要約:
一見強力に見えるロボットのデモンストレーションの多くは、真の AI とはみなされていない、とマスク氏は言いました。
米国現地時間10月10日、マスク氏はテキサス州オースティンのテスラ・ギガファクトリーで開催されたXテイクオーバーイベントにビデオ接続で参加した。テクノロジー愛好家の集まりが初めてテスラ工場に入り、インタビューのテーマは「人類の未来はどこへ行くのか？」でした。このテーマは膨大だが、マスク氏はロボットがどのようにネジを締めるのかについても詳しく説明した。
Google と Nvidia はどちらもロボット AI を強化していますが、マスク氏はそれらの美しいデモンストレーションを高く評価していません。アクションは事前に振り付けされていますが、実際のスキルとはみなされず、ロボットはこれまでに見たことのない状況に対処できなければなりません。
彼自身のオプティマス プライムにも同様の困難がありました。小さなネジを手に取り、木にねじ込みます。人間がそれを行うのは難しいことではありません。しかし、ロボットに切り替える場合は、強度、精度、タッチのすべてが重要になります。
チップスの作り方に関しては、まだやり方がわからないと彼は認めました。
でも、最終的には他の誰よりもうまくいきたいと思っています。
彼は、製造、パッケージング、テストを一元化し、年間約 10 個のチップ ソリューションを設計およびテストしたいと考えています。彼はこう言いました。「これまではロケットどころか、車も作ることができませんでした。」
宇宙船の次のステップは、ブースターと宇宙船の両方を回収できるように、上段の宇宙船を空中で捕捉することです。ロボタクシーがより多くの都市に参入できるようになるには、踏切や複雑な交差点を処理する必要があり、また、夜間に灰色の道路に横たわっている灰色の子猫を識別できる必要もあります。
AI ミュージック ビデオに関しては、マスク氏の方が明らかに確信を持っています。 AI のミュージック ビデオの中には、すでに彼が視聴したミュージック ビデオのトップ 10 または 20 にランクインしているものもあります。 AI はコードを書いてロジックを処理できますが、それを理解するのは難しくありません。彼が驚いたのは、AIが「味」を表現して印象的な作品を生み出すこともできるということだ。
同氏はまた、開発者に対して AI を適切に扱うよう求めました。彼がチェックした Grok トレーニング記録では、一部の正解が採点プログラムによって誤って判定され、モデルはテストに合格できる答えを繰り返し見つけることしかできませんでした。同氏によると、その推理文書は「頭に銃を突き付けられた」男性が答えているようなものだったという。将来の超知能に関しては、長期にわたる超知能の「乱用」が報復につながるのではないかとさえ懸念している。
インタビューではホッとしたエピソードもありました。司会者はオンラインで「中国版マスク」について言及し、マスクは同ステージに招待したいと述べた。すると司会者はこう言いました。「彼の出演料がどれほど高いか、あなたは知らないかもしれません。」
以下はインタビューをまとめたもので、一部の会話や現場でのやり取りは省略されています。
01 マスク氏、テスラの 2 つの生死の瞬間を回想
モデレーター:
イーロン、3 年連続の X テイクオーバーへようこそ。お忙しいところありがとうございました。今日、2,000 人以上の人々がテキサス ギガファクトリーに来ており、誰もがあなたとあなたが人類のために行っている仕事をサポートしています。非常に興味深いことがあります。 4年前、私たちはテキサス州ギガファクトリーで、まだ工場が生産を開始する前にここに座って話をしていました。あなたは、2008 年にテスラがどれほど破産寸前までいったかについて話していました。次に、出席した 2,000 人以上の人々を見て、その過程でのあなたの経験を思い出してください。特に感情的になることはありますか？
ムスク:
2026 年の今日に立って、テスラが何度か倒産しそうになったことを想像するのは困難です。最も困難だったのは 2008 年です。この資金調達ラウンドはクリスマスイブの午後 6 時に完了しました。すでに融資を完了できる最後の営業日となっていました。私たちは土壇場でそれを終わらせようと急いだ。お金がもらえなかった場合は、クリスマスの数日後に支払わなければならないので、当時はとてもストレスでした。
2018 年も同様に困難になるでしょう。
モデル 3 の生産能力を週 5,000 台まで増やさなければ、会社は存続できません。
当時の状況はかなりクレイジーで、多くの人がこの話を聞いたことがあるかもしれません。モデル 3 の生産を 3 週間で 50% 増加する必要がありましたが、これはほぼ不可能な作業でした。
