Станет ли управление роботами естественным с помощью технологий ИИ? Google’s RT-2 обещает это!

Последнее новшество Google в области искусственного интеллекта, Роботизированный трансформер 2 (RT-2), прокладывает новый путь в мире робототехники. Используя передовые технологии ИИ, аналогичные системам, питающим чатботы ИИ, такие как Bard и ChatGPT, Google стремится позволить роботам выполнять задачи более эффективно и результативно. Винсент Ванхукке, руководитель робототехники Google DeepMind, представил RT-2 как «модель зрения-языка-действия (VLA) первого в своем роде», которая позволяет пользователям управлять роботами с помощью естественного языка.

Это новаторское развитие позволяет роботам интерпретировать текстовые и изображенные данные из сети и выполнять соответствующие действия. С RT-2 Google делает шаги в революционизации того, как роботы понимают окружающий мир, в конечном итоге улучшая их возможности в различных областях, начиная с рутинной, но важной задачи утилизации мусора.

Технологии ИИ для обычного управления роботами Google’s RT-2

Google’s RT-2, новаторская модель зрения-языка-действия (VLA), продвинула область робототехники на много шагов вперед. Используя технологию, аналогичную чатботам Bard и ChatGPT, RT-2 выходит за рамки обычного управления роботами. В отличие от чатботов, которые обрабатывают текстовые данные для взаимодействия с людьми, роботы сталкиваются с более сложной задачей понимания их физической среды. Это различие создает уникальное препятствие, поскольку роботы должны дифференцировать объекты, интерпретировать контекст и выполнять точные действия на основе их восприятий.

Винсент Ванхукке подчеркнул сложность понимания роботами, указав, что распознавание простого объекта, такого как яблоко, гораздо легче, чем различие между вкусным красным яблоком и красным мячом перед точным захватом желаемого предмета. Google’s RT-2 эффективно преодолевает этот разрыв, наделяя роботов способностью понимать сценарии реального мира и реагировать на инструкции, данные на естественном языке. Объединяя понимание языка и визуальное восприятие, RT-2 открывает новую эру робототехники с приложениями, охватывающими производство, здравоохранение, ликвидацию последствий стихийных бедствий и многое другое. Благодаря выдающимся возможностям RT-2 потенциал сотрудничества человека и робота и трансформирующих достижений в различных отраслях просто поразителен.

Наделение роботов способностью утилизировать мусор

Ранее обучение роботов выполнению даже кажущихся простыми задач, таких как выбрасывание мусора, требовало трудоемкого и длитель процесса. Инженерам приходилось обучать робота распознавать мусор, правильно его захватывать, находить подходящую урну и затем аккуратно помещать отходы. Эта сложная хореография требовала обширного обучения и тонкой настройки множества параметров, делая процесс медленным и монотонным.

С появлением RT-2 и его способностью использовать огромные массивы данных изображений из интернета, процесс обучения роботов претерпел изменения. Новая модель ИИ позволяет роботам быстро научиться распознавать мусор и автономно выполнять необходимые шаги для его сбора и правильной утилизации. При небольшом объеме обучающих данных RT-2 удивительным образом позволяет роботам переносить концепции, заложенные в их языковые и визуальные обучающие данные, что дает им возможность выполнять сложные задачи, для которых они не проходили явного обучения.

В ярком примере робот легко определил и поднял игрушечного динозавра, когда его попросили выбрать вымершее животное среди группы игрушек. В другом задании робот искусно переместил маленькую игрушечную машину Volkswagen к немецкому флагу. Эти примеры из реальной жизни иллюстрируют, как языковые и зрительные способности RT-2 выводят робототехнику на новый уровень универсальности и отзывчивости.