Google DeepMind prezentuje zaawansowany system uczenia robotów nowych zadań

Zespół Google DeepMind wprowadził nowy algorytm sztucznej inteligencji, RT-2, który pozwala robotom skutecznie przenosić koncepcje uzyskane ze stosunkowo niewielkich zestawów danych do różnych scenariuszy.

Co wiadomo

Według twórców, RT-2 wykazuje ulepszone zdolności uogólniania, a także semantyczne i wizualne zrozumienie wykraczające poza dane, które robot otrzymał. Obejmuje to interpretowanie nowych poleceń i reagowanie na polecenia użytkownika poprzez wykonywanie podstawowego rozumowania.

System skutecznie demonstruje zdolność do określenia najlepszego podejścia do konkretnego nowego zadania w oparciu o dostępne informacje kontekstowe.

Jako przykład twórcy przytoczyli scenariusz, w którym robot jest proszony o pozbycie się śmieci. W wielu modelach użytkownik musi wytrenować maszynę, aby określiła, co jest uważane za odpady, a następnie nauczyć ją, aby podniosła przedmiot i wyrzuciła go do kosza. Ten poziom szczegółowości nie jest odpowiedni dla systemów, które muszą wykonywać wiele różnych zadań.

Zamiast tego RT-2 wykorzystuje Internet do zdobywania wiedzy. Duży zestaw danych internetowych pozwala algorytmowi uczyć się w locie, jak wykonywać zadania, o których wcześniej nie wiedział.

Według zespołu, przejście z RT-1 na RT-2 spowodowało wzrost wydajności w nowych zadaniach z 32% do 62%.

Źródło: DeepMind