誰でもできます！ゼロから独自のAIロボットを構築する

自動運転車からソフトウェアエンジニアリング、金融業界から医療分野まで、人工知能（AI）は私たちの日常生活のあらゆる側面に急速に統合されており、特にChatGPTなどの大規模なモデルは、私たちの社会と世界経済においてますます重要な役割を果たしています。

今後のAI主導社会を前に、 AI教育の民主化の問題がますます注目を集めています。

しかし、既存のロボットプラットフォームの多くは、AI、マルチメディア、ロボット教育に使用できるものの、一般的にコストが高い、デザインが単一、魅力に欠けるなどの問題があります。

どうすれば、手頃な価格で、高品質で魅力的な AI 教育をすべての人に提供できるでしょうか?

今では、新たな選択肢があります。南カリフォルニア大学とコーネル大学の研究者チームが、大学生や高校生がゼロから自分だけのロボット友達を作れるように、低コストで利用しやすいオープンソースの学習モジュールを開発したのです。

この学習モジュールは、オープンソースのドキュメント、組み立てマニュアル、手頃な価格の教材を提供するだけでなく、自由にカスタマイズおよび拡張できるため、さまざまな社会経済的背景を持つ学生が個人の教育目標に基づいてパーソナライズされた学習体験を得られるようになると報告されています。

さらに、この学習モジュールでは人間中心の AI にも特に重点を置いており、実践的な学習活動を通じて、学生が人間と AI の相互作用や AI の倫理的問題をより深く理解できるようになることを期待しています。

「自分だけのロボット友達を作る：アクセスしやすく魅力的な AI 教育のためのオープンソース学習モジュール」と題された関連研究論文が、先端人工知能協会 (AAAI) の教育シンポジウムで最近発表されました。
「生徒たちが数学や物理学を学ぶのと同じようにAIの知識を学ぶことは非常に重要だと私たちは考えています」と論文の共同筆頭著者であるZhonghao Shi氏は述べた。 「これらのテーマを毎日使用するわけではないかもしれませんが、これらの概念を基本的に理解しておくと、より効率的に作業を進め、新しいテクノロジーに遅れを取らないようにするのに役立ちます。」

手頃な価格、カスタマイズ可能、人間中心

報道によると、オープンソース学習モジュールは主にロボット工学、機械学習（ML）、ソフトウェア工学、機械工学の3つの部分で構成されており、学生にAIのさまざまな側面に関する実践的な経験と入門ガイダンスを提供します。主な特徴は次の3つです。

1. 手頃な価格

研究チームは、もともとコーネル大学のホフマン氏が開発したオープンソースの小型ロボット「Blossom」をカスタマイズして簡素化（63個のコンポーネントから20個に）し、学習者のコストと開発時間を削減しました。彼らは、より高価なレーザー印刷ではなく、3D印刷技術を使って材料を製造し、約250ドルでカスタムロボットを製造できるようにしました。生産コストは、NAO ロボット (約 15,000 ドル) や Poppy ロボット (約 7,000 ドル) などの既存のロボット プラットフォームに比べて大幅に低くなります。それだけでなく、これらの改良によりロボットの組み立て時間も短縮され、ロボットはより手頃な価格で使いやすくなります。

2. カスタマイズ性

研究チームは、学習モジュール内のオープンソース ソフトウェアとハ​​ードウェア マテリアルを更新し、詳細なドキュメントとビデオ チュートリアルを作成しました。学習者は、ロボットの基本バージョンを簡単に作成できるだけでなく、創造力を発揮して、自分の選択に応じて拡張機能を備えたロボットをカスタマイズすることもできます。

論文の共同筆頭著者であるアリソン・オコネル氏は、かぎ針編みのテクニックを使ってブロッサムの5つの異なるスタイルをデザインし、各バージョンの詳細でわかりやすいパターンとチュートリアルを作成しました。これには、低コストでカスタマイズ可能なベビーワンジー、編み物、かぎ針編みのオプションが含まれています。

ロボットを組み立てた後、生徒はロボットの眉毛、色が変わるライト、表情豊かな顔のスクリーンなどの機能を使って Blossom をさらにカスタマイズできます。

「このプロジェクトにクラフト作りを取り入れることで、ロボット工学やエンジニアリングと自分のスキルを組み合わせる方法を考えたことがないかもしれない創造的な学生たちの関心を引きたいと考えています。」オコネルにとって、創造性は彼女自身のエンジニアリングの旅の重要な部分でした。

図: ロボットはユーザーの頭の姿勢を認識し、ユーザーの頭の動きを模倣するようにプログラムされています。

3. 人間中心

既存の AI 学習モジュールは、主に社会的能力や表現能力を持たない AI エージェントに焦点を当てており、人間中心の AI や AI の倫理的問題はまだ考慮されていません。ロボット工学の分野では、既存のコースと学習モジュールが、ロボットの位置特定や操作など、幅広い一般的なロボット工学タスクをカバーしています。同様に、機械学習教育では、コースや学習モジュールは主に機械学習パイプラインの技術的な側面に焦点を当てており、人間中心のテーマに焦点を当てていないデータセットを使用することが多いです。

研究チームは、AI教育に人間中心のAIというテーマを取り入れることが非常に重要であると考えています。彼らは、学生にこのテーマを紹介するために、パーソナルソーシャルロボットの構築に関する AI 学習モジュールを設定し、人間とコンピューターの相互作用、人間の知覚、感情コンピューティング、AI 倫理など、人間中心の AI に関連する教育コンテンツをカバーするように学習を設計しました。

自分だけのロボットコンパニオンを作ろう

学習モジュールを評価するために、研究チームは 15 人の大学生を対象に 2 日間のユーザビリティ テスト ワークショップを実施しました。

生徒たちは4つのグループに分かれ、学習モジュールの指示に従ってBlossomロボットを組み立て、その外側に編み物のアクセサリーを取り付けました。彼らは、ユーザーの頭のポーズを認識、追跡、模倣するロボットを構築してプログラムし、事前にトレーニングされた頭のポーズ追跡モデルとジェスチャー認識モデルを使用して、ユーザーのうなずく動作を検出して模倣しました。ワークショップの最後には、4 つのグループすべての学生が作業目標を無事に達成しました。

ワークショップ終了後、参加者の 92% がワークショップを通じてロボット工学と電子工学、コンピューターサイエンスとソフトウェア工学、AI と ML、機械工学についてさらに学ぶことができたと感じました。参加者の 85% が学習プロセスは理解しやすいと回答しました。参加者全員が、このワークショップが将来ロボット工学と AI についてさらに学ぶきっかけになったと感じました。

図：規模の調査結果。

上記の研究結果は、この学習モジュールが効果的で操作が簡単で魅力的な AI 学習を提供できることを示しており、これにより、ロボット工学と AI に関するさらなる学習に対する学生の関心を高めることができます。

今後の研究では、研究チームは高校生を対象にモジュールを評価し、さまざまな教育レベルの学生に使用できるようにモジュールをさらに検証および改善する予定です。

「私たちのプロジェクトについて世界中の人々ともっと共有できることを嬉しく思います」とシー氏は語った。 「私たちは、あらゆる社会経済的背景を持つ人々がAI教育を受け、AIの改善プロセスに参加する機会を確保したいと考えています。」

参考リンク:

https://arxiv.org/abs/2402.01647

https://viterbischool.usc.edu/news/2024/02/how-to-build-your-own-robot-friend-making-ai-education-more-accessible/