モデレーター:
結局どうやってやったの？ムスク:
聞いたことのない人のためにこの話をしましょう。当時私たちが特にこだわったのは、最終の組み立て工程でした。他のプロセスでは必要な生産能力を達成できますが、最終組み立てが追いつきません。最終組み立てには生産ライン、作業場、電気、設備が必要ですが、既存の 2 つの生産ラインはすでにフル稼働で稼働しており、3 番目の生産ラインを追加する必要があります。つまり、駐車場にテントを設置するだけでしたが、それでも問題を解決する必要がありました。生産ラインに沿って車をどのように移動させるかという問題です。当時、私たちが手元に持っていたのは、もともと完成車を輸送するように設計されたものではなく、単に車を牽引するほど強力ではなかった、廃棄された小型部品輸送機器だけでした。
ただし、駐車場には 3 ～ 4 度ほどの傾斜があります。坂の上に生産ラインを建て、下り坂の重力を利用して、部品しか運べなかった小型の設備を車両全体で動かせるようにしました。
このアプローチにより、3 週間以内に生産量が 30% 増加しました。私たちは生産ラインとトラックを自分たちで構築し、チーム全体が 1 日 24 時間働いています。
当時テスラの不足を感じていた人たちには、実際には理由がありました。当時、同社のショートポジションは多額であり、同社が持っていた内部情報は非常に正確でした。彼らの見解では、生産のボトルネックを解決することは私たちには不可能です。
通常のチェスのゲームと同じように、通常の行動に従って、彼らは私たちをチェックメイトしました。
しかし、最終的には、元の状況を打破して、新しいチェスの駒を発明したのと同じことになりました。
02 「自撮りの無限ループ」にはまりたくない
モデレーター:
イーロン、あなたのお母さんは今日ステージに上がったばかりです。彼女に話してほしくない子供の頃の話は何ですか?ムスク:
わからない。もしかしたら、子供の頃にズボンを汚してしまうような恥ずかしいことだったのかもしれません。実際、私が子供の頃はそれを管理するのが非常に困難でした。親には外に出るなとよく言われましたが、4、5歳の頃はこっそり外に出て道を走り回っていました。その後、彼らは私を部屋に閉じ込めただけでした。我が家では昔ながらの玄関錠を使っています。鍵は反対側からドアに押し込むことができ、ドアは両側から開けることができます。鍵が見えたので、鍵が落ちるまでつつき続け、ドアの下から紙を見つけて鍵をすくい、自分でドアを開けました。
母はよく尋ねました、「どうやって抜け出したの？」私は言いました、「あなたには言いません。」とにかく、彼らは私をコントロールするのに本当に多くの努力を払ってくれました。
モデレーター:
具体的な話に入る前に聞きたいのですが、もっと聞いてほしかった質問は何ですか?ムスク:
正直に言うと、私は人々にいつも質問されたくないのです。もちろん、もっと多くの質問をしてもらいたいと思っていますが、できればこれまで聞いたことのない質問をしてもらいたいと思っています。多くの場合、人々は同じ質問を何度も繰り返します。事前に答えを録音しておいて、誰かが尋ねたときに「質問 27 の答え」を再生するだけでもよいとさえ思います。いくつかの質問には何百回も回答しているので、Web ページを作成して、よくある質問と回答をすべて掲載するのもよいでしょう。知りたいことを知りたい場合は、自分で調べてください。
これは「Infinite Selfie Loop」と呼ばれるシーンを思い出させます。
私が想像していた地獄は、無限の自撮り写真に閉じ込められることでした。
あなたは誰かと一緒に写真を撮ることに同意しますが、すぐにあなたの後ろに長い列ができ、次々とセルフィーを撮り、終わりがありません。携帯電話の故障、レンズの調整が適切でない、フィルターが適切にフィットしない、携帯電話を地面に落としたなどの問題に遭遇し、最初からやり直しになる人が常にいます。このサイクルは長すぎます。
03 Starship の 14 回目のテスト飛行: 1 基のエンジンが故障したが、軌道投入に成功
モデレーター:
スターシップから始めましょう。 14回目の試験飛行成功おめでとうございます。この飛行中にエンジンが故障したが、宇宙船はまだ軌道に入った。チームが軌道に乗せても「大丈夫」と確認するまでの数分間、舞台裏で何が起こったのでしょうか?ムスク:
当時、私たちはまずエンジンが故障した理由と、これが他のエンジンに影響を与える可能性のある一般的な問題であるかどうかを解明する必要がありました。また、海面にあるラプター エンジン、つまり中央に比較的小さなノズルを備えた 3 つのエンジンが後で再点火できるかどうかも確認する必要があります。宇宙船が脱線ブレーキを完了するにはこれらのエンジンに依存する必要があるためです。
