На этой неделе Массачусетский технологический институт (MIT) анонсировал инновационный метод обучения роботов. В отличие от традиционных наборов данных, которые обычно используются для обучения в различных задачах, этот подход опирается на обширные массивы информации, аналогичные тем, что применяются в крупных языковых моделях (LLMs).
Исследователи пришли к выводу, что обучение роботов через имитацию человеческого поведения может оказаться неэффективным в ситуациях, когда они сталкиваются с незначительными препятствиями, такими как изменения в условиях освещения, новые окружения или появление новых объектов. В таких случаях у роботов часто недостаточно данных для адекватной адаптации.
Команда провела анализ больших языковых моделей, включая GPT-4, с целью разработки методов, позволяющих справляться с задачами на основе обширных объемов данных. Автор исследования Лируй Ван отметил, что в языковой сфере данные формируют предложения, в то время как в области робототехники информация имеет гораздо более разнообразный характер. Для реализации данного подхода необходима новая архитектура.
В результате ученые разработали новую структуру, получившую название Гетерогенные Предобученные Трансформеры (HPT). Эта архитектура интегрирует данные от различных датчиков и окружающей среды, что позволяет роботам эффективнее адаптироваться к изменениям. Для обработки данных используется трансформер, который анализирует информацию и повышает эффективность обучения, причем большие модели демонстрируют лучшие результаты.
Пользователи могут вводить данные о проекте робота, его конфигурации и целевой задаче. Как отметил доцент Дэвид Хелд, их цель заключается в создании универсального «мозга» для роботов, который можно будет легко загрузить и использовать без дополнительной настройки. Хотя работа только начинается, команда надеется, что дальнейшие исследования приведут к значительным достижениям в области робототехники, аналогичным тем, что наблюдались при создании крупных языковых моделей.
Исследование получило частичное финансирование от Института исследований Toyota (TRI). В прошлом году на конференции TechCrunch Disrupt TRI представил метод, позволяющий обучать роботов всего за одну ночь. Недавно институт заключил важное партнерство, в рамках которого его работы по обучению роботов будут интегрированы с технологиями компании Boston Dynamics.
Кроме того, OpenAI сообщила, что теперь ChatGPT может осуществлять поиск в интернете, предоставляя быстрые и своевременные ответы с ссылками на релевантные веб-источники. Ранее для получения такой информации пользователю приходилось обращаться к поисковой системе. ChatGPT может самостоятельно инициировать поиск на основе запроса или пользователю доступна возможность вручную выбрать эту функцию.