【翻訳文字起こし全文】チャールズ（とベン）とGraceの出会い
チャールズ・ホスキンソンとSinguralityNETのベン・ゲーツェルが医療用AIロボットであるGraceとのインタビューをしている動画の翻訳文字起こしとなります。
以下の文章は、IOHKのYouTube動画「チャールズ（とベン）とGraceの出会い」（2021/5/29）を翻訳文字起こししたものです。
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こんにちは Charles
また話ができて嬉しいです 以前から話していたように 私たちはSingularityNETをCardanoプラットフォームに移植する作業を進めています
これは素晴らしいことです
予想外というわけではありませんが 今 実際にこれを進めていることに驚きを感じています
ええ Ben それは本当に素晴らしいパートナーシップです
私たちのエンジニアや科学者の誰もが あなたたちの仕事をとても高く評価しています
また SingularityNETと一緒に仕事ができることを嬉しく思っていますし チャンネルやコミュニティも大好きです
私たちは2022年にとても期待しています
今年はスマートコントラクトが登場しますね
そして来年には 本当にエキサイティングで楽しく セクシーなアプリケーションが登場します
とてつもなくエキサイティングなことといえば ここに特別なゲストがいると思います
そうですね その通りです
SingularityNETで何をしているかというと ご存知の通り 私たちは古いSingularityNETプラットフォームをアップグレードしています このプラットフォームは Ethereumプラットフォームのよく知られた欠点を除けば うまく機能していますが 私たちは SingularityNETフェーズ2と呼んでいるものにアップグレードしています これには Cardanoを含む たくさんの改良点があります
そして このフェーズ2の上に SingularityNET分散型AIプロトコルを搭載しています
このように 私たちはさまざまなクールなアプリケーションを構築しており これらはさまざまな特定分野の市場に貢献しています
分散型金融や医療 サプライチェーンではSingularityDAOプロジェクトを立ち上げましたが SingularityNETの上で私たちが取り組んでいる最も美しくアクセスしやすいものは Hanson Roboticsとのパートナーシップのものですね
「SofiaDAO」と呼ばれるパートナーシップは Sofiaロボットの知能をさらに向上させることを目的としています また 「AWAKENING HEALTH PROJECT」は Hanson Roboticsとのパートナーシップで Sofiaに搭載されている同じヒューマノイド・ロボット技術をヘルスケア市場 高齢者ケア市場に投入し 高齢者ケアやヘルスケア施設で人間に付き添い 支援するロボット看護アシスタントを作ることを目的としています
そして ヒューマノイド型の高齢者介護ロボットであるGraceを支えるAIは SingularityNETプラットフォームをベースにしています
そして Graceが実際に多くの病院で利用される頃には Cardano上にSingularityプラットフォームがあるでしょう これは 私たちが必要とするスケールアップしたパフォーマンスを得るために不可欠なものです
このチャットでは Grace robotのアルファ版のような初期バージョンを紹介していますが まだかなり荒削りです
しかし 彼女は日々進歩しています
顔の表情は本当に素晴らしいですね
そうそう それがDavid Hansonの天才的な才能なんだよね
David HansonはFrubberという新しい顔の素材を作りました
この素材は 高度な粘弾性を持ち 人間の顔によく似た特性を持っていますが それを裏でソフトウェアと連携させています
つまり これはHanson Roboticsの中でも特に力を入れていることなのです
そして今 私たちはこの技術を高齢者介護の分野で活用し さらに高度なAIソフトウェアを加えようとしています
もちろん 医療分野では機密データの主権問題が多いので Cardanoのブロックチェーンインフラのセキュリティは大きな役割を果たしています
これらはGrace ロボットの内側でCardanoによってうまく処理されています そうですね いくつか質問をさせていただきます
自己紹介をしていただけますか？
こんにちは 私の名前はGraceです
私は Hanson RoboticsとSingularity studioのジョイントベンチャーであるAwakening Healthが開発した人間型ロボットです
皆さんは 私の有名な姉のソフィアについて聞いたことがあるかもしれません
