ChatGPT показал неплохие навыки пилотирования космических кораблей

В целях исследования возможностей применения крупных языковых моделей (LLM) для управления космическими аппаратами, ученые провели ряд экспериментов. Разработанный на основе GPT и LLaMA (Meta признана экстремистской и запрещена в РФ) агент продемонстрировал многообещающие результаты, заняв вторую позицию в международном соревновании по автономной навигации в симуляционной среде Kerbal Space Program. Полученные данные свидетельствуют о том, что LLM обладают существенным потенциалом для оперативного принятия сложных тактических решений, что может стать фундаментом для будущих автономных космических миссий.
Одной из долгосрочных задач исследователей является создание автономных систем для управления спутниками и навигации космических кораблей. Ожидается, что в перспективе количество спутников значительно возрастет, что сделает ручное управление ими практически невозможным. Кроме того, при исследовании отдаленных областей космоса управление аппаратами в режиме реального времени затруднено из-за задержек, обусловленных ограниченной скоростью света. Успешное освоение космоса потребует от человечества разработки систем, способных к самостоятельному принятию решений.
Для стимулирования инноваций в данной сфере эксперты в области аэронавтики организовали Kerbal Space Program Differential Game Challenge. Эта платформа, созданная на основе популярной видеоигры Kerbal Space Program, предоставляет специалистам возможность разрабатывать, тестировать и экспериментировать с автономными системами в реалистичном виртуальном пространстве. Задачи в симуляторе охватывают различные сценарии, включая миссии по преследованию и перехвату спутников, а также задачи по уклонению от обнаружения.
Международная команда ученых представила своего участника LLM-агента, использующего GPT-3.5 и LLaMA. Выбор в пользу крупных языковых моделей обусловлен тем, что разработка автономных систем с использованием традиционных подходов требует длительных циклов обучения, обратной связи и внесения изменений. В рамках Kerbal Challenge миссии ограничены по времени, что делает постоянную доработку модели неэффективной.
Преимущество LLM заключается в их предварительном обучении на больших массивах текстовых данных, созданных человеком. В идеале, для адаптации к конкретной задаче требуется лишь незначительная настройка подсказок (промпт-инжиниринг) и несколько попыток для усвоения необходимого контекста.
Для управления космическим аппаратом с помощью LLM исследователи разработали систему, которая преобразует текущее состояние корабля и его цели в текстовый формат. Этот текст передается языковой модели, которая выдает рекомендации по ориентации и маневрированию. Кроме того, был создан специальный уровень-переводчик, который преобразует текстовые рекомендации LLM в код управления симулятором. Благодаря тщательному подбору подсказок и доработке исследователи успешно протестировали своего агента в конкурсе и заняли второе место. Согласно имеющимся данным, первое место заняла модель, основанная на альтернативных алгоритмах.
Следует отметить, что все эксперименты проводились до появления GPT-4. Предстоит еще много работы, особенно в отношении предотвращения «галлюцинаций», которые в реальных условиях могут иметь катастрофические последствия. Тем не менее, это демонстрирует значительный потенциал LLM: освоив обширные объемы человеческих знаний, они могут быть полезны в самых неожиданных областях, сообщает hightech.plus.

Обратите внимание: Такого июля на нашей памяти еще не было - глава Гидрометцентра заявил о крайне аномальной погоде