すでにロボットは、さまざまな点で人より優れている。力が強く、一貫性があり、昼休みも要求しない。だが「感覚」となると、機械はいまだに悪戦苦闘している。
嗅覚は特に優れているわけではないし、味を感じることもできない（ロボット舌の研究は進歩してはいる）。ロボットグリップによる触覚も、なかなか進まない。皿や頭蓋骨を握りつぶされたくなければ、とりわけ触覚については真剣に考える必要がある。
こうしたなか、コロンビア大学の研究室はロボットに触感をもたせるために、奇妙だが巧みな方法を開発した。ここでは「光の指」と呼ぶことにしよう。
3Dプリントした骨格に光検出器として動作する32個のフォトダイオードと、それらに隣接し合う30個のLEDが埋め込まれている。それらを反射シリコーン製の柔らかい皮膚が覆うことで、デヴァイス自体の光と外側の光を明確に区分している。
ロボットの指が物体に触れると、その柔らかい外側が変形し、骨格内のフォトダイオードがLEDの光のレヴェルの変化を検出する。これによって、指が接触した場所と圧力がわかる。つまり、このロボットの手は誰かと握手したときに従来の意味で「感じる」のではなく、「見る」のだ。
PHOTOGRAPH BY COLUMBIA UNIVERSITY
越えられずにいたギャップ
ロボット研究者は何十年も前から、機械に“触覚”をもたせる方法を研究し続けてきた。接触感覚と呼ばれる分野だ。最も基本的な方法は、トランスデューサー（変換器）を利用して圧力を電気信号に変換するやり方である。
だが、コロンビア大学のロボット研究者のマテイ・チョーカリーは、次のように指摘する。「これまでなかなか越えられずにいたギャップがあります。それは触覚センサーをつくることと、指をつくることは違うということです」
テーブルの上にしっかりと固定された硬いトランスデューサーであれば、あらゆる種類のワイヤーを自由に配線できる。しかし、そのすべてを小さく変形しやすい指に収めることは、これまでずっと難題だった。
結局、ロボットが物体を感じて持ち上げるには、柔軟性のある指が必要になる。指先が柔らかければ、しっかりと掴むこともできるからだ。そこでロボット研究者たちは、次善策を見つける必要に迫られた。
例えばSynTouchという企業は、電極で覆われた上に柔らかい皮膚がかぶせられた「指」を初めて開発した。皮膚と電極の間には生理食塩水が注入されている。誰かがこの指に触れると、電極は生理食塩水を通して抵抗の変化を検出し、触れた場所とその強さを記録する仕組みだ。
光量の変化を検知
コロンビア大学の研究チームが開発した新しい指も、同じような仕組みで稼働する。ただし、使うものは電極と生理食塩水ではなく、LEDとフォトダイオードだ。
まず、誰かが指を突っつくと、すべてのフォトダイオードが受け取る光量の変化を調べる。突っついた場所に近いフォトダイオードは大きな変化を検出し、指の裏側のフォトダイオードが検出する変化はより小さくなるからだ。
フォトダイオード32個とLED30個をかけ合わせると信号の数は960にもなるので、システムが受け取る情報は詳細なものになる。1回だけ突っついたことで得られるデータ量は膨大になるというわけだ。
このシステムを開発したチョーカリーは次のように説明する。「これらのおよそ1,000の信号から分析的な方法で情報を引き出すことは、非常に困難です。あえて言えば、最新の機械学習がなければ不可能でしょうね」
VIDEO BY COLUMBIA UNIVERSITY
機械学習が解読する情報の中身
機械学習が威力を発揮し始めるのは、システムを調整する段階だ。この指を上に向けた状態でテーブルに貼り付け、別のロボット・アームで任意のポイントを狙って一定の圧力で正確に突く。
ロボットアームが指のどの部分を突いているかは正確にわかっているので、各ポイントでフォトダイオードが異なる光をどのように検出しているか確認できる（上の動画を見ると、強く押すと赤の点が大きくなることから、突いている場所と強さの両方を特定できることがわかる）。1回突くごとに大量のデータが収集されるが、機械学習を使うことですべて処理できる仕組みだ。
