Die breë aanvaarding van tuisrobotte buite die Roomba is belemmer deur 'n aantal faktore, insluitend koste, praktiese uitvoerbaarheid, ontwerp en die uitdaging om omgewings te karteer. Selfs al word hierdie probleme gedeeltelik opgelos, vind mislukkings steeds plaas, wat vererger word deur die moeilikheid om foute reg te stel wat hierdie stelsels maak. Terwyl groot organisasies die vermoë het om sulke kwessies te hanteer, is dit onrealisties om van verbruikers te verwag om professionele persone te betaal vir ontfouting of om programmeerders te word. Maar soos onlangse navorsing van MIT toon, bied groot taalmodelle (LLM's) 'n moontlike benadering.
'n Opkomende referaat by die International Conference on Learning Representations (ICLR) poog om robotte met 'n mate van "gesonde verstand" te integreer sodat hulle outonoom regstellings kan maak. Volgens hierdie navorsing kan robotte menslike gedrag herhaal, maar tensy hulle behoorlik opgelei is om elke moontlike belemmering te hanteer, sukkel hulle om by onverwagte veranderinge aan te pas en begin hulle gereeld hul take van die begin af.
Die studie vestig die aandag op die nadele van nabootsingsleer in robotte, veral in dinamiese tuissituasies waar selfs klein veranderinge 'n stelsel kan laat herstel. Deur aktiwiteite in kleiner komponente op te deel, stel die MIT-studie 'n revolusionêre metode voor wat regstellings makliker maak en die behoefte vir programmeerders om met die hand in te gryp uitskakel. Dit word moontlik gemaak deur LLM's, wat die gaping tussen menslike demonstrasies en robotiese begrip oorbrug deur stap-vir-stap instruksies in algemene taal te gee. Dit laat robotte toe om hul taakstadium te herken en die nodige aanpassings op hul eie te maak.
Deur 'n robot te gebruik wat opgelei is om albasters te skep en te gooi, het die navorsing hierdie idee geïllustreer en gewys hoe LLM's die robot toelaat om self reg te stel nadat dit doelbewus onderbreek is. Hierdie benadering bied 'n effektiewe oplossing vir 'n aanhoudende probleem in robotika deur die vereiste vir menslike programmering of intervensie tydens mislukkings aansienlik te verminder.
Vaardigheid sonder om jou loopbaan te onderbreek! Sluit aan by Code Labs Academy se aanlyn deeltydse Data Science and AI bootcamp en kry praktiese vaardighede in kodering en data-analise. Leer by kundiges in die bedryf, bou werklike projekte en berei voor vir 'n datagedrewe loopbaan – alles volgens jou skedule!