Орчин үеийн роботууд бодит өгөгдөл дээр сургагдсан тохиолдолд олон төрлийн ажлыг гүйцэтгэх боломжтой. Гэхдээ тэд энэ үе шатыг алгасаж чадвал яах вэ? Энэ нь илүү олон ерөнхий зориулалтын роботуудыг илүү хурдан хөгжүүлэхэд хүргэнэ. Google-ийн DeepMind компани RoboCat хэмээх өөрийгөө сайжруулдаг хиймэл оюун ухааны загвараа танилцууллаа. Энэ нь машинууд хүний хэт их оролцоогүйгээр өөрийн арга техникээ сайжруулахын тулд бие даан сургалтын шинэ өгөгдөл үүсгэх түлхүүр болж чадна.
Мягмар гарагт нийтлэгдсэн компанийн блогт энэ тухай дурдсан байна. “RoboCat бусад орчин үеийн загваруудаас хамаагүй хурдан сурдаг. Энэ нь том, олон төрлийн өгөгдлийн багцад тулгуурладаг тул ердөө 100 демогоор шинэ даалгаврыг гүйцэтгэж чадна. Энэхүү чадвар нь хүний удирдлаган дор сургалтын хэрэгцээг бууруулж, роботын судалгааг хурдасгахад туслах бөгөөд ерөнхий зориулалтын робот бүтээх чухал алхам болно" гэж судлаачид өөрсдийн нийтлэлдээ дурджээ.
Тэд шинэ загвар нь DeepMind-ийн Gato (Испани хэлээр "муур" гэсэн утгатай бөгөөд энэ нь нэрийг тайлбарладаг) мультимодал загвар дээр үндэслэсэн гэж тайлбарлаж байна. Энэ загвар нь дууриамал болон физик орчинд яриа, дүрс, үйлдлийг боловсруулах боломжтой. Судлаачид Гато архитектурыг ашигласан бөгөөд энэ нь олон зуун янзын даалгаврыг шийдвэрлэх янз бүрийн робот манипуляторуудын зургийн дараалал, үйлдлүүдийг багтаасан томоохон сургалтын багц юм.
Дараа нь тэд RobotCat-ийг шинэ даалгавар гүйцэтгэхэд сургасан. Төрөл бүрийн сургалтууд нь хиймэл оюун ухааны загварт янз бүрийн робот манипуляторуудыг хэдэн цагийн дотор удирдахыг заасан. Мөн RobotCat хурдан дасан зохицсон. Хэдийгээр тэрээр хоёр хурууны манипулятор дээр сургаагүй ч илүү төвөгтэй гурван хуруутай манипулятор, хоёр дахин олон удирдах боломжтой оролттой дасан зохицож чадсан.
Тэр илүү олон шинэ даалгавруудыг сурах тусам нэмэлт шинэ даалгавруудыг сурахад илүү сайн болсон. RoboCat-ийн анхны хувилбарууд нь урьд өмнө мэдэгддэггүй байсан ажлуудыг гүйцэтгэхдээ ердөө 36% амжилттай байсан. Гэсэн хэдий ч, олон төрлийн даалгаварт сургагдсан RoboCat-ийн хамгийн сүүлийн үеийн, дэвшилтэт хувилбар нь ижил ажлуудыг гүйцэтгэх үед энэ амжилтыг хоёр дахин нэмэгдүүлсэн.
Мөн уншина уу: