Шырокаму распаўсюджванню хатніх робатаў, акрамя Roomba, перашкаджае шэраг фактараў, у тым ліку кошт, практычнасць, дызайн і складанасць адлюстравання асяроддзя. Нават калі гэтыя праблемы часткова вырашаны, збоі ўсё роўна адбываюцца, што пагаршаецца цяжкасцямі ў выпраўленні памылак, якія робяць гэтыя сістэмы. Нягледзячы на тое, што асноўныя арганізацыі здольныя вырашаць такія праблемы, нерэальна чакаць, што спажыўцы будуць плаціць спецыялістам за адладку або стаць праграмістамі. Але як паказвае нядаўняе даследаванне MIT, вялікія моўныя мадэлі (LLM) прапануюць магчымы падыход.
Маючы адбыцца дакумент на Міжнароднай канферэнцыі па навучальных прадстаўленнях (ICLR) імкнецца інтэграваць робатаў са ступенню "здаровага сэнсу", каб яны маглі аўтаномна ўносіць выпраўленні. Згодна з гэтым даследаваннем, робаты могуць паўтараць паводзіны чалавека, але калі яны належным чынам не навучаны спраўляцца з усімі магчымымі перашкодамі, яны з цяжкасцю прыстасоўваюцца да непрадбачаных змен і часта перазапускаюць свае задачы з самага пачатку.
Даследаванне звяртае ўвагу на недахопы імітацыйнага навучання ў робатаў, асабліва ў дынамічных хатніх сітуацыях, калі нават невялікія змены могуць прывесці да перазагрузкі сістэмы. Разбіваючы дзеянні на больш дробныя кампаненты, даследаванне Масачусецкага тэхналагічнага інстытута прапануе рэвалюцыйны метад, які палягчае ўнясенне выпраўленняў і пазбаўляе ад неабходнасці ручнога ўмяшання праграмістаў. Гэта стала магчымым дзякуючы LLM, якія ліквідуюць разрыў паміж чалавечымі дэманстрацыямі і разуменнем робатаў, даючы пакрокавыя інструкцыі на агульнай мове. Гэта дазваляе робатам распазнаваць этап сваёй задачы і самастойна ўносіць неабходныя карэктывы.
Выкарыстоўваючы робата, якога навучылі чэрпаць і сыпаць шарыкі, даследаванне праілюстравала гэтую ідэю і паказала, як LLM дазваляюць робату самастойна выпраўляцца пасля таго, як яго наўмысна перапынілі. Такі падыход забяспечвае эфектыўнае вырашэнне пастаяннай праблемы ў робататэхніцы за кошт значнага зніжэння патрабаванняў да праграмавання або ўмяшання чалавека падчас збояў.
Павышэнне кваліфікацыі без перапынення кар'еры! Далучайцеся да Code Labs Academy анлайн-завочнага Навучальнага лагера Data Science and AI і атрымайце практычныя навыкі кадавання і аналізу даных. Вучыцеся ў экспертаў галіны, стварайце рэальныя праекты і рыхтуйцеся да кар'еры, арыентаванай на даныя — усё па вашым раскладзе!