ジェンセン・ホアンがAIエージェントによって動きを学習する25cmのロボットアヒルを披露した。 この小さなロボットは、はるかに大きな物語の一部だ。 こちらがMicroduckだ。 これはHugging Faceが開発したオープンソースのロボットプロジェクトで、その行動はシミュレーション内で学習され、その後物理的なロボットに転送された。 アヒルは走る、起き上がる、物を掴むことを学べる。 しかし、このデモを興味深いものにしているのは、AIエージェントがどのようにそれを実現したかだ。 ロボティクスを一つの巨大なエンジニアリングタスクとして扱うのではなく、ワークフローは段階的に分割されている。 モデルを構築する。 シミュレーションをセットアップする。 行動を学習する。 そして、そのスキルを現実世界に持ち込む。 最後のステップが極めて重要だ。 仮想環境で動作するロボットは、重力、バランス、摩擦、そして現実の物体の不確実性に対処しなければならない。 ここにNVIDIAの物理的AIに対するビジョンが重要になる。 AIはテキスト、画像、コードの生成を超えて、シミュレーションやロボティクスツールと併用され、機械が物理世界と相互作用する方法を学ぶのに活用されつつある。 アヒルは小さいかもしれない。 しかし、その背後にあるアイデアは決して小さくない。 次世代のAIは、私たちのコンピュータ内にだけ存在するのではなく、その外で動きを学ぶようになるかもしれない。