Все о Искусственный интеллект
Исследовательский институт Toyota (TRI) совершает революцию в том, как роботы учатся выполнять сложные задачи, такие как приготовление завтрака, с помощью искусственного интеллекта (ИИ), как показано в видео, выпущенном компанией для демонстрации инновационной техники обучения. .
В среде, которую они называют «детским садом для роботов», исследователи TRI внедряют методы, которые обещают устранить необходимость в сотнях часов сложного программирования и устранения ошибок.
Читать далее:
Ключом к успеху этого процесса является наделение роботов осязанием. Предоставляя им своего рода «мягкий палец», роботы могут «чувствовать» то, что они делают, что дает важную информацию для выполнения сложных задач, которые было бы сложно выполнить, основываясь только на зрении.
Интересно наблюдать, как они взаимодействуют с окружающей средой.
Бен Берчфилд, менеджер по квалифицированному обращению в исследовательском институте Toyota
Процесс начинается с «учителя»-человека, который демонстрирует роботам ряд навыков. Затем в течение нескольких часов модель ИИ изучает эти навыки в фоновом режиме. Берчфилд добавляет, что «мы обычно обучаем робота днем, позволяем ему учиться всю ночь, а на следующее утро мы сталкиваемся с новым функциональным поведением».
Исследователи стремятся создать «большие модели поведения» или LBC (большие модели поведения) для роботов. Эти модели, аналогичные моделям большого языка, также называемым LLM (модели большого языка на английском языке), используемые для создания человеческого текста, будут обучаться путем наблюдения и смогут выполнять новые задачи, которым никогда не обучали явно.
Расс Тедрейк, профессор робототехники Массачусетского технологического института и вице-президент по исследованиям робототехники в TRI, объясняет, что этот подход является революционным в области робототехники. Исследователи утверждают, что с помощью этого процесса они успешно овладели более чем 60 сложными навыками, в том числе «разливом жидкостей, использованием инструментов и манипулированием деформируемыми объектами». Они планируют увеличить это число до 1000 к концу 2024 года.
Стоит отметить, что другие технологические компании, такие как Google и Tesla, также изучают аналогичные подходы. Как и исследователи Toyota, их роботы используют полученный опыт, чтобы делать выводы о том, как выполнять задачи.
Теоретически, в будущем роботы, обученные искусственным интеллектом, смогут выполнять задачи практически без инструкций, подобно указаниям, которые будут даваться человеку (например, «устранить разлив»).
Главные достижения
Исследовательский институт Toyota описывает величайшие достижения своей работы по разработке «больших моделей поведения» следующим образом:
- Политика распространения: TRI и сотрудники группы профессора Сонга в Колумбийском университете разработали новый мощный подход к обучению поведению, основанный на генеративном искусственном интеллекте, под названием «Политика диффузии», который позволяет быстро и легко обучать поведению посредством демонстраций.
- Пользовательская платформа робота: Роботизированная платформа TRI специально разработана для задач гибкого манипулирования двумя руками, с особым упором на тактильную обратную связь и возможности тактильного восприятия.
- Трубопровод: Роботы TRI уже освоили 60 гибких навыков, а к концу года планируется достичь сотни и 1000 к концу 2024 года.
- Дрейк: Частью «не столь секретного секрета» научно-исследовательского института Toyota является Drake, основанная на моделях разработка для робототехники, которая представляет собой передовой инструмент и платформу для моделирования. Высокая точность Drake позволяет вам разрабатывать как в симуляции, так и в реальности в значительно увеличенных масштабах и скорости. Внутренний стек роботов построен с использованием систем и фреймворков оптимизации Drake. TRI делает Drake открытым исходным кодом, чтобы стимулировать работу всего сообщества робототехники.
- Безопасность: Безопасность имеет первостепенное значение в робототехнике в TRI. Институт разработал систему с надежными средствами защиты, основанную на Drake и специальном стеке управления роботами, чтобы гарантировать, что роботы соблюдают гарантии безопасности, такие как предотвращение столкновений с самими собой или окружающей средой.
Впереди много работы
- Однако, как отметила The New York Times, освещая исследования Google, этот тип работы часто бывает «медленным и трудоемким».
- Предоставить достаточное количество данных для обучения гораздо сложнее, чем просто передать модели ИИ большой объем данных из Интернета.
- В статье NYT приводится пример, когда робот ошибочно определил цвет банана как белый.
- Это иллюстрирует проблемы, с которыми они все еще сталкиваются при разработке этих передовых систем искусственного интеллекта.
- Однако развитие способности роботов учиться на основе опыта и наблюдения обещает произвести революцию в автоматизации сложных задач, сделав ее более доступной и эффективной, чем когда-либо.
- Исследования Toyota и других компаний в этой области продолжают формировать будущее робототехники и искусственного интеллекта.
Вы смотрели новые видео на YouTube от Олхар Диджитал? Подпишитесь на канал!