MIT создал платформу FLEX для понимания роботами скрытого смысла команд

Служба новостей Автор статьи
A robot carefully navigating around fragile obj...

Фото с сайта pixabay.com

MaxДзенTelegram

Специалисты Массачусетского технологического института совместно с коллегами из Нью-Йоркского университета разработали платформу FLEX, которая обучает роботов распознавать не только буквальный смысл команд, но и подразумеваемые требования. Результаты работы будут представлены на ежегодной конференции, посвящённой машинному обучению. Об этом пишет портал ProGorodNSK.ru.

Основой FLEX является большая языковая модель, работающая с текстовыми массивами. Например, если человек просит робота подать кофе и добавляет: «Не пролей на ноутбук», система понимает, что существует опасность для другой электроники. В этом случае маршрут изменяется так, чтобы избежать столкновения с телефоном, даже если он не был упомянут.

Натан Денглер, научный сотрудник MIT, объясняет, что каждая фраза имеет глубинный смысл, который человек воспринимает автоматически. Людям понятен такой подтекст, тогда как машине его необходимо объяснять. FLEX демонстрирует роботу, что люди вкладывают в определённые слова.

Процесс состоит из трёх этапов. Сначала робот составляет список объектов, важных для выполнения задачи, например, кружку, которую нельзя задеть, перемещая шар для боулинга. Затем GPT-4 обобщает данные и определяет, что необходимо избегать всех хрупких предметов. На последнем этапе компьютерное зрение исключает объекты, которые уже исчезли из обстановки; вся процедура занимает около пяти секунд.

Проверка проводилась в симуляциях: робот подавал кофе, двигал свечу и переносил шар для боулинга. Согласно данным MIT News, люди запрещали приближаться к стопке бумаги или ронять предметы на кружку, а робот соблюдал и более широкие правила безопасности, обучаясь обходить электронику, легковоспламеняющиеся вещи и хрупкие объекты. Руководитель проекта Андреа Бобу отметила, что у каждого человека свои приоритеты, и FLEX улавливает требования после одной-двух фраз. Часть работы поддержали консорциум MIT Generative AI Impact Consortium и программа MIT Schwarzman College of Computing.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX

Читайте также:

Самарцы могут остаться без корпоратива: где еще остались места для новогодних гуляний

Куда сходить в Самаре, если всё надоело: готовый гид для нескучных выходных

MaxДзенTelegramВКонтактеОдноклассники

Деревянные входные двухстворчатые двери купить в Москве