Что тебе нужно знать
- Google Research и Everyday Robots объединяют усилия для создания нового алгоритма робототехники PaLm-SayCan.
- Новые усилия должны помочь роботам лучше понимать людей с помощью языка через голос или текст.
- Компании также используют «подсказку по цепочке мыслей», чтобы помочь роботам понять задачу и инструменты для ее выполнения.
Google Research и Everyday Robots объединились, чтобы помочь роботам лучше понимать нас и взаимодействовать с нами посредством языка.
И Google Research, и Everyday Robots объединили усилия для создания Палм-СайКан, совместная работа с использованием языковой модели Google Pathways (PaLm) и робота-помощника Everyday Robots.
Гугл говорит эта попытка «является первой реализацией, в которой используется крупномасштабная языковая модель для планирования настоящего робота». Новый проект должен помочь люди лучше общаются с роботами с помощью голоса или текста и позволяют роботам выполнять сложные задачи с лучшим пониманием язык.
Что касается использования языка, Google и Everyday Robots надеются, что алгоритм PaLm-SayCan поможет роботам добиться более естественного взаимодействия с людьми. Google предваряет свое языковое исследование тем, что человеческие взаимодействия, даже самые простые, довольно сложны. Компании надеются, что с помощью языковой модели PaLm роботы смогут лучше выполнять и понимать открытые подсказки.
Согласно исследованию, PaLm помог роботу планировать и разумно подходить к задаче на 14% лучше, чем другие модели. Также было отмечено повышение успешности на 13% при выполнении задач и улучшение на 26% для роботов, когда им давали длительные задачи, например те, которые включают восемь или более шагов.
Google продолжает объяснять, как его новые исследования помогают роботам понять наш мир. Использование PaLm и "цепочка мыслей, побуждающая», робот должен уметь воспринимать подсказку и понимать, чего на самом деле хочет человек. Приведен пример: «Принеси мне перекусить и что-нибудь запить». Используя цепочку подсказок, робот может понять, какой может быть подходящая закуска, а также то, что человек хочет что-нибудь выпить, когда он говорит: «что-нибудь, чтобы запить с."
Приземление ИИ в реальном мире — это то, что, по мнению Google Research, имеет решающее значение для процесса его разработки. Компания надеется использовать языковую модель и возможности робота, чтобы помочь ему понять, что нужно сделать для выполнения задачи. В Google поясняют, что PaLm предложит возможные способы выполнения задачи, а модель робота сделает то же самое, исходя из возможностей робота. Идеальная цель состоит в том, чтобы оба работали в унисон, чтобы достичь цели наилучшим образом.
Google доводит дело до конца, упоминая о мерах безопасности для своих роботов, использующих PaLm-SayCan. Алгоритм ограничен командами, которые учитывают безопасность робота, а также сохраняют вещи. «очень интерпретируемый». Google говорит, что это позволяет ему изучать и понимать каждое решение робота. сделал.
Хотя Google не раскрыла планы относительно своего собственного потребительского робота-помощника, было бы здорово увидеть, как компания создаст и запустит собственную версию робота-помощника Amazon. Астро робот.