Дослідницький інститут Toyota (TRI) використав генеративний ШІ в “дитячому садку для роботів”, щоб навчити роботів готувати сніданок, або, принаймні, виконувати окремі задачі, необхідні для його приготування і для цього не знадобилися сотні годин кодування, виправлення помилок і багів.
Дослідники наділили роботів відчуттям дотику, підключили їх до моделі штучного інтелекту, а потім, як і людям, показали їм, що і як треба робити. За словами дослідників, дотик – це “один з ключових факторів”. Якщо дати роботам великий м’який палець, модель може “відчувати”, що вона робить, що дасть їй більше інформації . Це дозволяє виконувати складні завдання значно ефективніше, ніж за допомогою одного лише зору.
Бен Берчфіл, керівник лабораторії складних маніпуляцій, каже, що “дуже цікаво спостерігати за тим, як вони взаємодіють з навколишнім середовищем”. Спочатку “вчитель” демонструє набір навичок, а потім, “протягом кількох годин”, модель навчається у фоновому режимі. Він додає, що “зазвичай ми навчаємо робота вдень, залишаємо його на ніч, а на ранок отримуємо нову робочу поведінку”.
Дослідники кажуть, що вони намагаються створити “великі моделі поведінки”, або LBM для роботів. Подібно до того, як студенти-юристи навчаються, помічаючи шаблони в людському письмі, LBM від Toyota навчатимуться шляхом спостереження, а потім “узагальнюватимуть, демонструючи нові навички, яких їх ніколи не вчили”, – каже Расс Тедрейк, професор робототехніки Массачусетського технологічного інституту і віце-президент з досліджень робототехніки в TRI.
Використовуючи цей процес, вчені навчили роботів понад 60 складних навичок, таких як розливання рідин, використання інструментів та маніпулювання деформованими об’єктами. До кінця 2024 року вони хочуть збільшити це число до 1 000. Google проводить подібні дослідження зі своїм роботом-трансформером RT-2, як і Tesla. Подібно до підходу дослідників Toyota, їхні роботи використовують отриманий досвід, щоб зробити висновки про те, як робити те чи інше. Теоретично, навчені штучним інтелектом роботи могли б з часом виконувати завдання практично без жодних інструкцій, окрім загальних вказівок, які ви даєте людині (“прибери це”, наприклад).
Але у роботів Google, принаймні, є куди розвиватися, як зазначає The New York Times, коли пише про дослідження пошукового гіганта. Газета пише, що така робота зазвичай “повільна і трудомістка”, а забезпечити достатню кількість навчальних даних набагато складніше, ніж просто завантажити модель ШІ великими порціями даних, завантажених з інтернету, як це демонструє стаття, описуючи робота, який визначив колір банана як білий.
