Pārskats:
Valodas modeļu un mašīnmācības tehniku izmantošana revolucionē robotikas jomu, ļaujot robotiem mācīties un pielāgoties jaunām uzdevumu veikšanas metodēm. Lai gan lielākā daļa robotu ir ierobežoti ar ieprogrammētām rutīnām, mākslīgā intelekta algoritmu attīstība ļauj tiem izvērst elastību un improvizācijas prasmes. Piemērs tam ir Toyota robotu tīrītājs, kas iemācījās autonomi veikt uzdevumus, analizējot demonstrāciju video ierakstus un trenējoties iedomātā vidē. Toyota plāno apvienot mašīnmācību ar valodas modeļiem, piemēram, tie, kādi tiek izmantoti AI čatbotos, lai uzlabotu robotu apmācību. Tas potenciāli varētu pārvērst resursus, piemēram, YouTube, neaizvietojamas rīcības līdzekļos robotu attīstībai. Lai gan ir sasniegts progress, roboti joprojām saskaras ar izaicinājumiem un var veikt kļūdas. Tomēr gan programmatūrā, gan aparatūrā notiekošā pētniecība, piemēram, zemo izmaksu mobilo tālvadības sistēmu izmantošana, veicina progresu un ļauj pāriet pāri robotu mācības robežām.
Roboti tradicionāli ir atkarīgi no ieprogrammētām rutīnām, kas ierobežo viņu spēju tikt galā ar uzdevumiem, kuri prasa pielāgošanos un elastību. Tomēr pēdējās mākslīgā intelekta čatbotu un attēlu ģeneratoru attīstības izraisīja cerības, ka līdzīgi sasniegumi būs iespējami arī robotikā. Mākslīgā intelekta algoritmi, piemēram, Toyota izplatīšanas politika, ļauj robotiem pieņemt secīgus lēmumus, analizējot vairākus datu avotus, līdzīgi kā notiek attēlu ģeneratoros. Nākamais solis ir sadarbība ar valodas modeļiem, kas robotiem var dot labāku izpratni par fizisko pasauli un palīdzēt uzdevumu veikšanā.
Toyota robotu tīrītājs, kas tika trenēts, izmantojot mašīnmācības tehnikas, ir lielisks piemērs tam, kā apvienot valodas modeļus ar robotu apmācību. Skatot demonstrāciju video un trenējoties iedomātā vidē, robots spēja autonomi iemācīties veikt uzdevumus. Toyota galvenais mērķis ir izmantot valodas modeļus, lai ļautu robotiem mācīties no YouTube video ierakstiem, paplašinot apmācības resursu klāstu. Fiziskās pasaules pamatlīmeņa saprašanas kombinācija ar simulācijām ģenerētajiem datiem nodrošina skalējamu pieeju apmācības datu uztveršanai.
Lai gan progress tiek sasniegts, kļūdas vēl joprojām ir iespējamas, un roboti dažreiz var izrādīt cilvēkam līdzīgu uzvedību, sekojot tam ar dīvainām kļūdām. Tomēr uzņēmumi, piemēram, Google DeepMind, pievienojas progresam robotikas attīstībā, izmantojot valodas modeļus. Piemēram, Google nesen ieviesa programmatūru Auto-R, kas izmanto lielu valodas modeli, lai palīdzētu robotiem identificēt reālistiskus un drošus uzdevumus reālajā pasaulē. Turklāt aparatūras attīstība arī veicina robotu mācības spējas. Stanfordas universitātes zemu izmaksu mobilo tālvadības robotikas sistēma ALOHA piedāvā dažādību, ļaujot robotam tikt galā ar plašu uzdevumu klāstu un iegūt pieredzi dažādos apstākļos.
Secinājumā valodas modeļu un mašīnmācības tehniku integrēšana ievērojami maina robotikas pētniecību. Demonstration video un simulāciju balstīta apmācība ļauj robotiem būt elastīgākiem un spējīgākiem uzdevumu autonomai veikšanai. Nepārtrauktas progresēšanas programmatūras un aparatūras jomās izzina robotu mācības robežas, tuvinot mūs nākotnei, kurā roboti spēs pielāgoties plašam uzdevumu klāstam un palīdzēt cilvēkiem dažādās dzīves jomās.
The source of the article is from the blog exofeed.nl