Enseñan sentido común a los robots
In einer bahnbrechenden Entwicklung wurden Roboter mit der Fähigkeit ausgestattet, Sinn für Logik und Vernunft zu erlernen. Experten sind der Meinung, dass diese Neuerung einen Meilenstein in der künstlichen Intelligenz darstellt, da sie es den Maschinen ermöglicht, alltägliche Entscheidungen basierend auf gesundem Menschenverstand zu treffen. Durch die Integration von ethischen Prinzipien und Moralvorstellungen in das Programm sind die Roboter nun in der Lage, ethisch korrekt zu handeln und sicheres Verhalten zu gewährleisten. Diese Innovation verspricht, die Zuverlässigkeit und Akzeptanz von Robotern in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, Industrie und sogar im Alltag zu steigern.
Neue Methode des MIT lehrt Robotern gesunden Menschenverstand für bessere Autonomie
Heutzutage gibt es viele Technologien und Ansätze, die es ermöglichen, Roboter für verschiedene Haushaltsaufgaben zu trainieren, sogar für komplexe. Bisher wurde dieses Training oft durch Imitation durchgeführt, d.h. durch das Kopieren von Bewegungen, die zuvor von einem Menschen ausgeführt wurden. Doch die Ingenieure des MIT möchten einen Schritt weiter gehen, indem sie den Robotern Wissen über den gesunden Menschenverstand vermitteln, damit sie unerwartete Situationen bewältigen können, während sie ihre Aufgaben erledigen. Zu diesem Zweck haben sie eine neue Methode entwickelt, die die Bewegungsdaten des Roboters mit großen Sprachmodellen verbindet, die wertvollen Kontext für die Maschine liefern können. Dadurch könnten komplexe Aufgaben der Roboter in kleinere Teil-Aufgaben unterteilt werden, was es dem Roboter ermöglichen würde, auf Unterbrechungen zu reagieren, ohne von vorne beginnen zu müssen.
Roboter können dank innovativem Ansatz des MIT Aufgaben in Unteraufgaben gliedern
„Das Lernen durch Imitation ist ein weit verbreiteter Ansatz, der die Entwicklung von Haushaltsrobotern ermöglicht. Aber nehmen wir an, ein Roboter imitiert blindlings die Bewegungsbahnen eines Menschen. In diesem Fall können sich kleine Fehler ansammeln und letztendlich die restliche Ausführung durcheinanderbringen“, erklärt Yanwei Wang, Doktorand am Department of Electrical Engineering and Computer Science (EECS) am MIT. „Mit unserer Methode kann ein Roboter Ausführungsfehler selbst korrigieren und den allgemeinen Erfolg der Aufgabe verbessern.“ Die Tatsache, dass Roboter Aufgaben in Teil-Aufgaben durchführen können, würde es ihnen ermöglichen, sich sofort zu korrigieren, so dass sie nicht von vorne beginnen müssten, wenn sie einen Fehler machen.
Die Wissenschaftler entdeckten, dass große Sprachmodelle LLM einige Aufgaben automatisieren können und sie gebeten werden können, eine Liste von Teil-Aufgaben zu erstellen, die bei einer bestimmten Aufgabe involviert wären. „Die LLM haben eine Möglichkeit, anzuzeigen, wie jeder Schritt einer Aufgabe in natürlicher Sprache ausgeführt werden kann. Die kontinuierliche Demonstration eines Menschen ist die Verkörperung dieser Schritte im physischen Raum“, sagt Wang. „Und wir wollten die beiden verbinden, damit ein Roboter automatisch weiß, in welchem Stadium sich eine Aufgabe befindet und sich selbst replanen und erholen kann.“
„Mit unserer Methode, wenn der Roboter Fehler macht, müssen wir nicht die Menschen bitten, zu programmieren oder zusätzliche Demonstrationen zu geben, wie man sich von Fehlern erholt“, sagt Wang. „Das ist sehr aufregend, denn es gibt jetzt einen großen Aufwand, Haushaltsroboter mit Daten zu trainieren, die in Teleoperations-Systemen gesammelt wurden. Unser Algorithmus kann diese Trainingsdaten jetzt in ein robustes Roboter-Verhalten umwandeln, das trotz externer Störungen komplexe Aufgaben ausführen kann.“
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