私たちの日常活動に自律ロボットが存在しない理由は何ですか？

事実、検索するほど、使用中の自律型（実際の）ロボットが少なくなります。コンパニオンロボットはすべて、使用できない機能が制限されたおもちゃです。自然災害が発生するたびに、運用中の捜索ロボットや救助ロボットがニュースに表示されることはありません。使用中の軍用ロボットでさえも、すべてリモート制御されたマシンです。彼らはインテリジェントなマシンではありません。産業用ロボットアームは決定論的なマシンです。いくつかのレベルの自律機能を備えたロボットは、清掃ボット、倉庫運用ボット、および農業ロボットのみです。

一方、今日：

• 人工知能アルゴリズムは意思決定に非常に優れています
• センシング技術は非常に洗練されています
• 通信技術は非常に高速です
• 私達は安い部品を製造してもいいです
• 人々は非常にガジェットに精通しています

では、なぜ私たちの日常生活に本物のロボットがないのでしょうか？ドメインへの投資はありませんか？まだ市場はありませんか？ドメインに関する十分な知識がありませんか？欠落している技術？何か案が？

まず第一に、すべてがあなたが思うほど完璧ではありません。多くのアルゴリズム（AIを含む）は理論的にはうまく機能しますが、実際にはif予期せぬイベントが多すぎます。頻繁に発生するため、アルゴリズムはシミュレーションで完璧に機能し、ロボットにロードすると、単純な廊下にまっすぐ進むことさえできません。

それはさておき、私は2つの主な理由があると信じています：

1. ロボットは高価です。いくつかの安価な部品があるかもしれませんが、実際には、ロボットは高価です。私の研究室では、ロボットスキンの作成に参加しましたが、人間サイズのロボットは決して安くはありません。産業用ロボットにとっては安いが、役に立たないロボットに数千ドル/ユーロを払うことはできないと思う。
2. ロボットは安全ではありません。少なくともまだ。小型の掃除機ロボットが足にぶつかったとしても、それほど痛いことはありません。しかし、人型ロボットが握手中にあなたの手を押しつぶした場合、誰もそれに対して責任を負いません。アルゴリズムの欠点（センサーデータ処理、特徴抽出、推論など）がこの安全性の欠如の主な理由であることに注意してください。

ですから、ロボットの友人との距離はそれほど離れていませんが、それでもまだ早すぎると思います。

実世界の例を挙げます。

ナオロボットコンパニオン（ウィキペディアより）が、実際にはほとんどがサッカーの試合のために使用されるように設計された、約費16000 $：

_{（ソース：about-robots.com）}

ENONロボットパーソナルアシスタントように構築、約費60000 $：

iCubのヒューマノイドはコスト200000 $を：

_{（ソース：physorg.com）}

自律型ロボットの主な制限要因は知能です。AIは大きな進歩を遂げましたが、一般的に世界の複雑さを処理できませんでした。この問題の一般的な解決策は、自律型ロボットを世界の非常に単純化されたバージョンに制限することです。

ルンバは良い例です。パターン間の遷移が障害物の存在と時間の関数である単純なパターン（スパイラル、直線など）の組み合わせを基本的に実行することにより、世界の複雑さを処理します。これには利点があります。たとえば、ルンバは、世界を認識するために、バンプとIRセンサーでいっぱいの手のみを必要とし、その結果、必要な処理能力の量が制限されます。

現時点での例外は、自動運転車です。これは主に軍が長年にわたって行ってきた大規模な投資から来ています。無人航空機（UAV）だけでなく、地上車両にも使用されます。これらの投資の広く知られている例には、DARPAグランドチャレンジとDARPAアーバンチャレンジがあります。幸いなことに、これらの車両用に開発された多くの技術は、より一般的に適用可能です。例えば、運動計画技術は通常、他の移動方法を備えたロボットに適用できます。

他のタイプの自律型ロボットは、同様の投資のために地平線上にあります。たとえば、DARPAは最近、DARPAハンドチャレンジの勝者を発表し、Bipedのコンテストを積極的に推進しています。同様に、ボストンダイナミクスのような企業は、自律型ロボットを進歩させるために多くのことを行ってきました。もちろん、ロボット（BigDogやCheetahなど）が半自律的であることに異議を唱えるかもしれませんが、そのような異議は、まだどの程度の自律性が関与しているかを認識できません。

実際、ロボットはあなたの日常生活の中に存在します。それらの多くは。

期待していないように。AIは自分自身のタスクを定義し、目標に向かって働き、人間と意図的に対話できますか？いいえ。存在する最高のAIでさえ、間違いなくパターン認識以上のものではありません。

あなたが類推を許すなら、私たちは、多くの人々が高度なロボット工学に期待するものであるリビングマシンを構築していません（そして、私見はそうすべきではありません）。

代わりに、魔法のアイテムに相当する現実のものを作成しています。これらは、非常に具体的なタスクを実行するか、単純にそのようなタスクを私たちにとって簡単にすることで、ユーザーを支援します。これらのロボットの一部は非常に古く普及しているため、そのようなロボットでさえ認識されません。

ロボットは、環境を感知して意思決定を行い、何らかのタスクを実行するマシンとして大まかに定義できます。これらのマシンのいくつかを考えることができますか？

ロボットを持っている最初の2つの理由は、今日でも間違っています。投稿後2年です。

1. これまでにAIアルゴリズムはありません。現在存在しているのは、いくぶんスマートなアクションと反応のシナリオです。私は1997年から2000年までセメント工場でクレーンの自動化に取り組んできました。さまざまなセンサーが新しい材料が必要であるという通知を送信したため、新しいタスクが作成およびスケジュールされました。絶対に魔法はありません。結局、5人のクレーン運転手が仕事を失ったのは、多くのセンサーを備えた一部のソフトウェアが同じことをしたからです。

2. 私のニーズには、まだ使用可能なセンサーはありません。私のアパート、特に浴室と台所を掃除するロボットが必要です。タオルが汚れているかどうかを判断するセンサーはどこにありますか？窓や床の掃除が必要な場合は？皿を洗ってキャビネットに入れるロボットはどこにありますか？

チューリングテストに合格するソフトウェアを人々はまだ待っています。これが正常に完了すると、AIソフトウェアへの最初のステップが完了しました。

この状況は、アルデバランがPepperロボットを約2000米ドルで発表したために変更される可能性があります（さらに未公開のサブスクリプション）。

また、今年、NAOロボットの価格が引き下げられ、約7000米ドルで入手可能になりました