Robot opremljen BEmini Robotics AI modelom može baciti košarku u obruč.
Prije nekoliko dana Googleov Deepmind primijenio je veliki jezik model (LLM) u robote. Sa modelom, tvrtka kaže, roboti mogu izvršiti određene zadatke bez da se moraju promatrati pokreti drugih robota. Na primjer, "DUNK" mini košarka u obruč na tablicu.
DeepMind je jedna od kompanija koja pokušava razviti botove opće namjene koristeći tehnologiju chatbota. Međutim, s obzirom da su takvi modeli skloni stvaranjem grešaka i štetnih rezultata, ovaj tehnički put ima sigurnosne implikacije.
Istraživački tim se nada da će razviti mašinu koja je intuitivna za rad i može obavljati različite fizičke zadatke bez ljudskog nadzora ili predprograma. Carolina Parada, šefica robotičkog tima u Deepmind-u, primijetila je da povezivanjem modela BEminine, programeri mogu poboljšati sposobnost robota da "razumjeli fizički svijet na finijoj razini".
Model, nazvan BEmini Robotics, pušten je 12. marta. Aleksander Khazatsky, suosnivač i istraživač AI u COLLicklalcu, američkoj kompaniji za umjetnu inteligenciju (AI), komentirao je da je to "mali i opipljiv korak" prema cilju univerzalnih robota.
Tim DeepMind temelji se na vrhunskom modelu vizije i jezika, Blizanci 2. 0, koji je obučen analizom obrazaca u masovnim količinama podataka.
Tim je razvio namjensku verziju Blizanca za poboljšanje mogućnosti poslova koji uključuju 3D fiziku i prostorno obrazloženje, poput predviđanja putanje objekta ili identificiranja istog dijela objekta od slika snimljenih iz različitih uglova.
Pored toga, istraživači su trenirali model sa hiljadama sati praktičnih, daljinski upravljanih demoma robota. To omogućava "mozak robota" da izvrši zadatke u stvarnom svetu, slično načinu na koji LLMS može povezati sljedeću riječ u rečenici kroz učenje.
Istraživači su testirali BEmini Robotics na humanoidne robote i robotsko oružje koji koriste harmonične reduktere, pokrivajući zadatke koji su se pojavili u treningu kao i novim zadacima koji im nisu bili izloženi. Kažu da robot s modelom nadmašuje svoje konkurente u poznatim i novim zadacima prilagođenim detaljima.
U zadacima koji zahtijevaju osjetljivu manipulaciju, poput origamija ili zatvaranja ruksaka, robot ima brzinu uspjeha od više od 70% nakon gledanja manje od 100 demonstracija. Roboti koji koriste druge modele gotovo svi nisu uspjeli.
Khazatsky smatra da je Google tim učinio sjajan posao u implantaciji zdravog razuma u robotov "mozak", ali napominje da će pravi skok doći iz učenja prikupljenih u "haotičnom stvarnom svijetu", a ne u laboratorijskom okruženju.
Sigurnost postaje značajan izazov prilikom primjene takvih modela. Vikas Sindhwani, robotika i AI istraživač u Deepmind u New Yorku, SAD, rekao je: "U početku će roboti održati sigurnu udaljenost od ljudi. U budućnosti ćemo postepeno provoditi više interaktivnih i kolaborativnih zadataka."