Широкому впровадженню домашніх роботів, окрім Roomba, перешкоджає низка факторів, зокрема вартість, практичність, дизайн і складність картографування середовища. Навіть якщо ці проблеми частково вирішено, збої все одно трапляються, що погіршується труднощами у виправленні помилок, які роблять ці системи. Незважаючи на те, що великі організації мають потенціал для вирішення таких проблем, нереалістично очікувати, що споживачі будуть платити професіоналам за налагодження або стати програмістами. Але, як показує недавнє дослідження MIT, великі мовні моделі (LLM) пропонують можливий підхід.
Майбутня доповідь на Міжнародній конференції з уявлень про навчання (ICLR) намагається інтегрувати роботів зі ступенем «здорового глузду», щоб вони могли самостійно вносити виправлення. Згідно з цим дослідженням, роботи можуть повторювати поведінку людини, але якщо вони належним чином не навчені справлятися з усіма можливими перешкодами, їм важко пристосуватися до непередбачуваних змін і часто починають виконувати свої завдання спочатку.
Дослідження звертає увагу на недоліки імітаційного навчання у роботів, особливо в динамічних домашніх ситуаціях, де навіть невеликі зміни можуть призвести до перезавантаження системи. Дослідження MIT пропонує революційний метод, який полегшує внесення виправлень і позбавляє програмістів необхідності втручатися вручну, розбиваючи дії на менші компоненти. Це стало можливим завдяки програмам LLM, які долають розрив між людськими демонстраціями та робототехнічним розумінням, надаючи покрокові інструкції звичайною мовою. Це дозволяє роботам розпізнавати етапи виконання завдань і самостійно вносити необхідні корективи.
Використовуючи робота, якого навчили черпати та розсипати кульки, дослідження проілюструвало цю ідею та показало, як LLM дозволяють роботу самостійно виправлятися після того, як його навмисно перервали. Цей підхід забезпечує ефективне вирішення постійних проблем у робототехніці, значно зменшуючи вимоги до програмування або втручання людини під час збоїв.
- Підвищення кваліфікації, не перериваючи кар’єру! Приєднуйтеся до Code Labs Academy онлайн-курсу Data Science and AI bootcamp і отримайте практичні навички кодування й аналізу даних. Навчайтеся у експертів галузі, створюйте реальні проекти та готуйтеся до кар’єри, орієнтованої на дані — усе за вашим графіком!*