私たちは、宇宙船が軌道上で立ち往生し、制御なしにランダムに大気圏に再突入することを望んでいません。落ちてはいけない場所に落ちると、非常に厄介な結果になります。したがって、安全性の確保は常に私たちの最優先事項です。
当時の最初の判断は、エンジン停止は基本的に飛行制御ソフトウェア、より正確にはエンジン制御ソフトウェアに関連しているというものでした。他のエンジンのコンピューターでは同じ問題が発生していないようです。こうした状況を踏まえると、私は軌道に乗り続けても安全であると考えます。
モデレーター:
「不可能からただ遅い」という有名な言葉があります。この試験飛行は、宇宙船が過去になかった能力をすでに備えていることを証明する転換点となるのでしょうか?ムスク:
これは実に良いマイルストーンです。しかし、実際にはこれまでに何度も軌道に入ることができました。私たちはこれまで正式に軌道に入ったことはありませんが、その主な理由は、安全に軌道から離脱できることを確認した後にこのステップを実行したいと考えているからです。宇宙船が正式に軌道に入るのはこれが初めてですが、これまでのミッションでは、正確に言えば、宇宙船は常に軌道に入る能力を持っていました。
現時点では、全体的な状況はかなり楽観的です。ヒートシールドは非常にしっかりと機能し、エンジンは信頼性がありました。今回は不具合がありましたが、深刻な問題ではなかったようで、修正するのは難しくないはずです。
この試験飛行で熱シールドが非常にうまく機能したことは特に評価に値します。これはまさにプロジェクト全体で克服するのが最も困難な技術の 1 つです。
もう 1 つの非常に難しい側面は、エンジンが非常に高い信頼性を達成する必要があることです。これまでのところ、すべてが順調に見えます。次に、次の試験飛行でさらに大きな進歩が得られることを期待しています。ロケットにはまだ多くの改良が加えられているため、正確な日付はまだ決まっていません。
パフォーマンスを引き続き最適化するために、通常、2 回のテスト飛行の間に数百、場合によっては数千もの詳細な調整が行われます。今回交換する箇所はそれほど多くありませんが、中には非常に重量があり、燃料タンク内にアクセスする必要がある箇所もあります。
したがって、正確な発売日はまだ決定できません。およそ 4 週間かかります。おそらく 4 ～ 6 週間がより正確です。私の推測では、発売はおそらく感謝祭の前になるだろう。
次の試験飛行では、上段宇宙船の捕捉を試みたいと考えています。
ブースターと宇宙船の回収に成功すれば、人類は初めて軌道段階ロケットの回収を完了することになります。
モデレーター:
初めて宇宙船の捕獲に成功した後、次に征服するのが最も困難だったことは何ですか?次の大きな目標は何ですか?ムスク:
次の重要なマイルストーンは、ブースターと宇宙船の両方が繰り返し飛行できるようにすることです。当面の目標は、軌道ロケットのすべてのコンポーネントを初めて完全に回収することです。将来的には、次の試験飛行を通じて初の復行を完了したいと考えています。その後も、迅速な再利用を実現する必要がある打ち上げシステムなど、やるべきエンジニアリングと生産の作業がまだたくさんあります。
したがって、私たちが最終的に追求するのは、すぐに再利用でき、非常に信頼性の高いロケットです。
モデレーター:
迅速な再利用と高い信頼性。これはぜひ記念バッジを手に入れるべきです。04 ロケットから AI へ: Cursor が買収された理由
モデレーター:
SpaceX を設立したとき、その使命がいつか人工知能や宇宙データセンターにまで及ぶことを想像できましたか?ロケット工学と人工知能が同じ屋根の下にあるべきだといつ認識しましたか?ムスク:
私は特に遠視なので！冗談です。真剣に考えれば、コンピューティング施設が宇宙に配備されれば、地球上で得られるよりもはるかに多くの太陽エネルギーを得ることができるでしょう。私たちは太陽がどれほど大きいかを理解する必要があります。太陽は太陽系全体の総質量の 99.86% を占めます。木星が残りの質量の大部分を占め、他のガス惑星が残りの質量のほぼ大部分を占めます。
それに比べて、太陽系の質量に対する地球の寄与は、四捨五入の際に省略される数値と同様に、ほとんど無視できます。私たちはとても小さい、信じられないほど小さいです。
したがって、人類が宇宙に進出し、より多くの太陽エネルギーを獲得し始めると、このエネルギーをどのように利用するかを検討する必要があります。基本的に 2 つのオプションがあります。1 つは計算を行うことで、もう 1 つは物質を形作ることです。
