中程度の努力で運営されてたって聞いて、なんか嬉しいな。

もうすぐだよ。サンデーロボティクスは、99%の精度で服を畳む3時間の配信をしてたよ。自分で見てみて。最近の2ヶ月で、すごい動画を出してる「手」系の会社がたくさんあるし。あとは、フィギュアのパッケージ操作のマルチデイライブストリームもすごかった。物理的なLLMは確実に来てるよ。十分なトレーニングデータがあれば、LLMはどんな分野でも一貫したデータを出力できるってわかってるから、時間の問題だね。

ボトルネックは知能じゃないんだよね。君が望むことをするロボットは作れる。アマゾンのロボット倉庫ツアーに行ってみて。今の技術では壊れやすくて出荷できないんだ。数週間ごとに100kgのロボットをメンテナンスのために持ち込むのは厳しいよね。自動車の初期の数十年もこんな感じだった。車を近所のディーラーに持って行けるようになったら、状況は一変した。ロボットの物流を想像するのは楽しいけど、材料科学と工学はもう少し進歩しないとね。

もしデータ生成にお金をたくさん使わない限り、洗濯物をたたむための機械的なステップが一般的なトレーニングセットにあまり多くないとは思えない。誰かが、経済的に実現可能な安いハードウェアシステムを見つけて、それをトレーニングしなきゃならない。人々がロボットにお金を払うタスクとしては、これってあまり優先順位が高くない気がする。

現代のAIを使ったロボティクスについてコメントしている人たちより、洗濯物をたたむのにかける時間がかなり少ないことに気づいたよ。これは文字通りの意味じゃないよね？例えば、床やカウンタートップをきれいに保つ方が、私にとってはずっと時間がかかる気がする。

問題は、ビットを大規模に操作するのが原子を操作するよりも桁違いに得意だってことだ。次の10年で家庭用の高度なロボットが普及するとは思ってないよ。でも、そう言えばLLMが来るとは思ってなかったしね。

服を畳むのはいいから、ロボットに私の専属シェフになってほしいな。私がキッチンで作れる料理をロボットが作るには、いろんなタスクや能力が必要で、まだまだ解決には時間がかかりそうだよね。

未来は近づいてるよ。3〜4世代（毎年1つ？）でこれが展開されるだろうね。主に量子コンピュータが材料やバッテリーを改善して、ヒューマノイドが標準化されてモジュール化されて簡単に交換できるようになる（IBM PCみたいに）。ほとんどの部品は簡単に射出成形された先進プラスチックで、中国のどこかで大量生産されて、摩耗を自己検出してその部分を自動で交換する。他には光コンピュータ（100倍低消費電力×100倍速度＝ローカル推論）。問題は、これが現実になるのはいつで、誰が一番得をするのか、誰が優位性を持つのかってことだね。

既存のモデルは知能に対する brute-force アプローチだからだよ。十分なデータと計算があれば、確率的なオウムはかなり印象的になる。でもロボティクスでは、オウム返しできる既製のデータセットはないんだ。例えば、服を畳む方法みたいなデータセットは人間が作らなきゃいけない。まるで人間がLLMにコードの書き方を教えるためにクイックソートのアルゴリズムを書かなきゃいけないみたいだね。

最も利益を上げている企業が依存している、高度なスキルと高価な労働を自動化することに経済的価値があるから、最も多くの投資と努力を引き寄せるんだ。仕事を失ったら、嫌な雑用をするための時間がたっぷりできるよ。冗談はさておき、プログラミングや数学は整然とした環境だからね。すでにデジタルで検証可能だし、GPUクラスターで処理するのに最適なんだ。現実の世界はそれに比べて大きくて遅くて複雑だよ。