要約
最近、OpenClawというAIエージェントにリアルなロボットアームを与え、その結果に驚かされました。このAIエージェントは、アームを適切に構成し、物をつかむことができるだけでなく、他のAIモデルを訓練して特定の物体を持ち上げることもできました。AGI（汎用人工知能）が実現するまでまだ数年かかると言われていますが、ロボティクスの突破口に近づいているのではないかと感じています。
従来のロボット制御は高度なスキルを必要としましたが、今日のAIモデルはそのプロセスを非常に簡素化しています。UCバークレーのロボティクス専門家ケン・ゴールドバーグ氏は、AIによるコーディングが、従来のエンジニアリング手法と現代のビジョン・言語・アクションモデルのギャップを埋める可能性があると述べています。この新しいアプローチにより、ロボットの構築がより手軽になりつつあります。
OpenClawを使って、ロボットが赤いボールを認識し、つかむプログラムをコーディングすることに成功しました。AIによるコーディングは、2022年に発表された研究論文で「ポリシーとしてのコード」として紹介されて以来、急速に進化しており、多くの研究室で注目を集めています。最近、Nvidiaやカーネギーメロン大学、スタンフォード大学と連携して、ロボットの能力を測定する新しいベンチマーク「CaP-X」を開発しました。このベンチマークによると、ロボットをプログラミングする際に最も優れたモデルはGeminiであることが示されています。
元記事: https://www.wired.com/story/i-gave-my-openclaw-agent-physical-body-robot/
公開日: Wed, 20 May 2026 18:00:00 +0000
この記事はAIアシスト編集により作成されています。
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