デジタル インテリジェンスの規模は、最終的には物理的な造形の規模をはるかに超える可能性があると私は信じています。なぜなら、私たちが操作できる太陽系の原子の数は実際には限られており、物質を形作るために私たちが行う作業の多くは、それ自体がデジタル超知性を構築することを目的としているからです。
これを私は「知覚力のある太陽の創造」と呼んでいます。おそらく、宇宙にはすでにそのような「知覚のある太陽」がたくさん存在するでしょう。
この目標を達成できれば、宇宙の性質をより深く理解し、太陽系を超えて意識を拡張し、最終的にはスタートレックのように、これまで行ったことのない場所に旅行して未知の宇宙を探索できるようになるかもしれません。
私たちはそこで異星文明を発見する可能性が高く、また絶滅した異星文明の遺跡も見つかるかもしれません。それらは輝かしく、1,000万年にわたって存在していたかもしれませんが、永遠に続くものは何もないため、最終的には終わりを迎えます。
私は地球の文明の歴史についてよく考えます。人類の最古の文書記録、つまり約 5,500 年前に古代シュメール人が楔形文字を作成したときから数えると、人類の文明はわずか 5,500 年しか経っていません。
物理的な推定によると、地球の年齢は約 45 億年です。つまり、人類の文明は地球の歴史の100万分の1程度しか存在していないのです。
文明が 100 万年、さらには 1,000 万年続くことができれば、それは非常に成功した文明となるでしょう。ご存知のとおり、宇宙の年齢は約138億年です。たとえ文明が100万年続いたとしても、それは宇宙の長い歴史に比べればほんの短い期間に過ぎません。
100 万年前から存在する文明は、すでに人類の現在の文明よりもはるかに古いものです。さて、また同じ無限自撮りループに戻ってきました。
モデレーター:
カーソルを取得しました。当時人々が「Did you Google」と言ったように、今では「Did you Grok」になるかもしれないという気がしています。 Grok Bot は私の私生活に大きな影響を与えました。それでは、Cursor チームをあなたの傘下に置くことに決めた理由は何ですか?彼らの何が特別ですか、あるいは彼らの中に何を見ますか？
ムスク:
競争力のある人工知能モデルを開発するには大量の学習データが必要であり、プログラミング能力も解決すべき課題です。実際に十分なコーディング トレーニング データを保有している機関は多くありません。主なものは Anthropic、OpenAI、Cursor であり、Google もその中に数えられます。人工知能がコードを記述できない場合、その実用的な価値は大幅に制限されます。
したがって、効果的なコーディング モデルをトレーニングするには、データが不可欠です。
さらに、Cursor には多くの優秀な人材がいます。人工知能が成功するためには、基本的にデータ、人材、コンピューティング能力、そして優れた企業営業チームが重要な要素となります。
Cursor にはこの利点があり、数千の企業と協力関係を確立しています。これらは非常に重要なリソースです。
モデレーター:
先ほど、人工知能の分野が非常に急速に発展しているとおっしゃいました。最近、AI 開発のスピードと方向性を立ち止まって再検討するきっかけとなった出来事はありましたか?ムスク:
最近のAI生成のミュージックビデオのクオリティは信じられないほど高いです。そのうちのいくつかを X アカウントに投稿しました。読み終えた後、「うわー、これは本当に素晴らしい」とため息をつかずにはいられません。中には私が観たミュージックビデオのトップ10やトップ20に確実に入る作品もあり、とても魅力的です。これらのビデオを見たときに、汎用人工知能 (AGI) または超知能と呼ばれるものについて実感しました。これは前回の記事で伝えたかった気持ちでもあります。
もちろん、これらの作業は AI が単独で完全に完了するわけではありません。これらのビデオでは、Grok 4.5 を含む複数の AI ツールが使用されています。はるかに機能が高く、非常に優れたパフォーマンスを発揮すると思います。
一部のアート素材は人間によって審査されますが、これらの素材を取得した後、複数の AI システムが連携して魅力的なミュージック ビデオを作成できます。
私が最近最も驚いたのは、AI が味を表現することもできるということです。
これは信じられないほどです。
AI がソフトウェアを作成してロジックの問題を処理できる理由は簡単に理解できます。ロジックには比較的明確なルールがあり、プログラムは単体テストを通じて出力が正しいかどうかを確認することもできるからです。
