Que souhaitez-vous savoir
- Google Research et Everyday Robots s'associent pour créer le nouvel algorithme robotique PaLm-SayCan.
- Les nouveaux efforts devraient aider les robots à mieux comprendre les humains à travers le langage via la voix ou le texte.
- Les entreprises utilisent également la "chaîne d'incitation à la pensée" pour aider les robots à comprendre une tâche et les outils pour l'accomplir.
Google Research et Everyday Robots se sont associés pour aider les robots à mieux nous comprendre et interagir avec nous par le biais du langage.
Google Research et Everyday Robots ont uni leurs forces pour créer Palm-SayCan, un effort conjoint utilisant le modèle de langage Pathways (PaLm) de Google et un robot d'assistance Everyday Robots.
Google dit cet effort "est la première implémentation qui utilise un modèle de langage à grande échelle pour planifier un vrai robot". Le nouveau projet devrait aider les gens communiquent mieux avec les robots via la voix ou le texte et permettent aux robots d'exécuter des tâches complexes avec une meilleure compréhension de langue.
En ce qui concerne l'utilisation du langage, Google et Everyday Robots espèrent que l'algorithme PaLm-SayCan pourra aider les robots à acquérir une interaction plus naturelle avec les gens. Google préface sa recherche linguistique en disant que les interactions humaines, même les plus simples, sont assez complexes. Les entreprises espèrent qu'en utilisant le modèle de langage PaLm, les robots pourront mieux compléter et comprendre les invites ouvertes.
Selon la recherche, PaLm a constaté une amélioration de 14 % en aidant un robot à planifier et à aborder une tâche raisonnablement par rapport à d'autres modèles. Il y a également eu une amélioration de 13% du taux de réussite lors de l'exécution de tâches et une amélioration de 26% pour les robots lorsqu'ils sont chargés d'une longue tâche à accomplir, comme celles qui comprennent huit étapes ou plus.
Google continue d'expliquer comment ses nouveaux efforts de recherche aident les robots à donner un sens à notre monde. Utilisation de Palm et "chaîne de pensée incitant", un robot devrait être capable de répondre à une invite et de discerner ce que la personne veut vraiment. L'exemple donné est: « Apportez-moi une collation et de quoi l'arroser. En utilisant la chaîne d'incitation à la pensée, un robot peut comprendre ce que peut être une collation appropriée et aussi qu'une personne veut quelque chose à boire quand elle dit "quelque chose à avaler" avec."
Selon Google Research, l'ancrage de l'IA dans le monde réel est crucial pour son processus de développement. Il espère utiliser le modèle de langage et les capacités d'un robot pour l'aider à comprendre ce qui doit être fait pour accomplir une tâche. Google explique que PaLm proposera des méthodes possibles pour réaliser une tâche, et le modèle de robot fera de même en fonction des capacités du robot. L'objectif idéal est que les deux travaillent à l'unisson pour atteindre un objectif de la meilleure façon possible.
Google peaufine les choses en mentionnant les mesures de sécurité en place pour ses robots utilisant PaLm-SayCan. L'algorithme se limite aux commandes qui gardent à l'esprit la sécurité du robot et gardent également les choses "hautement interprétable." Google dit que cela lui permet d'examiner et de comprendre chaque décision prise par le robot a fait.
Bien que Google n'ait pas révélé de plans pour son propre assistant robotique grand public, ce serait cool de voir l'entreprise construire et lancer sa propre version d'Amazon. Robot astro.