「そこが欠落していた部分です。この分野で機械学習を本当の意味で利用できるようになったのは、ここ5年くらいのことですから」と、チョーカリーは言う。「機械学習という手法をこうした大量の光信号に利用できるようになったことで、そこに存在する情報を解読できるようになったのです」
人間は触覚を巧みに使う方法を学ぶが、このシステムはその学び方をまねしている。子どものときは手に取れるものなら何でも掴み、その物体の感触についての記憶を蓄積する。大人になってからも、脳は物の感触を分類し続ける。例えば、クルマの運転で左に曲がるときにハンドルから感じる抵抗の量や、ハンマーで釘を叩くときの力加減を記憶するわけだ。
「仮に誰かの体に入り込んだとしても、運動技能についてはすべて学び直す必要があるでしょう」と、コロンビア大学で電気工学を教えるヤニス・キミシスは指摘する。このシステムをチョーカリーと開発した人物だ。「それは脳の可塑性の利点のひとつです。脳卒中を起こして脳の半分が機能しなくなっても、学び直せばまた機能するようになります」
物体との接触は「音」で判別できる？
だが、この新しいロボット指には限界がある。物体にかかった圧力こそ測定できるが、人が手から感じ取っていても特に気にとめないような温度や手触りといった大量のデータを、ロボット指が得ることはできないのだ。
しかし興味深いことに、研究者はロボットの指が「滑る」音をセンサーで“聞く”ことができると考えている。つまり、ロボットの指が表面を滑るときのその動きを音で判別するというのだ。「何かが滑るとき、わずかな音がします。テーブルに耳を押し付けて、テーブルに指を滑らせてみればわかります」と、キミシスは言う。
例えば濡れたコップを持っている場合、滑り始めるのは小さな範囲だ。それがコップと接触している手のひら全体に広がり、コップは握った手から滑り落ちる。ロボットハンドにこの新しい指を取り付ければ、滑り落ちる物体特有の音を聞くことで、滑る動きが手全体に広がる前に持ち方を修正できるわけだ。
この研究の面白いところは、ヒトの生物学からヒントを得ながらも、明らかに人とは違う方法で感覚入力を処理している点にある。人の指は神経を使って「感じる」が、この新しいロボット指は物体を「見る」。そしていつの日か、物体の表面との接触を「聞く」ようになるのだろう。
確かな手応え
将来的にはこうした技術が、人間世界の物体をうまく操作できるロボットの実現につながる可能性がある。こうしたロボットは、人間と同じように視覚と触覚を兼ね備えるようになるからだ。この両方を使う能力は、大量の物が存在する雑然とした環境や、物を直接目で捉えられない状況では特に役に立つ。
ごちゃごちゃの引き出しに手を突っ込むときのことを思い浮かべてほしい。最初に使う感覚は視覚だが、引き出しの奥深くまで手を差し入れて目的のモノまで近づくときには、触覚に切り替えるはずだ。
ロボットも同じ問題を抱えることになるだろう。探しているモノが大量の物の下にあったら、ロボットアームは握るべき物体を見つけられない可能性がある。あるいは、目的のモノを視界に捉えられないかもしれない。ロボットが現実世界でモノを巧みに操作できるようになるには、視覚と触覚を自由に切り替えられる能力が必要になる。
この研究に携わっていないカリフォルニア大学バークレー校のケン・ゴールドバーグは、「接触という感覚はロボットの操作に役立ちます。物体がロボットの手の陰になっていてカメラで捉えられない場合には特にです」と言う。彼によると、電極の上にゴムを被せて接触を感知していた以前のロボットの指に比べると、この新しいシステムは大きな前進だという。
以前のロボットの指が収集していたデータは、ロボットがほかの物体に接触しているか判断するといった限られたものだった。新しいロボットの指は光のパワーのおかげで、接触したあらゆるものに関する詳細な情報を提供できる。
ロボットが人間の手と同等の感受性をもつまでには、まだ長い道のりがあることは確かだろう。しかし、この賢い新しい指には、確かな手応えを感じることができる。
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