Ενώ τα ρομπότ έχουν γίνει συνηθισμένη εικόνα σε εστιατόρια, μαγειρεύοντας γεύματα με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα, υπάρχει ακόμα μια πρόκληση που παραμένει άλυτη – το να χτιστεί ένα ρομπότ που μπορεί να πλοηγηθεί ανεξάρτητα σε μια κουζίνα, να επιλέξει υλικά και να δημιουργήσει ένα νόστιμο πιάτο. Η Ishika Singh, μεταπτυχιακή φοιτήτρια στην επιστήμη υπολογιστών στο Πανεπιστήμιο της Νότιας Καλιφόρνιας, πιστεύει ότι η κλειδική λύση για την υπέρβαση αυτής της πρόκλησης βρίσκεται στο να γεφυρώσουμε το χάσμα μεταξύ ρομπότ και γλωσσικών μοντέλων.
Οι ρομποτικοί παραγωγοί χρησιμοποιούν παραδοσιακά ένα κλασικό σχεδιασμό σχεδιασμού, ο οποίος περιλαμβάνει τη σαφή καθορισμό κάθε ενέργειας και των προϋποθέσεών της. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση δεν είναι αρκετή όταν τα ρομπότ αντιμετωπίζουν καταστάσεις που η προγραμματισμένη τους διαδικασία δεν είχε προβλέψει. Η Singh υποστηρίζει ότι τα ρομπότ πρέπει να διαθέτουν μια βαθύτερη κατανόηση και ενστικτώδη ικανότητα για να προσαρμοστούν στις λεπτομέρειες μιας συγκεκριμένης κουζίνας, κουλτούρας και ακόμα και τις προτιμήσεις των ατόμων που τα τρέφουν.
Εδώ εμφανίζονται τα γλωσσικά μοντέλα. Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) όπως το GPT-3 έχουν εκπαιδευτεί εκτενώς σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένων των δειπνοπαροχών, των κουζινών και των συνταγών. Διαθέτουν έναν τεράστιο όγκο πληροφοριών που μπορεί να βοηθήσει τα ρομπότ να κατανοήσουν τις πολυπλοκότητες της μαγειρικής. Ενώ τα LLMs είναι άσωμα, τα ρομπότ μπορούν να παρέχουν την απαραίτητη φυσική αλληλεπίδραση με το περιβάλλον.
Συνδέοντας τα ρομπότ και τα LLMs, οι ερευνητές στοχεύουν στο να αξιοποιήσουν τα πλεονεκτήματα και των δύο. Τα ρομπότ μπορούν να λειτουργούν ως τα χέρια και τα μάτια των μοντέλων γλώσσας, ενώ τα μοντέλα παρέχουν υψηλού επιπέδου σημασιολογικές γνώσεις σχετικά με την εργασία που πρέπει να εκτελέσουν. Αυτή η ολοκλήρωση μπορεί ενδεχομένως να επαναστατήσει τις βιομηχανίες και να διευκολύνει την καθημερινή ζωή δίνοντας στα ρομπότ τη δυνατότητα να αντιμετωπίζουν οποιαδήποτε ανθρώπινη εργασία.
Ωστόσο, υπάρχουν σκεπτικιστές που επισημαίνουν τα όρια των LLMs, όπως οι περιστασιακοί σφάλματα, η προκατάληψη στη γλώσσα και οι ανησυχίες για την ιδιωτικότητα. Παρά τις ανησυχίες αυτές, υπάρχει αυξανόμενο ενδιαφέρον μεταξύ ρομποτικών ερευνητών για την εξερεύνηση των δυνατοτήτων συνδυασμού ρομπότ και γλωσσικών μοντέλων. Η Levatas, ένας παροχέας λογισμικού για βιομηχανικά ρομπότ, έχει ήδη χρησιμοποιήσει αυτήν την προσέγγιση για να αναπτύξει ένα πρωτότυπο ρομπότ σκύλο που μπορεί να καταλάβει και να ανταποκριθεί σε προφορικές οδηγίες.
Ο γάμος των ρομπότ και των γλωσσικών μοντέλων κρύβει μεγάλες υποσχέσεις. Με περαιτέρω εξελίξεις, μπορούμε να δούμε ένα νέο έτος όπου τα ρομπότ θα έχουν την ευελιξία, την προσαρμοστικότητα και τον κοινό λόγο που απαιτείται για να πλοηγηθούν σε αγνώστους χώρους και να εκτελούν πολύπλοκες εργασίες. Η πορεία για τη δημιουργία πραγματικά έξυπνων ρομπότ έχει ξεκινήσει και ο συνδυασμός μεταξύ ρομπότ και γλωσσικών μοντέλων μπορεί να αποτελέσει το κομμάτι που λείπει από το παζλ.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es