世界のレストランでは、ロボットが料理を作る時代になりました。ただ、既存の家庭用ロボットは単純作業の繰り返しに限られています。一方で、ロボットが自立して台所を使いこなし、食事を準備する技術が研究されています。
これを実現するには、ロボットが柔軟性を持ち、常識や状況判断力を学ぶ必要があります。そこで注目されるのが、巨大なデータベースを持つ言語モデル（LLM）を活用した研究です。
LLMは人間の言葉や書き物から無数の情報を学び、それをロボットに伝えることができます。しかし、これらのモデルがロボットに実装されることで、偏見や誤解、現実には実行不可能な行動の提案など、新たな問題が浮上しています。
研究者はこれらの課題への対処として、ロボットの可能性に即した解答制限や、単純作業からのメタ学習など、様々なアプローチを検討しています。
技術の進歩と共に、ロボットとLLMの融合による家庭内の未来は見えてきています。しかし、その実現にはまだ多くの課題があり、解決策が求められています。
一歩一歩、ロボットが私たちの生活に溶け込む日が近づいていることは間違いありません。
出典 : https://www.scientificamerican.com/article/scientists-are-putting-chatgpt-brains-inside-robot-bodies-what-could-possibly-go-wrong/