巨大ニューラルネットワークはロボティクス問題を解決できるか？CoRL 2023からの知見
2025-07-05
CoRL 2023では、中心的な議論として、巨大なデータセットで巨大ニューラルネットワークをトレーニングすることで、ロボティクス問題を解決できるかどうかが取り上げられました。賛成派は、コンピュータビジョンや自然言語処理における大規模モデルの成功を根拠に、このアプローチが有望であると主張し、Google DeepMindのRT-XやRT-2などの初期結果を例に挙げました。彼らは、データと計算能力の継続的な進歩がこの方向性を推進すると考えています。しかし、反対派は、現状のロボティクスデータの不足、ロボットの形態や環境における膨大なばらつき、大規模データセット収集のコストの高騰を指摘しました。さらに、高い精度を達成しても、実用的な展開に必要な99.X％の信頼性を実現するには、依然として大きな課題が残されています。古典的な制御方法と学習方法を組み合わせることを提案する者や、全く新しいアプローチが必要だと主張する者もいました。最終的に、CoRL 2023はロボティクスの機会と課題を浮き彫りにし、将来の研究のための貴重な洞察を提供しました。
続きを読む