物理的な AI と従来の AI: 実際の違いは何でしょうか?

コンピューターから、あなたに代わって仕事をする機械まで、私たちは一体どこまで進歩したのでしょうか?
しかし、AI のまったく新しい世界がまだ展開されるのを待っています。

AIの次の段階はフィジカルAIと呼ばれます。フィジカルAIとは、AIが物理世界と相互作用する段階です。つまり、ロボット工学のことです。
– ジェンセン・ファン、Nvidia、2025 年 1 月 16 日

物理的なAIは、私たちがまだ準備ができていない段階です。しかし、そもそも私たちは本当に準備ができていたのでしょうか？ChatGPTが登場し、私たちは適応しました。

物理的な AI も同様です。
それが人間というものなのです。私たちは適応するのです。

このブログでは、次の内容について説明します。

• フィジカルAIとは
• 従来のAIとは
• 生成型物理AIとは
• 両者の主な違いは
  

少しでも興味があれば（興味があるのはわかっています）、早速見てみましょう。

物理AIとは何ですか？

物理的なAI ロボットや自動運転車などの機械を通じて物理的な世界を感知し、移動し、相互作用することができる人工知能です。

これは、スマートな意思決定と現実世界の行動を組み合わせたもので、基本的には身体を持つ AI です。

AIの進化

60 年以上にわたり、私たちはソフトウェア 1.0、つまり人間が書いたコードを CPU で実行する時代を生きてきました。

その後、ソフトウェア 2.0 が登場し、マシンが GPU を搭載したニューラル ネットワークを使用してデータから学習し始めました。

こうして、現在私たちが生成 AI と呼んでいるもの、つまり、文章を書いたり、絵を描いたり、デザインしたり、さらにはチャットしたりできる AI が誕生しました。

しかし今、私たちは新たな段階に足を踏み入れています。 物理的なAI。
いいえ、これは単なるソフトウェアではありません。現実世界を動かし、見て、感知し、相互作用できる AI です。

ソース

詳しく見ていきましょう。

生成AI 脳です。
物理的なAI？ それは脳＋体です。

→ 生成AIは 書く メールをお送りします。
→ 物理的なAIは 届ける あなたの食料品。

それは、手、車輪、目、そしてたくさんの知性を備えた AI です。

では、Physical AI は実際には何をするのでしょうか?

物理 AI は人間や環境と相互作用するように設計されています。

• 手術を支援するロボットに動力を与える
• 交通渋滞を回避できる自動運転車
• 掃除する場所を感知するスマート掃除機
• 工場では、人間よりも速く製品を組み立てられる機械もあります。
  

単なる自動化ではありません。動きのあるインテリジェンスです。

物理 AI はどのように機能しますか?

現実世界で機能するために、物理 AI は次の 2 つの主要コンポーネントに依存します。

出典: Eye for Tech

1. アクチュエータ:

これらは筋肉のようなものです: 

• ホイール
• ロボットが物を移動したり持ち上げたりするのを助けるロボットアームまたはロボット脚。

2. センサー:

これらは目と耳です。

• カメラ
• レーダー
• マイクは、機械が周囲のものを「見て」反応するのに役立ちます。

AI はこの感覚情報を受け取り、処理し、学習した内容に基づいて行動します。

これらすべてがどのように組み合わされるか (NVIDIA のアプローチ):

1. トレーニングは DGX コンピューターで開始され、モデルはデータを通じて学習します。
2. その後、Omniverse と呼ばれるシミュレーション環境で強化学習を使用して微調整されます。
3. 最後に、トレーニングされた AI は、現実世界のロボットの頭脳である Jetson AGX コンピューターに展開されます。
   

物理AIの実例

1. Roomba（iRobot製）： 

AI 搭載の掃除機が、家の間取りを学習し、障害物を回避して、あなたが家にいないときでも家を掃除します。

2. Da Vinci 外科システム（Intuitive Surgical 社製）:

外科医が正確で低侵襲な手術を実施できるように支援し、精度を向上させ、回復時間を短縮するロボット システム。

物理的な AI はすでに私たちの生活や仕事の仕方を変えつつあります。

医療から物流、自宅から高速道路まで、AI はスクリーンから抜け出して現実世界に進出しています。

従来のAIの仕組み

従来の AI は、主にデータ、ロジック、ルールを扱うタイプの AI です。コンピューター内に存在し、実行ではなく思考を支援します。

音声アシスタント、推奨システム (Netflix や Amazon など)、不正検出ツールなどに活用されています。

例を使って理解してみましょう。

あなたが通信会社に勤めていると想像してください。

リポジトリには、使用状況、請求履歴、苦情など、大量の顧客データが保存されています。

ここで、どの顧客がすぐにサービスをキャンセルする可能性があるか (つまり、解約) を知りたいとします。

やるべきことは次のとおりです:

1. そのデータを分析プラットフォームに移動します
2. 次のことがわかる予測モデルを構築します。
   「おい、この客は帰ってしまうかもしれないぞ」
3. 次に、割引を提供したり、顧客を維持するためのリマインダーを送信したりするなどのアクションを実行するのに役立つアプリケーションにこれらのモデルを組み込みます。
   

現時点では、これは本格的な AI ではなく、単なる予測分析です。

しかし、フィードバック ループを追加すれば、つまりシステムが過去の決定 (実際に残った人、オファーがあったにもかかわらず辞めた人) から学習すれば、それが AI になります。

したがって、何が機能し、何が機能しないかをより多く理解すればするほど、時間の経過とともに賢くなります。

これは物理的な AI とどう違うのでしょうか?

従来の AI はデジタル空間で動作します。 

それ：

• 考える
• 予測する
• 分析する

しかし、何も動かず、何も見ず、何も触れません。

一方、物理的な AI はさらに一歩進んでいます。 

それ：

• 考え、行動する
• カメラやセンサーなどを使って現実世界を感知します。
• モーター、車輪、ロボットアームなどを使って物理的なものを移動したり操作したりする
  

従来のAIはどの顧客がキャンセルするかを予測できるかもしれないが、
物理的な AI は、顧客の玄関先にルーターを届けるロボットや、現場でネットワークの問題を解決するスマート マシンなどです。

生成 AI は従来の AI や物理 AI とどう違うのでしょうか?

生成AI 新しいコンテンツを作成するために設計されています。

膨大な量のデータ（テキスト、画像、音声など）から学習し、パターンを理解して、そのコンテンツのまったく新しいバージョンを生成します。

例えば、ChatGPTはブログ記事を書いたり、質問に答えたりします

AI を人間の能力の段階のように考えてみましょう。

• 従来の AI は、データを分析して賢明な判断を下せる人のようなものです。
• 物理的な AI は、分析したり、考えたり、物を持ち上げたり、移動したり、組み立てたりするなどの動きができる人のようなものです。
• 生成 AI は、詩を書いたり、絵を描いたり、コードを生成したり、音楽を作ったりして、新しいものを作成できる人のようなものです。

要するに：

→ 従来の AI は賢いです。

→ 生成AIは創造的です。

→ 物理的な AI は、スマートであると同時に物理的でもあります。

従来のAIが現実世界で不十分な点

従来の AI はデータを使って考えることには優れていますが、快適な領域、つまりデジタルの世界から外に出ると苦労します。

事前に定義されたルールとパターンに基づいて動作します。

そのため、予期せぬ事態が発生した場合、どう対処すればよいかわかりません。

例を使ってこれを理解してみましょう。

AI を使って次の食事を勧めてくれる食品配達アプリがあると想像してください。

過去の注文を確認し、イタリア料理をよく注文する場合はピザなど似たようなものを提案します。

さて、あなたの地域で大規模な交通渋滞が発生し、配達が遅れているとします。

AI は、自宅でより早く調理できるものを提案したり、警告を出したりできるでしょうか?

いいえ、そのような現実世界の状況に対処するように訓練されていなかったからです。
それはあなたのデータのみを知っており、外部で物理的に何が起こっているかは知りません。

別の例:

従来の AI が工場でボトルの欠陥を検出するために使用されているとします。
割れたりひびが入ったボトルの画像でトレーニングされています。

しかし、ラベルがわずかに間違って印刷されていたり、ボトルがわずかに傾いていたりといった新しい種類の欠陥が見つかった場合はどうなるでしょうか?

AI がまさにその問題についてトレーニングされていなかった場合、その問題を完全に見逃してしまう可能性があります。

なぜ？

従来の AI では即座に適応できないためです。
見たり、感じたり、動いたりしません。

→ データ内ですでに見たことがあるものだけを理解します。
それ以上は何かありますか？混乱しています。

ここで、Physical AI が役立ちます。 

できる：

• 環境を感知する
• 予期せぬ状況に適応する
• それに応じて行動してください。

生成的物理AI：新たなフロンティア

生成 AI + 物理 AI = ゲームチェンジャー。
この新しい形式は Generative Physical AI と呼ばれ、物事が本当に未来的に感じられるようになる部分です。

それで、それは正確には何ですか?

理解しましょう。

何がそれを「生成的」にするのでしょうか?

