Toyota pravi robote “za doručak”

Da, tako da je Toyota istraživački institut (TRI) koristio generativnu veštačku inteligenciju u „vrtiću za robote“ da bi naučio robote kako da spremaju doručak – ili barem, individualne zadatke koji su za to bili potrebni – i nije bilo potrebno stotine sati kodiranja i greške i ispravljanje grešaka. Umesto toga, istraživači su to postigli tako što su robotima dali osećaj dodira, uključili ih u AI model, a zatim, kao što biste učinili ljudsko biće, pokazali im kako.

Čulo dodira je “jedan ključni faktor”, kažu istraživači. Dajući robotima veliki, jastučasti palac model može da „oseti“ šta radi, dajući mu više informacija. To čini teške zadatke lakšim za obavljanje nego samo sa vidom.

Ben Burchfiel, menadžer laboratorije za spretnu manipulaciju, kaže da je „uzbudljivo videti ih kako se bave svojim okruženjem“. Prvo, „učitelj“ demonstrira skup veština, a zatim, „u toku nekoliko sati“, model uči u pozadini. On dodaje da je „uobičajeno da podučavamo robota popodne, pustimo ga da uči preko noći, a onda sledećeg jutra dođemo do novog ponašanja u radu“.

Istraživači kažu da pokušavaju da stvore „velike modele ponašanja“ ili LBM za robote. Slično kao što se LLM obučavaju tako što bi zabeležili obrasce u ljudskom pisanju, Toyota LBM bi učili posmatranjem, a zatim bi „generalizovali, izvodeći novu veštinu kojoj nikada nisu učili“, kaže Russ Tedrake, profesor robotike MIT-a i potpredsednik istraživanja robotike u TRI.

Koristeći ovaj proces, istraživači kažu da su obučili preko 60 izazovnih veština, poput „sipanja tečnosti, korišćenja alata i manipulacije deformabilnim objektima“. Žele da taj broj povećaju na 1.000 do kraja 2024.

Google radi slično istraživanje sa svojim robotskim transformatorom, RT-2, kao i Tesla. Slično pristupu Toyota istraživača, njihovi roboti koriste iskustvo koje su dobili da bi zaključili kako da rade stvari. Teoretski, roboti obučeni AI bi na kraju mogli da izvršavaju zadatke sa malo ili bez ikakvih instrukcija osim vrste opšteg uputstva koje biste dali ljudskom biću („očistite to prosuto“, na primer).

Ali Google-ovi roboti, barem, imaju puteve, kao što je The New York Times primetio kada je pisao o istraživanju giganta pretrage. Times piše da je ova vrsta posla obično „spora i radno intenzivna“, a obezbeđivanje dovoljno podataka o obuci je mnogo teže nego samo unošenje AI modela gomilom podataka koje ste preuzeli sa interneta, kao što članak pokazuje kada opisuje robota koji identifikovao boju banane kao belu.

Izvor: TheVerge