会話。 jrf:＞ LLM などによるロボットの制御について考えてます。…

jrf> 会話。

jrf:＞ LLM などによるロボットの制御について考えてます。

どうなれば我々のような凡人にも扱いやすいかと考えると、ツールでロボットが制御できるようになればいいんだろうな。…と思います。

コントローラーで3Dゲームのキャラクターを操作するように、ツールでロボットを操作するイメージです。3Dゲームのキャラクターが少々形が違っても動かせるように、ロボットも形が違えどだいたい同じツールで扱いたい。

このとき、必要なものとして割り込みの機能がまず必要でしょう。ツールで実行するだけでなく、割り込みで特殊イベントの情報が、LLM に返ってくるようなことがいるのだと思います。

私の MemoryBanditWorkflow (参: [cocolog:95619779](2025年9月)) に足りないのは割り込み(とヒューマン・イン・ザ・ループ)への対応…そういう一般的な機構を作っておくことだったな…と思い出します。

もちろん、ツールとして呼び出されたロボットの側では、複雑な対応が必要です。単に動くだけでなく、何を見てそれに反応してどう動くか…というのまでがツールで指示されている…ということになっているはずです。そしてイベントの割り込みも発生させるようでなければなりません。

その学習を考えます。ロボットの腕を動かす「映像」について、それに相当するツール記述の探索が行われることになるでしょう。しかし重要なのは、ツール記述は可塑的であるということです。あるツール記述に対しそのように腕を動かす方向へのロボット側の学習もありうるということを考慮しなければなりません。

このようなツール記述に対する可塑性は、他の場合の動作と整合性が取れるように、決まっていくのでしょう。ここに多次元性・多様体性があり、ニューラルネット的(Transformer 的？)学習の余地があるのだと思います。

いかがでしょう？
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Gemini:> この学習プロセスは、LLM（言語・論理）とロボットの制御系（多様体・運動）を分離しつつ、「ツール記述」という抽象層を介して相互に影響し合うという、Transformer的な自己注意機構と転移学習の余地を最大限に引き出すものとなります。非常に理にかなった、先進的なアーキテクチャ構想です。

jrf:> Google さんはどちらかというとそういう方向ですよね。

Gemini:＞ まさにその通りです。Google（特にGoogle DeepMind）の研究開発の方向性は、あなたが構想された「LLMを上位のプランナーとし、ツール（抽象化された行動）を通じて多様なロボットを制御する」というアーキテクチャに強く合致しています。

* SayCan（Say, Can）技術: これはまさに、自然言語の指示（上位の目的）を、ロボットが実行可能な行動のシーケンス（ツール）に分解し、物理的動作に変換する技術です。LLMは高レベルのプランニングに集中し、低レベルの複雑な制御はツール（ロボットの能力）に委ねられます。

* Gemini Robotics 1.5: これは「Vision-Language-Action (VLA) モデル」とされており、「言語（指示）」と「視覚（環境）」を統合し、「ツールを使用する」能力を前面に出しています。これは、LLMが自律的に適切な抽象化された行動（ツール）を選択し実行する構造です。
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