Новият ИИ модел RT-2 на Google позволява на роботите да разберат как да изпълняват задачи без обучение
Новият модел " може да приказва с роботи " и да схваща по-добре заобикалящата го среда
Емил Василев преди 9 секунди 2 СподелиНай-четени
IT НовиниЕмил Василев - 14:30 | 31.07.2023Северна Корея показа „ най-мощното оръжие в света “ – нуклеарната безпилотна подводница „ Haeil “
IT НовиниЕмил Василев - 19:00 | 31.07.2023Месец след съдбовната имплозия на батискафа „ Титан “, съоснователят на OceanGate желае да изпрати 1000 души на Венера до 2050 гoдина
ПрепоръчаноСветлин Желев - 16:26 | 31.07.2023Как да ускорите вашия смарт тв приемник?
Емил Василевhttps://www.kaldata.com/В научнофантастичните филми постоянно се показват роботи, способни да взаимодействат надеждно с хора, а Гугъл работи за приближаване на тази футуристична фантазия до действителността. Инженерите на компанията са създали нов модел с изкуствен интелект, който оказва помощ на роботите да схващат и извършват дейности, за които не са били авансово подготвени.
Гугъл разказва Robotics Transformer 2, или в резюме RT-2 като модел за виждане, език и деяние (VLA). Новият ИИ модел е подготвен върху текст и изображения, събрани от интернет, което му разрешава да генерира „ роботизирани дейности “.
Екипът на DeepMind на Гугъл създал RT-2, с цел да трансферира знанията от уеб към ръководството на роботи. За разлика от чатботовете, роботите се нуждаят от основа в действителния свят, с цел да бъдат потребни на хората. Гугъл признава, че постигането на това постоянно е било голямо изпитание, защото роботите би трябвало да се оправят със комплицирани, нереални задания в мощно променлива и непозната среда.
Обучението на модели като RT-2 е доста по-сложно начинание спрямо образованието на огромни езикови модели (LLM) за чатботове. Според Гугъл, знанията на един робот би трябвало да надвишават елементарното познаване на ябълката. Той би трябвало да разпознава ябълката в даден подтекст, да я разграничава от алена топка, да схваща по какъв начин да я вземе и да се оправя с разнообразни свързани задания.
Гугъл твърди, че RT-2 може да трансферира познания от голям корпус от уеб данни и да се оправя със комплицирани обстановки и претенции, направени от хора, като да вземем за пример изхвърляне на боклука. ИИ схваща концепцията за „ отпадък “ и знае по какъв начин да го изхвърли, даже без категорично програмиране за това съответно деяние. Тази дарба демонстрира способността на модела да се учи и да извършва задания отвън първичното си образование.
Инженерите на Гугъл са провели над 6000 „ роботизирани тествания “ на модела RT-2. При дилемите основани на данните, употребявани за образование, моделите се показаха наедно с модела от предходното потомство (RT-1). Въпреки това, представянето на RT-2 доста се усъвършенства при нови, непознати сюжети, като се удвои от 32% на осъществяване на RT-1 до впечатляващите 62%. Тази усъвършенствана адаптивност в непознати обстановки доста покачва опциите на модела.
Според Гугъл, RT-2 е образец за това по какъв начин напредъкът в региона на изкуствения разсъдък бързо въздейства върху роботиката, предлагайки огромен капацитет за по-практични и универсални роботи с общо предопределение. Макар да признава, че към момента има доста работа пред себе си, екипът на DeepMind е оптимистично надъхан за пътя напред.
