Apa yang perlu Anda ketahui
- Google Research dan Everyday Robots bergandengan tangan untuk membuat algoritme robotika baru PaLm-SayCan.
- Upaya baru harus membantu robot dalam memahami manusia dengan lebih baik melalui bahasa melalui suara atau teks.
- Perusahaan juga menggunakan "rantai dorongan pemikiran" untuk membantu robot memahami tugas dan alat untuk menyelesaikannya.
Google Research dan Everyday Robots telah bermitra bersama untuk membantu robot lebih memahami dan berinteraksi dengan kita melalui bahasa.
Baik Google Research dan Everyday Robots telah menggabungkan kekuatan untuk berkreasi PaLm-SayCan, upaya bersama yang memanfaatkan Model Bahasa Jalur Google (PaLm) dan robot pembantu Robot Sehari-hari.
kata Google upaya ini "adalah implementasi pertama yang menggunakan model bahasa berskala besar untuk merencanakan robot sungguhan." Proyek baru harus membantu orang lebih baik berkomunikasi dengan robot melalui suara atau teks dan memungkinkan robot untuk melaksanakan tugas-tugas kompleks dengan pemahaman yang lebih baik bahasa.
Mengenai penggunaan bahasa, Google dan Robot Sehari-hari berharap algoritma PaLm-SayCan dapat membantu robot mendapatkan interaksi yang lebih alami dengan manusia. Google mengawali penelitian bahasanya dengan mengatakan bahwa interaksi manusia, bahkan yang paling sederhana sekalipun, cukup rumit. Perusahaan berharap bahwa dengan menggunakan model bahasa PaLm, robot dapat melengkapi dan memahami perintah terbuka dengan lebih baik.
Menurut penelitian, PaLm melihat peningkatan 14% dalam membantu robot merencanakan dan mendekati tugas secara wajar dibandingkan model lainnya. Ada juga peningkatan tingkat keberhasilan sebesar 13% saat menjalankan tugas dan peningkatan 26% untuk robot saat diberikan tugas yang panjang untuk diselesaikan, seperti tugas yang mencakup delapan langkah atau lebih.
Google terus menjelaskan bagaimana upaya penelitian barunya membantu robot memahami dunia kita. Menggunakan Palm dan "rantai pemikiran mendorong," robot harus dapat mengambil prompt dan memahami apa yang sebenarnya diinginkan orang tersebut. Contoh yang diberikan adalah, "Bawakan saya makanan ringan dan sesuatu untuk mencucinya." Dengan menggunakan dorongan rantai pemikiran, robot bisa mengerti apa camilan yang cocok dan juga bahwa seseorang menginginkan sesuatu untuk diminum ketika mereka berkata, "sesuatu untuk mencucinya dengan."
Membumikan AI di dunia nyata adalah sesuatu yang menurut Google Research sangat penting untuk proses pengembangannya. Diharapkan untuk menggunakan model bahasa dan kemampuan robot untuk membantunya memahami apa yang perlu dilakukan untuk menyelesaikan tugas. Google menjelaskan bahwa PaLm akan menyarankan metode yang mungkin untuk mencapai suatu tugas, dan model robot akan melakukan hal yang sama berdasarkan kemampuan robot. Tujuan yang ideal adalah agar keduanya bekerja sama untuk mencapai tujuan dengan cara terbaik.
Google menyempurnakannya dengan menyebutkan langkah-langkah keamanan yang diterapkan untuk robotnya menggunakan PaLm-SayCan. Algoritme terbatas pada perintah yang menjaga keamanan robot dan juga menjaga hal-hal "sangat bisa ditafsirkan." Google mengatakan ini memungkinkan untuk memeriksa dan memahami setiap keputusan robot telah membuat.
Meskipun Google belum mengungkapkan rencana untuk pembantu robot konsumennya sendiri, akan menyenangkan melihat perusahaan membangun dan meluncurkan versi Amazon sendiri. Robot astro.