人間はある程度、未来を予測するのが得意です。もちろん大きな予測ではありませんが、例えば様々な力や条件下で物がどのように動くかといった小さな予測は得意です。現在、研究者たちはコンピューターに同じ能力を与えようとしています。
急な斜面の頂上に重いブロックとゴムボールがあり、それぞれを固定しているとします。もし手を離したら（押すことはできません）、どうなるでしょうか？
ブロックを放したら、ボールほど速く坂を下りることはまずないだろう、あるいはそもそもボールが動くとしても、そうはならないだろうと予測できます。丸いものは転がり、角のあるものは転がらないことはご存じでしょう。この2つの物体の挙動は物理学によって支配されていますが、この推測をするのに物理学の知識は必要ありません。ただわかるのです。なぜわかるのでしょうか？それは、おそらく子供の頃、ブロックやボール、傾斜路で遊んだことがあるからです。その経験のすべてが、一瞬でこの予測をするのに役立ったのです。
しかし、コンピューターは一般的に屋外で遊ばせることはなく、物体が外界とどのように相互作用するかを学ぶことはありません。しかし、これまではそうではありませんでした。MITコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）の科学者グループは、「ガリレオ」と呼ばれるコンピューターモデルを開発しました。このモデルは、様々な状況（例えば、斜面を滑り降りてブロックが他の物体に衝突するなど）で様々な物体が相互作用するビデオを視聴し、物体の重さを推定し、他の状況でどのような行動を取るかを予測することができます。
「例えば、傾斜路のシナリオからガリレオは物体の密度を推測し、それが浮くかどうかを予測することができます」と、本研究の共著者であるポスドク研究員イルケル・ユルドゥリム氏は声明で述べています。「これは、展開する動的なシーンをより深く理解する能力をコンピューターに与えるための、ほんの第一歩に過ぎません。」
ユルドゥリム氏と共著者たちは、まずガリレオに150本のビデオを見せ、その後、人間の直感、いや、むしろコンピュータの直感を加えました。彼らはガリレオを、ビデオゲームや映画で「物理エンジン」として使われるコンピュータソフトウェア「Bullet」と連携させました。Bulletは、現実世界の物理法則をシミュレートすることで、アニメーショングラフィックを驚くほどリアルに見せることができます。次に、ガリレオが人間と同じように過去の経験から学習できるアルゴリズムを追加し、人間との比較実験を行いました。実験では、コンピュータと人間の両方に物体の動きを予測させました。その結果、人間とコンピュータは非常によく似た予測をすることがわかりました。
CSAILが作成したこのウェブサイトを使って、ガリレオと自分の重さを比較してみましょう。物体が斜面を滑り降りてブロックにぶつかる短い動画を視聴した後、自分より重いと思う物体をクリックします。あなたの答えが正しいかどうか、そしてガリレオが正しい推測をしたかどうかを確認できます。
次に、研究者たちはさらに先に進み、ガリレオを使って流体やバネを含むより複雑な予測に取り組み、最終的には人間よりも速く自然界の予測ができるところまで到達したいと考えています。
「竜巻や地震のような極端な物理的事象に容易に適応できるロボットを想像してみてください」と共著者のジョセフ・リム氏は述べた。「最終的な目標は、そのような大きな不確実性を伴う状況において人間を支援できる柔軟なモデルを開発することです。」