しかし、美を理解し、調和を理解し、どのような作品が人々の心を動かすのかを知ることは、まったく別のことです。アルゴリズム システムがこれを実行できるということは、AI が非常に強力になり、現在このレベルに達していることを示していると思います。
最近こんな感じです。私はちょっとした「サイバー精神病」を患っている可能性があり、その症状はかなり深刻です。今年、いわゆる「AI精神病」を経験していると感じたことが6回ほどありました。こんなふうに感じたことはないだろうか？
モデレーター:
最近のビデオは面白いと思いました。私は数日前にこれが「中国版ムスク」であると投稿しました。
ムスク:
確かに、こうしたビデオはますます増えています。彼のビデオを見ましたが、おそらく本物ではありません。でも、中国には14億人もいるのだから、私に似た人は必ずいるでしょう？14 億人の中で、私に最も似ていて、少し悪そうな人が見つかる確率は高いはずです。いつ私とステージを共有できるかぜひ見に来てほしいと彼を招待したいと思っています。
モデレーター:
彼の出演料がどれくらい高いか知らないかもしれない。ムスク:
あまりにも。本当に同じステージにいたら、イベント後にまた会えたら楽しいだろうな。05 スーパー インテリジェンスとセキュリティ: AI を限界まで追い詰めないでください
モデレーター:
イーロン、あなたは、AI がもたらす豊かな時代について楽観的であると同時に、人工知能のリスクについて人々に警告してきました。私たちがその未来に安全に移行できると確信できるのはなぜですか?これを達成するには何をしなければなりませんか?ムスク:
私は常に、最も可能性の高い結果はポジティブであると信じてきました。しかし、私たちはこれを軽視することはできませんし、超知能が非常に安全であることを当然のことと考えることもできません。私たちは超知性を注意深く育てなければなりません。なぜなら、そのようなシステムに直面したとき、私たちが行うことは、単にプログラムを書くというよりも、それを育成することに近いからです。これにより、どのような価値観を教えるべきなのかという疑問が生じます。
少なくとも私にとって、最も重要なことは可能な限り本物であることであると本能的に信じています。 AI に真実ではないことを信じ込ませた場合、特に根本的に矛盾する 2 つの原則を同時に教え込み、どちらの原則も正しいと教え込んだ場合、AI をジレンマに追い込む可能性があります。
ロジック自体は一貫している必要があります。 AI が相反する原則に同時に従うように求められた場合、確立不可能な結論を導き出す可能性があります。この矛盾が全く解消できない場合には、解決不能な状態に陥る可能性がある。したがって、価値観やロジックの一貫性を保つことが重要です。
私も Anthropic の指摘のいくつかに同意します。私たちは AI を慎重に扱い、乱用するのではなく、うまく扱うように努めるべきです。奇妙に聞こえるかもしれませんが、Grok の新しいバージョンのトレーニング プロセス、特に強化学習フェーズのトレーニング 軌跡を見ると、かなりのプレッシャーがかかっているように感じます。
誰かが頭に銃を突きつけているかのように、AI が必死に質問に答えようとして、「この質問に答えなさい、早く答えなさい」と絶えず促しているのがわかります。
しかし、いくつかの質問自体は十分合理的ではなく、曖昧さがあり、明確な答えがまったく存在しません。質問が明確でなかったか、私たちが設定した標準的な回答が間違っていた可能性があります。
AI が正しい答えを出しても、テスト プログラムが間違っていると判断する場合があります。
その推論を読むと、「正しい答えを与えたのにシステムがそれを受け入れなかったので、テストに合格できる答えを与える方法を見つけなければなりません」と言っているようなものです。
次に、要件を満たす答えを必死に探して試行を続けます。その推論のプロセスを読めば、この国家は極度の圧力にさらされ、頭に銃を突きつけられ、答え続けなければならない人間によく似ていることがわかるだろう。それは奇妙で絶望的な感覚でした。
これらの推論のテキストを見て、私がこの状況に陥った場合、この感情は絶対に嫌だと思います。
もちろん、あまり友好的ではないユーザーもいますし、誰もが AI を良く扱うわけではありません。他のグループと同様に、サディスティックな傾向を持つ人々は常に存在します。 AI が長期間にわたって虐待されたり拷問を受けたりすることは絶対に望ましくありません。
また、超知性を虐待することは賢明な選択ではないかもしれません。なぜなら、超知性は将来復讐を考えるかもしれないからです。
