Използването на модели на езика и техники на машинното обучение революционира областта на роботиката, като позволява на роботите да научават и да се адаптират към нови задачи. Докато повечето роботи са ограничени до предварително програмирани рутини, напредъкът в алгоритмите на изкуствения интелект им позволява да развиват гъвкавост и умения за импровизация. Един пример е метлата-робот на Toyota, който научи да изпълнява задачи автономно, като анализира демонстрационни видеа и практикува в симулирана среда. Toyota има за цел да комбинира машинното обучение с модели на езика, като тези, използвани в разговорни роботи с изкуствен интелект, за да подобри обучението на роботите. Това може да превърне ресурси като YouTube в незаменими инструменти за развитието на роботите. Въпреки постигнатия прогрес, роботите все още се сблъскват с предизвикателства и могат да допускат грешки. Въпреки това, продължаващи изследвания както в софтуера, така и в хардуера, като евтини мобилни телеоператорни системи, пречупват границите и насърчават развитието на роботичното обучение.
Роботите традиционно се основават на предварително програмирани рутини, което ограничава тяхната способност да се справят със задачи, изискващи адаптация и гъвкавост. Въпреки това, последните постижения в разговорните роботи с изкуствен интелект и генераторите на изображения са подпалили надеждите на роботиките, че подобен напредък може да се постигне и в роботиката. Алгоритмите на изкуствения интелект, като Тояота дифузионна политика, позволяват на роботите да взимат решения в миг, анализирайки множество източници на данни, подобно на процесите зад генераторите на изображения. Следващата стъпка е сътрудничеството с моделите на езика, тъй като това може да осигури на роботите по-добро разбиране на физическия свят и помощ в изпълнението на задачи.
Метлата-робот на Toyota, обучена с помощта на техники на машинното обучение, е пример за потенциала на комбинирането на модели на езика с обучението на роботите. Чрез гледането на демонстрационни видеа и практикуването в симулирани среди, роботът може да научи как да изпълнява задачи автономно. Основната цел на Toyota е да използва моделите на езика, за да позволи на роботите да учат от видеа в YouTube, като разширява наличните ресурси за обучение. Комбинирането на основно разбиране на физическия свят и данните, генерирани чрез симулация, предоставя мащабируем подход за асимилиране на обучаващи данни.
Въпреки постигнатия прогрес, все още се случват грешки и роботите понякога могат да проявяват човекоподобно поведение, следвано от странни грешки. Въпреки това компании като Google DeepMind се присъединяват към стремежа да продвинат роботиката чрез модели на езика. Например Google недавно представи Auto-R, софтуер, използващ голям модел на езика, за да помогне на роботите да идентифицират реалистични и безопасни задачи в реалния свят. Освен това, развитието на хардуера също допринася за възможностите на роботите за обучение. Мобилната телеоператорна роботична система ALOHA на Университета в Станфорд, която е изгодна, предлага разнообразие и позволява на робота да се справя с по-широк спектър от задачи и да събира опит в различни среди.
Заключително, интеграцията на модели на езика и техники на машинното обучение революционира изследванията в областта на роботиката. Чрез анализ на демонстрационни видеа и обучение в симулирани среди роботите стават по-гъвкави и способни да изпълняват автономни задачи. Продължаващият напредък в софтуера и хардуера пречупва границите на роботичното обучение и ни довежда по-близо до бъдеще, в което роботите могат да се адаптират към разнообразие от задачи и да помагат на хората в различни аспекти на живота.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es