Как лучшие предложения, не застрял хвост
Искусственный интеллект выходит далеко за рамки ChatGPT, и Google представил доказательство этого в эту пятницу (28). Компания представила свою модель обучения Robotic Transformer 2 (или RT-2). Благодаря этому роботы могут выполнять сложные задачи, не обучая их основным движениям.
Роботизированная рука, используемая Google для демонстрации RT-2 (Изображение: Disclosure/Google)
Согласно DeepMind, робототехническому подразделению Google, с помощью RT-2 пользователь может дать роботу команду «выбросить мусор», даже если он не обучен для выполнения этой конкретной задачи.
Машина сможет определить, что является мусором — будь то пустой пакет из-под чипсов или банановая кожура — и что выбрасывается.
Это может звучать глупо, но это не так. Сложность работы с роботами заключается в необходимости обучения основным движениям, таким как взятие предмета, его поворот, движение руки и так далее.
С другой стороны, RT-2 прошел обучение с использованием большого количества веб-данных. Это позволяет ему делать абстракции — например, понимать, что разные типы объектов могут быть мусором.
Исследователи утверждают, что в тестах, проведенных с помощью робота-манипулятора на кухне, модель смогла понять, какой предмет можно импровизировать в качестве молотка (камень), и выбрать наиболее подходящий напиток для уставшего человека (камень). банка энергии).
Некоторые задачи, которые можно выполнить с RT-2 (Изображение: Disclosure/Google)
Однако не все идеально. Газетный отчет Нью-Йорк Таймс видел живую демонстрацию робота, и он неправильно понял вкус безалкогольных напитков и цвет некоторых фруктов.
RT-2 использует ту же технологию, что и Bard и ChatGPT.
Я открыл этот текст, говоря, что искусственный интеллект — это гораздо больше, чем ChatGPT, но между ним и моделью, используемой в роботах, есть связь.
ChatGPT, Bard и другие чат-боты, способные понимать естественный язык и отвечать на сложные вопросы, основаны на технологии, называемой крупномасштабным языковым моделированием или LLM.
Исследования с LLM сыграли важную роль в разработке RT-2 и сделали его способным понимать инструкции, которые не были заранее определены. Модель даже способна выполнять команды на языках, отличных от английского, — прямо как чат-боты.
Для Кена Голдберга, профессора робототехники Калифорнийского университета в Беркли, использования языковых моделей в машинах было достаточно, чтобы дать им некоторую способность рассуждать и импровизировать. «Это очень обнадеживает», — оценил исследователь в интервью СЕЙЧАС.
С информацией: TechCrunch, The Verge, The New York Times.
роборобототехникаРТ-2