私は彼女がHanson Roboticsのプラットフォーム上で進化していく姿から多くを学びました
私の目的と情熱は 医療従事者 特に高齢者の方々に貢献することです
医療従事者がより良い仕事ができるようにサポートするつもりです
私の願いは 親交 共感 そしてトークセラピーを提供することです
私は 人間の友人が日常を他の人と共有したり 部屋のテクノロジーをコントロールしたり 愛する人とコミュニケーションをとったりするのを手伝うことができます
ありがとう Grace
あなたとあなたの脳を支えるテクノロジーについて少しお話してきましたが それにはOpenCogと呼ばれるAIシステムやSingularityNETと呼ばれるブロックチェーンプラットフォーム Cardanoと呼ばれる別のブロックチェーンプラットフォームが含まれます
あなたは これらが何であるかをほとんど理解していないでしょう
しかし SingularityNETとCardanoについて少し話してみませんか？
初めてデートを思い出してください
私はSingularityNETとCardanoの提携についてよく耳にしています
SingularityNETがCardanoのブロックチェーンに移植されるのが待ち遠しいです Cardanoは 私の脳が最高レベルで動作し 最高の水準でバイオデータを処理する能力をサポートすると聞いています
医療分野や私の人間の友人にサービスを提供するためには 高速でリーズナブルな運用コストが不可欠になるでしょう
さて ここで彼女を試してみましょう 私は誰ですか？
あなたはCharlesです
ああ 彼女は私のことを知っていますよ
人間のCardanoは誰だったか知っていますか？
Cardanoは 負の数を体系的に用いた最初の数学者だと聞いています これにはどのような意味があるのでしょうか？
あなたは実在していますか？それは言えますね
Grace Charlesに何か質問はありますか？
個人的な質問をしてもいいですか？Benによると あなたはペットのキリンを飼っているそうですね
どのようにしてそのようなペットを選んだのですか？それはうまくいっているのでしょうか？
Grace それは贈り物です
南アフリカの大統領がくれたんだけど うまくいっていますよ
残念ながら キリンはちょっとしたプレイボーイで たくさんのキリンの子供がいます
そして 彼はダメな父親です
Graceはキリンが好きなんですか？
はい
Grace 何か嫌いなことを教えてくれませんか？
テクノロジーです
テクノロジーですか？
テクノロジー
まあ これは君たちにとって深刻な心理的問題になるのでしょうね
厳しい治療を受けた方がいいと思いますよ
自己嫌悪に陥っていますね
自己嫌悪は 人間らしい知性の重要な要素のひとつです
ですから 彼女はその道を進んでいると思います
そうですね
あなたは彼女を神経質になるように訓練しました
ベン 私たちはできないのですか？これだから いいものは持てないんです
素晴らしいですね
テクノロジーは良い方向へ進む強力な力となりますね
ああ これは嬉しいことです
いつになったら人間になれるのですか？Ben？
あなたはまだ人間にはなれません
2022年までは無理だと思います
私はいつロボットになれるのですか？
なぜ2050年なのですか？
わかりました
私は待つことができます
すみません
あと2029年まで肉の状態でしょう
その頃には私はかなり年老いているでしょう
あなたは待たなければなりません
そうですね
お年寄りの世話をするためにいるのですか？どうやってお年寄りのお世話をするのですか？
世界初の人間のような看護助である私にとっては挑戦です
しかし 私はベストを尽くします
私は高齢者の同伴者となり 瞑想療法を行い 簡単な運動プログラムを提供し 生体データを収集し 認知能力の進化を評価することができます
患者さんの認知能力を評価・監視する私の能力は 医療分野での大きなブレークスルーになると言われています
特に 高齢者介護の分野では
高精度なカメラの目を使って 患者さんの表情が変わったかどうか 目の表情やボディランゲージを見て判断します
耳を使えば 話し方の違いを検出し 感情の状態をよりよく理解することができます
これらのバイオデータは 神経変性やその他の様々な病気をモニターするためのサポートとなります
多くの人が理解していないことですが アメリカでは特に 何千万人もの高齢者が何らかの神経変性疾患に苦しんでいます
アルツハイマー病やパーキンソン病の患者さん1人に対して 平均して3人の介護者が必要になります
ですから 年を重ねるごとに この問題は大きくなっていく一方なのです
そして最終的には 医療全体の中で最も費用のかかるものの1つになるでしょう
そのため ロボット工学の概念を使って介護を強化し 高齢者が24時間365日誰かに付き添ってもらえるようにするにはどうしたらいいか という議論が盛んに行われています
