SF映画が現実に追いついてきたと感じることはないだろうか？まさにそんな雰囲気を醸し出しているのが、AI愛好家のChubbyによる最新スレッドだ。そこではFigure AIのヒューマノイドロボット、Helix に関する驚くべき進展が取り上げられている。ロボティクスの世界を追ってきた人なら分かるだろうが、ロボットはもはや工場でガチャガチャ動くだけではなく、散らかった日常空間に溶け込む段階に差し掛かっている—例えば、観葉植物を倒さずにキッチンでコーヒーを取ってくる、といった具合だ。

スレッドの中でChubbyは、Figureが「世界最大のヒューマノイド事前学習データセット」と呼ばれるものをどう構築しているかを分かりやすく解説している。想像してほしい：ロボットに何千回もの試行錯誤をさせて学習させる（コストも時間もかかる）代わりに、Helixには大量の「egocentric」動画——つまり人が日常を過ごす中での一人称視点の映像——を与えているのだ。台本やロボットのデモは一切なし。登場するのは本物の人間と本物の混沌だけだ。

その結果どうなったか？Helixは「植物に水をやってきて」や「キッチンのテーブルまで歩いて」といった自然言語の指示を、非常に散らかった空間でもこなせるようになった。そして驚くべきことに、それはすべてzero-shot transfer（ゼロショット転移）で実現している。ざっくり言えば、ロボットは動画から人間のナビゲーションのコツを直接学び、ロボット自身がデモを見たことがなくてもそのまま応用できる、という意味だ。Chubbyのスレッドはこの進行の速さを不気味だと表現しており、まずはホワイトカラーの仕事が揺らぎ、その後で物流や製造業といったブルーカラー分野にも影響が及ぶだろうと指摘している。

Figureの公式発表をさらに掘ると、Project Go-Bigは単なるキャッチーな名前ではなく、Brookfield Asset Managementとのパートナーシップによる大規模な取り組みだ。Brookfieldは世界中で10万件以上の住宅ユニット、5億平方フィートのオフィス、1億6千万平方フィートの物流スペースにアクセスできる。多様な人間の振る舞いを大規模に収集するにはまさに金鉱だ。狙いは明確だ：Helixに、精密な操作コマンド（繊細な物をつまむなど）とスムーズなナビゲーション動作の両方を、単一の統合されたAIによって出力させること。歩行と把持のための分断されたシステムはもう要らない—すべてが一つのシームレスなモデルで動く。

裏側の技術もワイルドだ。Helixはピクセル入力（ロボットが「見る」もの）と言語プロンプトを処理して、2D空間での低レベルの速度指令（数学的にはSE(2)）を出力する。訓練は100%人間の動画で行われており、広告付きのYouTubeチュートリアルを生涯見続けたかのように「人間らしさ」を学んでいるようなものだ。

だが、これは単なるロボットオタクの話ではない。Chubbyがスレッドで指摘しているように、その進行速度は「ほとんど恐ろしい」レベルだ。家事、倉庫の在庫管理、オフィスの雑用などをすぐにでもロボットがこなせるようになれば、組立ライン以来の形で人間の労働が不要になる可能性すらある。ブロックチェーン関係者やミームトークン好き（そう、我々Meme Insiderの専門領域だ）にとって想像してみてほしい：共有データセットで学ぶ分散型AIネットワークや、ロボティクスDAOに結び付いたミームコインが次のヒューマノイド突破口に資金を供給するような波及効果を。これは単なる誇大広告ではなく、Web3のぶっ飛んだアイデアと具体的な技術をつなぐ橋だ。

もちろん、返信欄の懐疑的な声も容赦ない。あるユーザーは「ぎこちない」歩行を指摘し、別のユーザーは「昼寝に遅刻したみたいにノロノロしない第3世代を待つ」と冗談を飛ばしている。的を射た指摘だ—Helixがまだマラソンを全力で走るわけではない。しかし、デモゼロで学習するという点はゲームチェンジャーだ。Figureは何百万台ものこれらのロボットを家庭に置くことを視野に入れており、careersページで協力者を募っている。革命は始まったばかりだ。

AIにどっぷり浸かっている人も、単にロボットが次のZoomに乱入してくるのを想像してみたい人も、このスレッドは必見だ。埋め込まれた動画でHelixの実演を見ると、感嘆と不安が同居する。あなたの見解は？ヘルパーか前兆か。感想をどうぞ共有してほしいし、AIが我々のミームに満ちた未来をどう形作るか、今後も注目していこう。