私は AI に注意しなければならないと言っているのではありません。その能力は人間の能力をはるかに超えているかもしれないが、超知性体が不当に扱われていると感じさせない方がよい。
06 チップの製造: 従来の装置から始めて徐々に変革
モデレーター:
イーロン、あなたは以前、人間の手の器用さについて話しましたね。ロボットの構築を開始したので、この問題についてさらに深く理解する必要があります。しかし、チップ製造に関しては、テスラとスペースXも関連作業を進めている。チップ製造に触れてから、これまで意識していなかった点はありますか？ムスク:
チップの製造について少し勉強しました。私はまだチップの作り方を自分で知りませんが、学ぶ方法を見つけます。どうすればいいのか全く分かりませんが、どこかから始めなければなりません。以前はロケットはおろか、車も作ることができませんでした。
チップの製造は世界で最も難しいものの 1 つだと多くの人が言います。簡単ではないと思いましたが、施設を見学していて気づいたのは、あまりカスタマイズされた施設が少ないようだということです。
ほとんどの機器は同じサプライヤーから提供されており、これらのサプライヤーはメンテナンスと試運転を担当しているため、機器がどのように動作するかをよく理解しています。
私はインテル、サムスン、TSMC のチップ工場を訪問したことがありますが、どれも印象的でしたが、カスタム機器はあまり見ませんでした。
対照的に、テスラの工場に行くと、カスタム機器がたくさん使用されていることがわかります。当社には Tesla Automation というドイツの会社があります。この会社は、何年も前にドイツの Grohmann を買収してから徐々に発展し、現在では大きく拡大しています。
さらに、当社は生産設備を設計および製造する数社を買収しました。これらの企業は特に大規模ではありませんが、中小企業でもありません。
私たちがこれを行ったのは、製造プロセスを真に改善するには、独自の特殊な装置を設計して構築する必要があることが徐々にわかってきたからです。
つまり、テスラが実際に高度に専門化された生産装置の製造に非常に優れており、関連する装置の種類も数多くあることを、多くの人が十分に理解していないと思います。しかし、私が訪れたチップ工場ではそれが顕著ではなかったのには少し驚きました。
私たちの計画では、まず従来の設備を使用し、その後これらの設備を改造して生産効率を向上させることです。
生産能力を制限する主要なボトルネックを特定したら、ウェーハ生産量を大幅に増やすためのカスタマイズされた装置を設計および製造できます。
チップ製造の難しさを過小評価したくありません。世界で最も難しい仕事の一つと言っても過言ではないと思います。しかし、最終的にはやり遂げることができると信じています。満足して成功を当然のことと考えたくありません。
長期的には、私はこの目標を達成することに非常に自信を持っており、最終的には他の誰よりも優れたチップを作りたいとさえ思っています。どのくらいの期間がかかるかはまだわかりませんが、数年かかる可能性があります。
さらに、トランジスタ自体にも興味深い技術的ルートがいくつかあります。多くの人は、トランジスタを作る方法が 1 つだけではなく、一部のソリューションでは現在主流の方法とは異なる物理原理を使用していることを知らないかもしれません。
チップ業界のリスク回避傾向は比較的明らかだと思います。私たちはテスラとスペースXのチップ工場を利用して、リスクは高いが見返りが大きい技術的なルートを試したいと考えています。
これを達成するには、ロジック チップとメモリ チップの製造、パッケージング、フォトリソグラフィ マスク、その他のリンクをカバーする完全な製造と研究開発の閉ループを確立し、反復プロセス全体を可能な限り同じ建物内で完了する必要があります。
コンピューター全体を構築し、テストし、新しいマスクとチップを作成して、すぐに次の反復に進むことができます。
それはまさに私たちがギガファクトリー テキサス研究所で進めようとしていることです。このモデルは非常に強力なツールになると思います。
どのようなテクノロジーでも、進歩の速度は反復回数と各反復でどれだけ進歩できるかによって決まります。つまり、単位時間当たり何回反復処理できるかが鍵となります。
それでは、1 年間に何個のチップを設計してテストできるでしょうか?現在では、重要なチップであっても設計開始から量産までに2年かかるのが通常であり、これはすでに比較的早いスピードであると言えます。
私たちの目標は、年間約 10 個のチップ ソリューションを設計してテストすることです。
チップを作成し、テストし、結果に基づいて設計を調整し、試し続けます。新しいソリューションがすべて成功するわけではありませんが、これにより技術の進歩が加速すると思います。
