Široko sprejetje domačih robotov, ki presegajo Roombo, ovirajo številni dejavniki, vključno s stroški, praktičnostjo, dizajnom in izzivom kartiranja okolij. Tudi če so te težave delno odpravljene, še vedno prihaja do napak, kar je še hujše zaradi težav pri odpravljanju napak, ki jih naredijo ti sistemi. Čeprav imajo velike organizacije zmogljivosti za reševanje takšnih težav, je nerealno pričakovati, da bodo potrošniki plačali strokovnjakom za odpravljanje napak ali da bodo postali programerji. Toda kot kažejo nedavne raziskave MIT, veliki jezikovni modeli (LLM) ponujajo možen pristop.
Prihajajoči prispevek na Mednarodni konferenci o učnih predstavah (ICLR) poskuša integrirati robote z določeno stopnjo "zdrave pameti", tako da lahko samostojno izvajajo popravke. Glede na to raziskavo lahko roboti posnemajo človeško vedenje, vendar če niso ustrezno usposobljeni za obvladovanje vseh možnih ovir, se težko prilagajajo nepričakovanim spremembam in pogosto znova začenjajo svoje naloge od začetka.
Študija opozarja na pomanjkljivosti učenja posnemanja pri robotih, zlasti v dinamičnih domačih situacijah, kjer lahko že majhne spremembe povzročijo ponastavitev sistema. Z razdelitvijo dejavnosti na manjše komponente študija MIT predlaga revolucionarno metodo, ki olajša popravke in odpravi potrebo po ročnem posredovanju programerjev. To omogočajo LLM-ji, ki premostijo vrzel med človeškimi demonstracijami in robotskim razumevanjem z dajanjem navodil po korakih v običajnem jeziku. To robotom omogoča, da prepoznajo stopnjo svoje naloge in sami opravijo potrebne prilagoditve.
Z uporabo robota, ki je bil usposobljen za zajemanje in polivanje frnikol, je raziskava ponazorila to zamisel in pokazala, kako LLM omogočajo robotu, da se sam popravi, potem ko je bil namerno prekinjen. Ta pristop zagotavlja učinkovito rešitev trdovratne težave v robotiki z močno zmanjšanjem potrebe po človeškem programiranju ali posredovanju med okvarami.
Izboljšajte spretnosti, ne da bi prekinili svojo kariero! Pridružite se spletnemu Code Labs Academy Code Labs Academy spletnem Data Science and AI bootcamp in pridobite praktične veščine kodiranja in analize podatkov. Učite se od strokovnjakov iz industrije, gradite prave projekte in se pripravite na kariero, ki temelji na podatkih – vse po vašem urniku!