Gudrāku robotu uzplaukums: kā LLM maina iemiesoto mākslīgo intelektu
Viedo robotu attīstība
Gadu gaitā mākslīgā intelekta jomā ir bijusi nozīmīga mērķis – izveidot robotus, kas spēj kustēties, sazināties un pielāgoties kā cilvēki. Lai gan ir sasniegts nozīmīgs progress, robotu izstrāde, kas spēj pielāgoties jaunām vidēm vai apgūt jaunas prasmes, joprojām ir sarežģīts uzdevums. Pēdējie sasniegumi lielo valodu modeļu (LLM) jomā tagad maina šo situāciju. Šīs AI sistēmas, kas apmācītas uz milzīgiem teksta datu apjomiem, padara robotus gudrākus, elastīgākus un spējīgākus sadarboties ar cilvēkiem reālās situācijās.
Kas ir iemiesotā AI?
Iemiesotā AI attiecas uz AI sistēmām, kas pastāv fiziskā formā, piemēram, roboti, kas spēj uztvert un mijiedarboties ar vidi. Atšķirībā no tradicionālās AI, kas darbojas digitālā telpā, iemiesotā AI ļauj mašīnām iesaistīties fiziskajā pasaulē. Piemēri ietver robota spēju pacelt kausu, drona spēju izvairīties no šķēršļiem vai robota rokas spēju salikt detaļas rūpnīcā. Šīs darbības prasa AI sistēmām interpretēt sensoros ievadus, piemēram, redzi, dzirdi un tausti, un reaģēt ar precīzām kustībām reālajā laikā.
Iemiesotās AI nozīme slēpjas tās spējā pārvarēt plaisu starp digitālo intelektu un reālās pasaules pielietojumiem. Ražošanā tā var uzlabot ražošanas efektivitāti, veselības aprūpē tā var palīdzēt ķirurgiem vai atbalstīt pacientus, un mājās tā var veikt tādus uzdevumus kā tīrīšana vai ēdiena gatavošana. Iemiesotā AI ļauj mašīnām veikt uzdevumus, kas prasa vairāk nekā tikai aprēķinus, padarot tās taustāmākas un ietekmīgākas dažādās nozarēs.
Lielo valodu modeļu loma
LLM, piemēram, GPT, ir AI sistēmas, kas apmācītas uz lieliem teksta datu kopiem, ļaujot tām saprast un radīt cilvēka valodu. Sākotnēji šie modeļi tika izmantoti tādiem uzdevumiem kā rakstīšana un jautājumu atbildēšana, taču tagad tie attīstās par sistēmām, kas spēj veikt daudzveidīgu komunikāciju, spriest, plānot un risināt problēmas. Šī LLM attīstība ļauj inženieriem attīstīt iemiesoto AI tālāk nekā tikai atkārtotu uzdevumu veikšanā.
Viens no galvenajiem LLM priekšrocībām ir to spēja uzlabot dabisko valodu mijiedarbību ar robotiem. Piemēram, ja jūs sakāt robotam: “Lūdzu, atnes man glāzi ūdens,” LLM ļauj robotam saprast pieprasījuma mērķi, identificēt iesaistītos objektus un plānot nepieciešamās darbības. Šī spēja apstrādāt verbālus vai rakstiskus norādījumus padara robotus lietotājam draudzīgākus un vieglāk saskaramos, pat tiem, kuriem nav tehnisku zināšanu.
Jaunākās attīstības
LLM un iemiesotās AI kombinācija nav tikai koncepts – tā jau notiek. Viens no nozīmīgākajiem sasniegumiem ir LLM izmantošana, lai palīdzētu robotiem apstrādāt sarežģītus, vairākpakāpju uzdevumus. Piemēram, sviestmaizes pagatavošana ietver sastāvdaļu meklēšanu, maizes griešanu, sviesta uzsmērēšanu un citas darbības. Nesen veiktie pētījumi rāda, ka LLM var sadalīt šādus uzdevumus mazākās darbībās un pielāgot plānus, balstoties uz atsauksmēm reālajā laikā, piemēram, ja trūkst kādas sastāvdaļas. Tas ir ļoti svarīgi tādiem pielietojumiem kā mājsaimniecības palīdzība vai rūpnieciskie procesi, kur elastīgums ir galvenais.
Izaicinājumi un apsvērumi
Neskatoties uz to potenciālu, LLM izmantošanai iemiesotajā AI ir arī izaicinājumi. Viens no nozīmīgākajiem jautājumiem ir nodrošināt precizitāti, tulkojot valodu darbībās. Ja robots nepareizi interpretē komandu, rezultāti varētu būt problemātiski vai pat bīstami. Pētnieki strādā pie LLM integrēšanas ar sistēmām, kas specializējas motorikas kontolē, lai uzlabotu veiktspēju, taču tas joprojām ir nepabeigts uzdevums.
Vēl viens izaicinājums ir LLM skaitļošanas prasības. Šie modeļi prasa ievērojamu apstrādes jaudu, ko var būt grūti pārvaldīt reālajā laikā robotiem ar ierobežotu aparatūru. Daži risinājumi ietver skaitļošanas pārcelšanu uz mākoņdatošanu, taču tas rada tādus jautājumus kā kavēšanās un atkarība no interneta pieslēguma. Citas komandas strādā pie efektīvāku LLM izstrādes, kas pielāgoti robotikai, taču šo risinājumu mērogošana joprojām ir tehnisks izaicinājums.
Secinājumi
Lielie valodu modeļi atdzīvina iemiesoto AI, pārvēršot robotus par mašīnām, kas spēj mūs saprast, izanalizēt problēmas un pielāgoties neparedzētām situācijām. Šīs attīstības – sākot no dabiskās valodas apstrādes līdz daudzveidīgai sensorikai – padara robotus daudzpusīgākus un pieejamākus. Tomēr izaicinājumi, piemēram, precizitāte, skaitļošanas prasības un ētiskie jautājumi, joprojām pastāv, un to pārvarēšana būs būtiska šīs tehnoloģijas nākotnes veidošanā.
https://www.unite.ai/