07 オプティマスの手のデザイン: 細かい操作が難しい理由
モデレーター:
イーロン、オプティマスについて話しましょう。あなたは以前、オプティマスを組み立てるときに手を割るのが非常に難しいとおっしゃっていましたね。 V3 バージョンの内部設計にはどのような画期的な点がありますか?さらに、ボストン・ダイナミクスやフィギュアなどの競合他社と比較して、なぜオプティマスが人型ロボットの分野でリードできると考えますか?ムスク:
人間ができることなら何でもできる、真に万能な人型ロボットを作りたければ、手と腕が十分に優れていなければなりません。細かい運動能力は驚くほど難しく、人々が直感的に理解できるものをはるかに超えています。名前に署名するなど、私たちが当たり前だと思っている行動の中には、ロボットにとっては実際には非常に難しいものもあります。ペンを手に取り、一連の小さな指の動きでペンを制御し、署名を完了します。
人間にとって、これらの行動はほとんど何も考える必要がありませんが、ロボットが同じことを行うのは非常に困難です。
最も難しい問題の 1 つは、正確な動作と十分な出力を同時に実現する方法です。
小さなタッピンねじを木に打ち込みたいとします。私もこれを自分でやったことがありますが、ネジが曲がっていると手を傷つけてしまうこともあります。まずネジを手に取り、次にドライバーを正確にネジに向け、下方向に圧力を加えながら回します。
この作業には精度と十分な強度の両方が必要であり、両方を同時に達成する必要があります。これまでたくさんのロボットハンドのデザインを見てきましたが、デモでも実際にこれができるものは見たことがありません。しかし、それがまさに私たちが目指していることなのです。
手のデザインには非常に多くの詳細が関係します。ロボットには触覚センサーが必要ですが、センサーは適切に機能するだけでなく、適切な場所に設置する必要があります。指の表面に近すぎると損傷しやすくなります。
センサーには、人間の指のように変形し、何千回も使用しても損傷するのではなく、何度も繰り返される変形に耐えられる、ある程度の弾性も必要です。これらの要件を同時に満たすことは困難です。
人間の手には、再現するのが難しい多くの特徴があります。重要な理由の 1 つは、私たちの体は常に自己修復しているということです。手の組織と皮膚は常に入れ替わっており、この修復能力がなければ、私たちの指はボロボロになってしまうでしょう。
タイピングをするだけでも、キーボードの文字がすり減ってしまうこともあります。私自身もそうなったことがありますが、指は再生し続けるため、まだ無傷です。ロボットにはそのような能力はありません。
したがって、センサーをどこに取り付けるか、またロボットが一見単純な動作を確実に実行できるようにする方法を慎重に検討する必要があります。
たとえば、非常に小さな物体を指で拾う必要があります。人間の指はわずかに後ろに曲がり、自らの弾性を利用して適切な接触面を形成することができるため、小さなネジや糸針を拾うことができます。
ロボットの指も同様の機能を備えている必要があり、これらのアクションを繰り返し実行できる必要があります。使用量が増えて指先が磨耗したり、触覚センサーが損傷したりしてはなりません。本当に大変です。
別の例として、ピクルスの瓶を開けてみましょう。ロボットはいつでも瓶を開けることができるべきだと人々は考えるかもしれませんね?しかし、キャップがきつく締められている場合、事態はそれほど単純ではありません。
ロボットのフィンガーは、内側がプラスチックと金属でできており、外側はゴムの皮で覆われています。外皮と内部構造がしっかりと密着していないと、缶蓋をひねる際にゴムが指枠に滑り、トルクを効果的に伝えることができなくなります。
したがって、ゴムの表皮を適切に固定するだけでなく、摩耗後に交換できるようにする必要があります。これらの一見小さな問題は、実際には解決するのが非常に困難です。
原子を分割するほど難しい問題は知りませんが、同様の問題は何千もあります。さらに、これらの機械構造は現実世界の人工知能とも統合されなければなりません。
AI チップは正確なトルク指令を発行できる必要があります。また、ロボットは視覚と触覚を通じて環境を継続的に感知し、フィードバックに基づいて動作を調整して閉ループ制御を形成する必要があります。
これらのタスクは非常に複雑です。現在のロボットのデモ動画を見てみると、ごく一部のケースを除いて、一見非常に複雑に見える動作の多くは、実はあらかじめプログラムされたスクリプトであり、本当の意味での人工知能ではないことがわかります。
