În timp ce roboții au devenit o apariție obișnuită în restaurante, gătind mese cu precizie și eficiență, există încă o provocare nerezolvată – construirea unui robot care poate naviga independent într-o bucătărie, selecta ingrediente și crea un preparat gustos. Ishika Singh, un student de doctorat în informatică la Universitatea din Southern California, crede că cheia pentru depășirea acestei provocări constă în trecerea peste diferențele dintre roboți și modelele de limbaj.
Roboticile folosesc tradițional o conductă de planificare clasică, care implică definirea explicită a fiecărei acțiuni și a condițiilor prealabile. Cu toate acestea, această abordare nu este suficientă atunci când roboții se confruntă cu situații pe care programarea lor nu le-a anticipat. Singh susține că roboții trebuie să posede un nivel mai profund de cunoștințe și intuiție pentru a se adapta la nuanțele unei anumite bucătării, culturi și chiar preferințelor persoanelor pe care le hrănesc.
Aici intervin modelele de limbaj. Modelele de limbaj mari (LLM) precum GPT-3 au fost antrenate în mod extensiv în diferite domenii, inclusiv cine, bucătării și rețete. Ele dețin o vastă cantitate de informații care pot ajuta roboții să înțeleagă complexitățile gătitului. În timp ce LLM-urile lipsesc de corp fizic, roboții pot furniza interacțiunea fizică necesară cu mediul.
Prin conectarea roboților și LLM-urilor, cercetătorii își propun să valorifice punctele forte ale ambelor componente. Roboții pot acționa ca mâinile și ochii modelelor de limbaj, în timp ce modelele oferă cunoștințe semantice de nivel înalt despre sarcina în desfășurare. Această integrare ar putea revoluționa industria și ar putea facilita viața de zi cu zi prin oferirea roboților capacității de a gestiona orice sarcină umană.
Cu toate acestea, există sceptici care evidențiază limitele LLM-urilor, cum ar fi erorile ocazionale, limbajul părtinitor și preocupările legate de confidențialitate. În ciuda acestor probleme, există un interes tot mai mare în rândul roboticilor de a explora posibilitățile combinării roboților și modelelor de limbaj. Levatas, un furnizor de software pentru roboți industriali, a utilizat deja această abordare pentru a dezvolta un prototip de câine-robot care poate înțelege și răspunde la instrucțiuni verbale.
Căsătoria dintre roboți și modelele de limbaj promite mult. Cu progrese suplimentare, am putea asista la o nouă eră în care roboții dețin flexibilitatea, adaptabilitatea și bunul simț necesare pentru a naviga în medii necunoscute și a îndeplini sarcini complexe. Drumul către crearea unor roboți cu adevărat inteligenți este deja în desfășurare, iar sinergia dintre roboți și modelele de limbaj ar putea fi piesa lipsă din puzzle.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar