Google представляет «Конституцию робота» для улучшения принятия решений ИИ-дроидов

В беспрецедентном шаге команда робототехники Google DeepMind представила три значительных улучшения, направленных на повышение способности роботов принимать решения при работе в условиях открытого пространства. Среди этих инноваций — уникальная система сбора обучающих данных, сопровождаемая тем, что Google называет «Конституцией робота». Ожидается, что это развитие позволит роботам принимать более быстрые, умные и безопасные решения при работе вместе с людьми.

AutoRT: продвинутая система сбора данных

AutoRT от DeepMind — это передовая система сбора данных, предназначенная для наделения роботов способностью понимать свое окружение, адаптироваться к новым ситуациям и выбирать наиболее подходящие задачи. Она использует как Визуальную языковую модель (VLM), так и Большую языковую модель (LLM), работающие в гармонии.

VLM отвечает за восприятие окружающей среды робота и идентификацию видимых объектов. Тем временем LLM служит лицом, принимающим решения, предлагая задачи, которые робот может выполнить. Этот подход с двумя моделями позволяет роботам принимать обоснованные решения и эффективнее ориентироваться в своем окружении.

Вдохновлено «Тремя законами робототехники» Азимова

Конституция робота, вдохновленная «Тремя законами робототехники» новаторского писателя-фантаста Айзека Азимова, функционирует как набор правил безопасности для ИИ-роботов. Эта конституция инструктирует LLM избегать задач, связанных с людьми, животными, острыми предметами и электроприборами, обеспечивая безопасность как роботов, так и их человеческих коллег.

Усиленные меры безопасности

DeepMind предпринял дополнительные меры предосторожности для повышения безопасности этих роботов. Если усилие на суставах робота превышает заранее определенный предел, он автоматически остановится. Кроме того, у операторов-людей есть физический аварийный выключатель, позволяющий им отключать роботов при необходимости, обеспечивая дополнительный уровень безопасности.

Тестирование и внедрение в реальных условиях

Всего за семь месяцев Google успешно развернул пятьдесят три робота AutoRT в четырех офисных зданиях. За это время они провели более семидесяти семи тысяч испытаний для проверки возможностей роботов. Некоторые из этих роботов управлялись удаленно операторами-людьми, другие следовали заранее определенным сценариям или работали автономно, используя модель обучения ИИ Google Robotic Transformer (RT-2).

Примечательно, что эти роботы имеют практичный внешний вид, оснащены камерой, роботизированной рукой и мобильным основанием. Визуальная языковая модель (VLM) играет ключевую роль в помощи им в понимании своего окружения и идентификации объектов, в то время как Большая языковая модель (LLM) помогает в принятии решений, обеспечивая эффективное и безопасное выполнение задач роботами.

Представляем SARA-RT: прорыв в эффективности

Одним из самых значительных прорывов в этом начинании является введение Self-Adaptive Robust Attention for Robotics Transformers (SARA-RT). Эта система была разработана для оптимизации моделей Robotics Transformer (RT), делая их более эффективными в реальных приложениях.

Архитектура нейронной сети RT, которая сыграла ключевую роль в последних достижениях в системах робототехнического управления, особенно в передовой модели RT-2, претерпела значительные улучшения. Лучшие модели SARA-RT-2 продемонстрировали впечатляющее улучшение точности на 10,6 процента и увеличение скорости на 14 процентов по сравнению с их аналогами RT-2, используя при этом краткую историю изображений в качестве входных данных.

Играющий в правила игры для эффективности робототехники

Введение SARA-RT приветствуется как прорыв в области робототехники. Это представляет собой первый масштабируемый механизм внимания, который значительно повышает вычислительную эффективность, не жертвуя качеством принятия решений. Это развитие призвано революционизировать то, как роботы работают в реальных сценариях, делая их более способными, эффективными и безопасными.

Недавние достижения команды робототехники Google DeepMind в области ИИ-робототехники, включая введение «Конституции робота» и прорывную систему SARA-RT, отмечают значительный скачок вперед в мире робототехники. Ожидается, что эти инновации улучшат способность роботов принимать решения в условиях открытого пространства, сделав их умнее, безопаснее и эффективнее. Благодаря тестированию в реальных условиях и впечатляющим результатам приверженность Google развитию области робототехники очевидна, обещая будущее, где роботы и люди смогут беспрепятственно и безопасно сотрудничать.