それでもこの方法で訓練されたAIは、物体の特徴や動き、さらに言語表現を関連づけて考えられるようになりました。
結果として、人間が新たに与えた指令文に対しても、それを“再利用”して自分なりの行動プランを立てられるというわけです。
こうした汎化（一般化）の力こそが、今回の実験で最大の注目点と言えるでしょう。
なぜ赤ちゃんのようにAIを学習させると「想像力」がつくのか？
人間の赤ちゃんは「熱いものに触ったら手を引っ込める」「転んだら痛い」といった日々の体験を通じて、言葉と行動、さらに感覚を結びつけています。
これは単に「熱い＝Hot」という単語を暗記するのではなく、実際の身体や周りの世界を五感で感じながら「何が起こったか」を学ぶからこそ可能になるのです。
そして、言葉を一つずつ覚える段階を経て、やがては「熱いスープをこぼしたら大変だ」といったまったく新しい状況にも応用できる“想像力”を働かせるようになります。
同じことをAIに取り入れようとしたのが、今回のロボットによる学習方法です。
ロボットが実際にブロックをつかんで動かし、「赤いブロックを置く」「緑のブロックを積む」といった動作を繰り返すうちに、単語（名詞や動詞）と実際の動作シーンとが深く紐づきはじめます。
すると、すでに学んだパーツ（たとえば「赤いブロック」「上に置く」など）を組み合わせて、見たことのない新しい指令にも自分なりに対応できるようになるのです。
これが“コンポジショナリティ（構成能力）”と呼ばれる仕組みで、「知っている動作」と「知っている名詞」を組み合わせて、まったく新しい指令文も“想像”して実行できるようになります。
つまり、赤ちゃんが「ママ」「抱っこ」「熱い」「冷たい」といった言葉を覚えた後に、「ママが熱いスープを抱っこする」という状況を想像できるようになるのと同じで、AIも自分の動きや視覚情報を通じて「言葉の組み合わせ」を応用できるというわけです。
