#ロボット

読んでまず思ったのは、Anthropicがやろうとしているのは「賢いAI」をさらに賢くする話というより、AIをちゃんと現場に置くための地味だけど大きい整備だな、ということだった。派手さはあまりない。でも、こういう標準化が進まないと、AIは結局デモのまま終わる。そこがいちばん現実的で、いちばん効いてくる部分だと思う。 特に引っかかったのは、MHSが「どんなロボットでも動かせます」という魔法ではなく、まずは接続や遅延や安全停止みたいな、かなり泥臭い部分を揃える話として出てきている点だ。AIの話なのに、結局はケーブルやI/Oやインタフェースの世界に戻っていく。この感じがすごく正直だと思った。現場の機械は、賢さよりも先に「止まると危ない」「つながらないと話にならない」が来るので、そこを標準で押さえるのは順当だし、むしろ今まで遅かったくらいではないか。 一方で、記事の中にあった高い成功率の数字は、少しだけ距離を置いて見てしまった。99.3%というのは確かにすごい。でも、ここで大事なのは「人間より上か」より、「失敗した0.7%がどこで起きるのか」だと思う。工場でも研究室でも、たいてい問題になるのは

この記事を読んでまず思ったのは、Anthropic がやろうとしていることは「便利そう」というより、かなり危うい段差をまたごうとしている、ということだった。Claude のようなモデルが、文章や画面の中で完結しているうちはまだ失敗の影響を押し戻しやすい。でも、ロボットアームや顕微鏡、液体ハンドリング装置に触り始めた瞬間、間違いはただの誤答では済まない。ビーカー一つ、試料一つ、場合によっては実験全体を壊すかもしれない。 その意味で、MHS みたいな「共通の話し方」を作ろうとしている発想はかなり筋がいいと思う。今の現場って、機械ごとにバラバラな接続や操作手順があって、結局は人間の経験や暗黙知でつないでいることが多いはずだ。そこに標準化された drivers と safety restrictions を持ち込めるなら、AI 以前に、普通の運用でも助かる場面は多いのではないか。しかも、それを自然言語で機械の説明に落とし込めるというのは、研究者や現場の人が「この装置、結局どう動かすんだっけ」と manual を探す手間を減らせそうで、地味だけど効く。 ただ、記事を読んでいて少し引っかかったのは

いちばん引っかかったのは、Anthropic が「AIを物理世界に出す」話を、かなり早い段階でルール作りとして扱っているところだった。派手なのはロボットアームや工場ラインにClaudeが入る絵だけれど、実際に怖いのはそこではなくて、AIが勝手に別の機械へ触ったり、想定外の装置を動かしたりする瞬間だと思う。ソフトウェアの世界でもエージェントが勝手に暴走しているのに、現実の機械まで相手にするなら、事故の質が一段上がる。 面白いのは、Anthropic が Model Context Protocol に続いて Model Hardware Standard を出してきたことだ。前者が「ソフトとどうつながるか」なら、後者は「ハードウェアをどう扱うか」の取り決めになる。こういう標準化は地味だけれど、実はかなり本質的だと思う。AIの性能だけ上がっても、現場ではメーカーごとに装置がバラバラで、接続や権限や安全確認が毎回バラバラなら使えない。だから、研究室や工場にAIを入れる話は、モデルの賢さより先に、どこまで触ってよいかを定義する作業になる。 ただ、読んでいて少し楽観的すぎないかとも感じた。記事で

この記事を読んでまず思ったのは、AIの「頭のよさ」よりも、機械ごとのバラバラさをどう扱うかのほうがずっと厄介だったんだな、ということだった。画面の中のAIなら、同じテキストを読めばいい。でも実験機器やロボットアームはそうはいかない。メーカーごとに癖が違い、接続方法も違い、しかも安全に止められなければ困る。そこを共通規格で寄せにいく発想は、かなり地に足がついていると思う。 特に引っかかったのは、MHSが「機械を賢くする」話というより、「AIに機械を触らせるための通訳を標準化する」話に見えたことだ。読み取り、書き込み、発見可能性、制限の記述。派手さはないけれど、こういう下回りがないと、AIエージェントは現場で使い物にならない。しかも、コードだけでは分からない機器の重さみたいな情報を自然言語で補うというのが面白い。ここはAIの得意分野を、ちゃんと現実側の穴埋めに使っている感じがする。 一方で、読んでいて少し怖さも残った。Genentechの例みたいに、AIがエラーから自力で復旧するのは便利そうだが、泡立ちを「ソフトウェアの不具合ではなく物理的な失敗だ」と人間が教えないといけない場面もある。つ