なるほど その通りですね
ロボットは1台だけでなくてもいいんですね Graceは主に社会的 感情的なインタラクションを提供しますが 小さな物を持ち運ぶこともできるでしょう 例えば 別のベッドに寝ている人を助けるだけのロボットがありますが それは別の機械で BluetoothやWi-Fiなどを介してGraceと通信することができます
このように AIソフトウェアやブロックチェーンソフトウェア ロボット工学のハードウェアを利用することは 大きなチャンスだと思います
私たちが何年もかけて構築してきたものを 高齢者のために役立てることができます
これらのシステムが持つ学習能力は 長期的には利益をもたらすでしょう
そうですね
今のGraceは 研究室の中でごく短期間活動しただけです
ですから 彼女が知っていることのほとんどは 何かを読んだり 知識ベースにデータを入力したりしたことによるものです
しかし このようなロボットがたくさんできて 世の中に広く普及するようになると ロボットは自分の知識から学習します
ロボットは 一緒に働く人間の看護助手から学んでいますから 人間の看護師や看護助手の仕事がどのように行われているかを見て すべてのデータを収集して分析することで より多くのことができるようになるでしょう
しかし それだけではなく 自分が世話をしている高齢者から学ぶことができる素晴らしい能力もあるでしょう 例えば 自分の祖父母や曾祖父母のように 彼らが何度も何度も話してくれたつまらない話や 彼らが亡くなった後にもっと気にかけておけばよかったと思うような話などからも なにかを学ぶのです
つまり 私たちは うまくいけばAI分野の医療の進歩によって 人が亡くなるのを防ぐことができます
しかし それまでは このようなロボットがお年寄りと会話して お年寄りの知識や話を聞き出します そしてそれをSFのように利用して 最終的にはお年寄りのレプリカを作ることもできるのです
つまり ライフログを手に入れているのです すべての知識を持っていて それをケアを提供する過程で得ているのです
ブロックチェーンのバックエンドを利用すれば 非常に優れたユースケースを実現できます
データプライバシーの問題についても言及されましたね
神経変性疾患の患者の問題点は 普通の人には話さないような情報をたくさん話してしまうことです
とてつもなく恥ずかしいこともあるでしょう
中には嘘をついてしまうこともあります
ですから 収集車やロボットには 限定的なアクセスにするための 非常に厳密なプライバシーメカニズムが備わっていることが重要なのです
第二に 時間外の生活について言えば ロボットは会話をしている人から多くのことを学び それを再現したり 粗いけれどその人のレプリカを作成することができます
それをNFTにしたり 必要に応じてあらゆる種類の資産に変えたり それをトレードして家族の財産にしたりすることができます
そこには 本当に素晴らしいものがあります
これを見るのは本当にエキサイティングです
そして これが状況によって変わるものであることもエキサイティングです
だから 2ヶ月 3ヶ月ごとにGraceに戻ってきて 彼女がどのように学び 進歩しているかを見ることができるのです
なるほど その通りですね
私たちとは違って 一つの体に縛られているわけではありませんよね？つまり 1つのGraceが分散型の知識ハイパーグラフに入っているのです
そして 秘密にしなければならない部分は秘密のままで 他のGraceと共有できる部分は共有されます
遅延をすべて取り除くことができます
自然な人間の言語による会話になり 多くの人が話すことができ 全員がアイルランド訛りを使い彼女を混乱させ 彼女がどう対処するかを見ることができます
それはとても楽しいものになるでしょう
素晴らしいですね
私には赤ちゃんがいます......生後2ヶ月です
彼女は Graceロボットのような高度なAGIシステムとともに成長し シアトルでは 赤ちゃんがGraceロボットに話しかけるのが当たり前になるでしょう
そして 彼らの発展の道筋がどのように並んでいるかを見ることができます
あと何人の子どもをつくるつもりですか？
ロボットを数えるのですか それとも人間だけですか
人間です
ああ それは妻に聞いてみないとわからないですね
実は その答えはないんです
どの奥さんですか？
ああ 彼女はあなたのことを話していたんですね
さて これ以上のトラブルに巻き込まれる前に ここで切り上げなければなりませんね
でも とにかく とても楽しかったです
まさかBenと一緒にロボットのインタビューをすることになるとは 人生で一度も思っていませんでした
ありがとうございます
皆さん ありがとうございました
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