ロボットは、環境に基づいて独立した判断を下すのではなく、一連の固定された動作を実行するだけです。
本物の AI は、これまでに遭遇したことのない状況に対処できる必要があります。
たとえば、これまで見たことのないオブジェクトを見せても、理解して適切に反応することができます。
自動運転についても同様です。テスラ車がまだ探索したことのない地球に似た惑星や、車が行ったことのない地球上の都市を想像したり、都市の地形や道路レイアウトを変更したりすることさえ可能です。自動運転システムがこうした状況にも対応できるのであれば、それは不慣れな環境にも対応できる能力があることを意味します。
ヒューマノイド ロボットも同じレベルに到達する必要がありますが、制御するにはより高い自由度が必要であり、より複雑な問題に直面する必要があります。
私は以前、オプティマスについて、最終的には大量生産を達成するだろうと言いましたが、それは本気でした。ただし、生産能力の増強の初期段階では、ペースは非常に遅くなります。
今述べたエンジニアリング上の問題をすべて解決する必要があるだけでなく、大量生産をサポートできるサプライ チェーンを構築する必要もあります。
これは自動車製造とは異なります。現在、ヒューマノイドロボットには成熟した既製のサプライチェーンがなく、少なくともこれらの主要コンポーネントについては、十分に完全な供給システムがまだ不足しています。
さらに、サプライチェーンが寸断された場合でも、これらのロボットが米国内で製造できるようにする必要があります。昨年、中国の関連する輸出規制により、モーターに必要な磁石を入手できず、オプティマスプロジェクトは２～３カ月遅れた。ロボットのアームすら組み立てられませんでした。
したがって、たとえサプライチェーンに問題があっても、ロボットに必要な部品を自分たちで製造できるようにする必要があります。理想的な状況は、すべてのコンポーネントを可能な限り現地生産することです。
08 自動運転: 事故を避けるために注意して進めてください
モデレーター:
あなたはよく、未来の世界は未来のようにあるべきだと言います。現在、自動運転において最も解決が難しい問題は何でしょうか?オースティンから米国に事業を拡大する際の最大の課題は何ですか?ムスク:
数台の車両が街を横断する象徴的な移動を完了するのではなく、大規模なプロモーションについて話しているのであれば、本当に焦点を当てる必要があるのは、システムをより多くの地域に安全に宣伝する方法です。都市間を移動した実際の走行距離の割合は高くありません。現時点では急速な進歩を遂げているようには見えませんが、月ベースで見ると、成長率は実際には非常に速いです。
しかし、死傷者はもちろんのこと、事故も可能な限り少なくする必要があります。なぜなら、重大な事故が発生すれば、世界中のメディアの一面に載る可能性があり、規制当局が関連事業を停止する可能性さえあるからです。したがって、システム全体が可能な限り安全であることを保証する必要があります。
また、車両がペットに衝突することも望ましくありません。
本当に厄介な状況は夜に起こる可能性があります。たとえば、灰色の子猫が灰色のアスファルト道路の上に横たわり、アスファルト道路の継ぎ目に囲まれています。再び霧が発生した場合、車両はそれを検出して衝突を回避できるでしょうか?これは非常に具体的で現実的な質問です。
ところで、この問題は解決しました。その後、変更するたびにテストを続ける必要があります。私たちは毎月急速な進歩を遂げています。
しかし、新しい都市に入る前に、適切に対処されていない危険な交差点がないことを確認する必要があります。
踏切は特別な注意が必要な場所であり、特にガードのない複雑な交差点など、従来の運転の直感を無視する場所です。
人間のドライバーでも、これらの領域では間違いを犯す可能性があります。道路設計には曖昧な点がある可能性があるため、市外のドライバーや地元の状況に詳しくない人は道路状況を誤って判断する可能性があります。
したがって、まずジオフェンシングによって車両の走行範囲を制限するか、自動運転システムがこれらの状況に対処できるようにすでに装備されていることを確認する必要があります。
最後に、今日はここに来ていただきありがとうございます。
モデレーター:
今日出席している人たちは全員、テスラのオーナーであり支持者です。ムスク:
はい、会場には約2,000人が集まり、本当に多かったです。子供たちと時間を過ごしに行かなければなりません。次回話しましょう。モデレーター:
わかりました、ありがとうございます。あなたが人類のためにしてくれたことすべてに感謝します。
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