使って、LLMが報酬関数の生成を改良し、強化するように導きます。
この反復プロセスは、Eurekaが静的なものではなく、継続的に進化し、自己改善するAIシステムであることを意味している。
その多用途性は、四足歩行ロボットや二足歩行ロボット、クアドラット、器用な手、協働ロボットアーム(コボットアーム)など、その幅広い応用範囲からも明らかだ。
Eurekaは、多様なロボットの形態と機能において、その実力を証明してきた。
より深い理解を求める人のために、研究論文ではEurekaの指導の下で訓練された20のタスクの包括的な分析が行われている。
これらのタスクは、オープンソースの器用さベンチマークに照らし合わせて評価されており、ロボットハンドが幅広い複雑な操作スキルを披露することに挑戦している。
Eurekaの成果を視覚的に証明するために、9つの異なるIsaac gyac環境からの結果がNVIDIA Omniverseを使用して視覚的にレンダリングされ、高度なロボットトレーニングの世界に対する魅惑的な洞察を提供しています。
さて、NVIDIA Eurekaの躍進が素晴らしいものであるのと同様に、これが新しい標準になるとしたらどうでしょう?
LLMと組み合わされたロボットが、再帰的に自己改善する能力を手に入れたとしたら?
ロボットと大規模言語モデル(LLM)の再帰的自己改善サイクルにおける融合は、無数の可能性と示唆を提示する。
再帰的に自己改善する自律型ロボットに期待される最も大きな進歩のひとつは、超人的な精度の達成である。
この側面をより深く見ていくと、これは単に正確さだけの問題ではなく、産業を再形成し、基準を再定義し、人間の限界を超えたタスクの取り組み方に革命をもたらすものであることがわかる。
人間の手先の器用さには驚くべきものがあるが、解剖学的構造、疲労、そして一瞬の集中力の欠如によって定義される限界がある。
このような制約に邪魔されず、継続的な改善によって強化されたロボットは、現在では達成不可能と考えられているレベルの精度を達成できるだろう。
超人的な精度でマイクロやナノの操作を行うことで、ロボットはマイクロやナノのスケールで簡単に操作できるようになる。
医療などの分野では、細胞レベルの手術や標的を絞った薬物送達といった画期的な処置が可能になり、治療や介入に革命をもたらす可能性がある。
製造や組み立てなどの産業では、品質管理が強化され、微細なミスが品質や安全性の重大な問題につながる可能性がある。
超人的な精度を持つロボットは、電子機器から自動車に至るまで、すべての製品が最高基準に準拠していることを保証し、エラーやリコールを劇的に減らすことができる。
芸術の分野では、巨匠画家の筆使いを再現したり、著名な芸術家のような緻密な彫刻を施したりできるロボットを思い浮かべてほしい。
超人的な精度は、ロボットがユニークな芸術表現に貢献する、あるいは先駆者となり、創造性に対する私たちの認識を覆すことにつながるかもしれない。
再帰的自己改良による複雑な作業の習得 ロボットは、これまで自動化には複雑すぎると考えられていた作業を習得するかもしれない。
これは、人間の介入なしに複雑な電子機器を組み立てることから、世界各地の料理のテクニックを分析し、完成させることによってグルメ料理を作ることまで、幅広い範囲に及ぶ可能性がある。
これらの可能性を考慮すると、もう一つ興味深い問いが浮かびます: ユーレカは私たちをAGIに近づけてくれたのでしょうか?
ユーレカ自体は人工汎用知能(AGI)の例ではありませんが、その特徴と能力はAGIへの進展を示唆しています。
その方法は以下の通りだ: 1. 適応学習: Eurekaの再帰的自己改良は、継続的にアルゴリズムを改良することを可能にする。
システムが失敗から学び、人間の明示的な介入なしに改善できるこの適応性は、AGIが必要とする一般的な学習プロセスを反映している。
2. 複雑なタスクの習得: 器用な手の動きから微妙な動作まで、以前は自動化には複雑すぎるとみなされていたタスクをロボットに訓練させるEurekaの能力は、AGIの特徴である、より一般化された問題解決能力への移行を示すものである。
3. 高度なモデルとの統合: エウレカがgp4大規模言語モデル(LLM)を活用していることは、異なるAIの専門分野が融合していることを示している。
ロボット工学、強化学習、自然言語処理の融合は、より全体的で一般化されたAIシステムの構築に向けた一歩である。
4. 自律的報酬アルゴリズム生成: 強化学習における課題のひとつは、適切な報酬関数を設計することである。
報酬アルゴリズムを自律的に作成するEurekaの能力は、人間の専門家への依存を減らし、より自律的で一般化された意思決定プロセスへの動きを示している。
5. 人間のフィードバックの取り込み: タスク固有のプロンプトを必要とせずに人間のフィードバックを統合するエウレカの能力は、より一般的な理解と適応性を示している。
AGIは人間中心のパラメータを理解し、その中で動作する必要があるため、このような人間とAIの連携は不可欠である。
6. タスク横断的な汎用性: エウレカは多様なタスクに熟達していることを実証している。
複雑な運動スキルの理解から様々なフィードバックへの適応に至るまで、この汎用性は、AGIの特徴である広範な適用性を示している。
7. 実世界での応用とシミュレーション Eurekaの実世界シナリオでの使用は、NVIDIAのIsaac Jimのようなシミュレーション環境との統合と相まって、理論に基づくだけではないことを意味する。
AGIは現実世界で動作し、適応する必要があり、Eurekaのアプローチはその方向への一歩となる。
8. 継続的な学習サイクル: Eurekaの継続的なフィードバック・ループは、パフォーマンスを評価し、アルゴリズムを改良するもので、継続的に進化し、自己改善するシステムを意味する。
結論として、NVIDIA Eurekaの能力と機能は、ロボット訓練の限界を押し広げ、AGIへの進展を示唆している。
適応学習、複雑なタスクの習得、高度なモデルとの統合、自律的な報酬アルゴリズム生成、人間からのフィードバックの取り込み、タスク間の汎用性、実世界への応用とシミュレーション、継続的な学習サイクルにより、Eurekaはより全体的で一般化されたAIシステムへの道を開いている。
そして、それらを再適用することは、AGIが採用するであろう反復学習プロセスを彷彿とさせる。
NVIDIAのEurekaがAI研究のマイルストーンであることは間違いないが、AGIへの道のりは多面的で複雑であることに注意する必要がある。
Eurekaは、真に一般化された知能を実現するために必要な多くの進歩のひとつを表している。
とはいえ、Eurekaのイノベーションは、他の分野や研究努力のイノベーションと組み合わせることで、最終的にAGIにつながる基礎的な知識やツールに貢献する。