【感想・ネタバレ】基盤モデルとロボットの融合 マルチモーダルAIでロボットはどう変わるのかのレビュー

あらすじ

【岡野原大輔氏 推薦!!】
これまでのロボットには困難だったタスクにどう挑むのか。
「フィジカルAI時代」の中核技術を理解するための指針となる一冊。

★★生成AIによる大変革、次の主役はロボット!★★

■ロボットを知らなくても読める!
この大変革の流れを知らずして、AI・情報科学の未来は語れません。
AIに関心のある研究者、エンジニア、マネージャー、起業家――
技術の潮目をつかみたいすべての人に贈ります。

■AIが“世界に接する”時代へ!
生成AIは、いまや言語や画像にとどまりません。
LLMを超え、より大規模でマルチモーダルなモデルが「基盤モデル」です。
それがロボットと結びつき、世界に接するAIが生まれています。
・「あれ取ってきて」という指示に応答するロボット
・みずからコードを書いて自分を制御するロボット
・未知の環境でも、試行錯誤して成果を出すロボット
かつてできなかったことが、基盤モデルの力で実現しています。

■語り尽くすのは、最前線を走る若きツートップの研究者!
「そもそも、基盤モデルとは何なのか?」
「基盤モデルでロボットの何が変わるのか?」
「基盤モデルをロボットにどう使うのか?」
技術の本質を捉えたい人に向けて、深く・わかりやすく語り尽くします。

【目次】
第1章 基盤モデルとロボット
第2章 基盤モデルでロボットの何が変わるのか
第3章 これまでのロボット
第4章 基盤モデルができること
第5章 基盤モデルをロボットにどう使うか
第6章 ロボット基盤モデル
第7章 今後の展開

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Posted by ブクログ

ネタバレ

松尾研のphysical AI講座ですすめられていたので読んでみた本。
ニューラルネットワーク系の各種学習方法についても絵なども交えてわかりやすく記載されており良き本かと

メモ
•モダリティは情報の種類の違い
•PID制御 propotional integral derrvative 比例、積分、微分を組み合わせたフィードバック制御手法
•曖昧な指示の理解
•自分でコードを書いて動く
•未知の環境への対応
•vision language modelカメラ画像と言葉から行動に繋げるモデル
•現実世界を予測する世界モデル

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2026年07月18日

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