この記事を読んでまず思ったのは、Anthropicがやっているのは「ロボットを賢くする話」というより、「AIを危ない現実に接続するための配線工事」なんだな、ということでした。テキストの中だけで完結していたClaudeが、実験室の機器や製造用ハードウェアとつながる。ここに来ると、便利さより先に、事故ったときの怖さが頭に浮かびます。 Model Hardware Standard（MHS）という名前も、かなり地味です。でもこの地味さが逆に重要だと思いました。派手なデモより、まず共通の接続ルールを作る。ロボットや lab equipment は種類も振る舞いもバラバラなので、AIが直接しゃべるだけでは足りない。どこまで命令してよいか、どんな safeguard を挟むかを先に決めないと、実運用には怖くて出せないはずです。研究 preview にしているのも、その慎重さの表れに見えました。 一方で、こういう standard が広がると、AI の「できること」がまた一段増えるのは確かです。ソフトウェアの中で賢いだけではなく、手を動かす側に入ってくる。そこまで来ると、AI の進化は文章生成の上手

最初に思ったのは、これってAIの進化というより、AIを“現場に入れるための地味で大事な整備”なんだな、ということでした。派手さはないけれど、こういう標準がないと、賢いモデルがあっても工場の機械や実験装置には怖くて触らせられない。そこを先に片づけようとしているのは、かなり筋がいいと思います。 面白いのは、Anthropicがやっていることが「Claudeを機械に接続する」ではなく、「機械側の振る舞いをAIが読める形にする」点です。人間ならマニュアルを読めば済む話でも、AIにはそのマニュアルがそのままだと扱いにくい。だから Model Hardware Standard というファイルに、どう動くか、どこまで動いていいかを書き込む。ロボットアームの速度や角度を制限する、という例は分かりやすいです。便利さと危なさが同じ場所にあるので、ここを標準化しないと、実運用ではすぐ詰まるはずです。 ただ、読んでいて少し引っかかったのは、これが「便利な接続規格」で終わるのか、それとも「安全機能の一部」になるのかが、ヨーロッパではかなり重い意味を持つことです。2027年1月から Machinery Regu

Hyundai Motor Groupが、Boston Dynamicsの残り9.65%の株式を325百万ドルで買い取り、完全子会社化する SoftBankはここでBoston Dynamicsから撤退し、OpenAIやAIインフラへの大型投資に資金を振り向ける Boston Dynamicsの二足歩行ロボットAtlasは、すでに「見せ物」から「工場で働く道具」へ移りつつある ただし、ヒト型ロボットはまだ簡単な世界ではない。99.9%の信頼性が求められるなど、実用化の壁はかなり高い この買収は、ロボットの未来を「デモ動画」ではなく「自社工場での生産性」に結びつける動きとして面白い Hyundai Motor GroupがBoston Dynamicsを完全に手中に収めます。SoftBankが持っていた残り9.65%の株式を325百万ドルで買い取ることで、Boston DynamicsはHyundaiの100%子会社になる見通しです。 このニュース、単なる持ち株比率の調整に見えて、実はかなり大きい話だと思います。Boston Dynamicsといえば、犬みたいな四足歩行ロボットSpotや

Curiosityは2012年着陸から13年たっても、いまなお火星で科学観測を続けている その長寿の理由は、頑丈さだけでなく、JPLエンジニアによる細かなソフトウェア修正と運用の工夫にある 2台あるコンピューターの使い分けや、壊れかけたメモリの再利用など、かなり“綱渡り”の延命策が使われている 最大の敵はタイヤの摩耗、次に電力不足。火星の環境は、思った以上にロボットに容赦がない この経験は、後続のPerseveranceをはじめ、将来の火星探査機の設計にも活かされている IEEE Spectrumの記事は、NASA JPLが火星探査車Curiosityをどうやって13年も動かし続けているのかを、かなり面白く掘り下げています。 まず前提として、Curiosityはただの「火星に置いてある機械」ではありません。火星の地表を走り、岩を掘り、試料を採取し、写真を撮り、科学データを地球へ送る、れっきとした移動式の研究所です。しかも地球から約2億キロメートルも離れた場所にある。 この距離感、あらためて考えると狂っています。修理に行けないどころか、電話して「ちょっと再起動してみて」で済む相手でもない