一連の固定された指示に従う従来のロボットとは異なり、Generative Physical AI は独自に学習し、適応し、新しい物理的な反応を生み出すことができます。

それは単に反応することではなく、創造的に考え、行動することです。

例を使って説明してみましょう。

ロボットが部屋の掃除を手伝ってくれると想像してみてください。

• 従来のロボットは、床を直線的に掃除するだけかもしれません。
  
• しかし、Generative Physical AI ロボットなら次のことが可能です。

• ベッドの下の靴下に気づいてください
• どうやって拾うかを考える
• 毛布を折りたたむ
• 本を整理する方法も提案します。具体的な方法を指示されることはありません。
  

なぜ？ 

なぜなら、あなたの生活から学び、あなたの習慣に適応し、これまで見たことのない状況でも、よりスマートで役立つ方法で反応するからです。

要するに：

• 生成AIのように学習する
• 物理的なAIのように動作する
• そして人間のように適応する
  

それが新たな境地となるのです。 

私たちはもはや機械にただ何かを教えるのではなく、現実世界で創造的に考え、動くことを教えています。

生成物理AIの応用

ジェネレーティブ・フィジカルAIとは何かが分かったところで、それが実際にどこで使われているのか見てみましょう。正直に言うと、かなりクールです。

1. 倉庫内のスマートロボット：

これらのロボットは単に箱を持ち上げるだけではなく、次のことも行います。

• 移動させる最善の方法を見つけ出す
• 障害物を避ける
• 何かが変わった場合には、パスを調整します。

たとえば、Amazon の Proteus Robot などです。 

これは、固定された経路を必要とせずに、混雑した空間を移動し、障害物（人間を含む）を検出し、その場で動きを調整できる自律型倉庫ロボットです。

2. ヘルスケアにおける人間のような機械：

手術中に、器具を保持するだけでなく、医師の手の動きや患者の状態の変化に基づいて動作を調整して医師を支援するロボットを想像してみてください。

ロボットは、人間のためだけではなく、人間と協力して働く方法を学びます。

たとえば、Intuitive Surgical 社の Da Vinci Robot です。

このロボットシステムは、医師が低侵襲手術を行うのに役立ちます。 

外科医の動きを反映および強化し、繊細な手術中に正確かつリアルタイムの調整を可能にします。

3. 工場における適応ツール:

これらの機械は、生産ラインで何かがおかしいとき（ネジの緩みや部品の故障など）にそれを検出し、人間の入力を待たずにそれを修正することができます。

リアルタイムで適応し、効率性を向上させ、ミスを減らします。

たとえば、テスラの AI 搭載ロボットアーム。

これらのロボット:

• 溶接や組み立てなどの反復作業を行う
• センサーと AI を使用して、生産ラインでの予期しない変化に適応します。

例えば、位置がずれている部分をキャッチして、その場で修正します。

物理AIと従来のAI：主な違い

側面	従来のAI	物理的なAI
類推	脳	脳 + 体
面前	非実体型（ソフトウェアまたはデジタル プラットフォームにのみ存在する）	具現化された（物理的な機械やロボットに存在する）
交流	データとデジタル入力で動作します	センサーと動きを通じて物理的な世界と相互作用する
適応性	事前に定義されたルールに従う	リアルタイムで学習し適応する
例	顧客離脱の予測	障害物を回避する自動運転車
主な焦点	意思決定と予測	意思決定と物理的な行動
安全アプリケーション	デジタル環境に限定	自動運転車のような現実世界での使用事例にとって重要

分かりますか：

• 従来の AI は、コンピューター上のスマート アシスタントのようなものです。

回答を導き、タスクを自動化し、パターンに基づいて予測を行うことができます。

• 物理的な AI は、画面から飛び出してきたアシスタントのようなものです。

車の運転、工場での手伝い、さらには手術の補助など、考えることと行動することが融合します。

物理 AI の本当の美しさは、リアルタイムの適応性にあります。 

従来の AI は指示を待ったりルールに従ったりしますが、物理的な AI は人間と同じように反応し、調整し、移動することができます。

結論: AIの旅はまだ終わっていない

考えるソフトウェアから動く機械まで、AI は長い道のりを歩んできました。
しかし、これはまだ始まりに過ぎません。

• 従来の AI はデータの処理方法を変えました。
• 生成物理 AI は、機械が現実世界と対話する方法を変えつつあります。
  

しかし、ChatGPT が AI の道の終わりではなかったように、Physical AI も終わりではありません。
常に「次のステージ」が存在します。

そうは言っても、依然としてトップに立つものが 1 つあります。それは、人間の知性です。

インテリジェントマシンの世界でも、88% の消費者は、企業と関わる際には人間とのやり取りが依然として不可欠であると述べています (PwC、2023 年)。

だからこそ、最も賢明な選択は AI か人間のどちらかを選ぶことではなく、両者を組み合わせることなのです。

AI Business Asia では、AI のパワーと鋭い人間の洞察力を融合し、お客様のビジネスがスムーズに成長できるようお手伝いします。

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