Roboty myślące jak ludzie – to możliwe?
Czy Roboty Mogą „Myśleć” jak Ludzie przed Wykonaniem Zadania? Kierunek Tworzenia Modeli Języka dla Robotów
Czy możliwe jest, aby roboty były zaprogramowane tak, by myślały jak ludzie przed przystąpieniem do wykonania zadania? To pytanie stawiają sobie firmy takie jak Covariant i Skild AI, które dążą do zastosowania zaawansowanych modeli językowych, takich jak ChatGPT, w robotyce. Innowacje te są wspierane przez badania nad Embodied Chain-of-Thought Reasoning (ECoT), które umożliwiają robotom „myślenie” przed podjęciem działania.
Model Zaprojektowany do Myślenia
Covariant wprowadziło nowy model o nazwie RFM-1 (Robotics Foundation Model 1), który opiera się na ich platformie AI, znanej jako Covariant Brain. Ten model jest zaprojektowany tak, aby umożliwić robotom lepsze zrozumienie i interakcję z otoczeniem poprzez „myślenie” o zadaniach, zanim je wykonają. Model ten pozwala robotom analizować otoczenie i dostępne dane, aby podejmować bardziej złożone i świadome decyzje.
Równocześnie Skild AI, które uzyskało 300 milionów dolarów finansowania od gigantów takich jak Amazon i SoftBank, rozwija innowacyjne podejście do interakcji robotów z otoczeniem. Firma pracuje nad własnym podstawowym modelem dla robotów wielozadaniowych, znanym jako Skild Brain. Skild Brain ma na celu umożliwienie robotom wykonywania różnych zadań w dynamicznych i nieprzewidywalnych środowiskach, co wymaga bardziej elastycznego i adaptacyjnego podejścia do planowania i wykonywania zadań.
„Ludzka Zdolność do Rozumowania” w Kontekście Robotów
W kontekście robotyki „ludzka zdolność do rozumowania” odnosi się do zdolności robotów do przetwarzania dużych ilości danych z rzeczywistego świata i podejmowania decyzji dotyczących najlepszego sposobu wykonania zadania. Oznacza to, że roboty nie tylko reagują na polecenia, ale również analizują swoje otoczenie i dostępne informacje, aby określić najbardziej efektywny sposób działania. To znacznie więcej niż prosta automatyzacja – to krok w stronę bardziej złożonych i inteligentnych systemów robotycznych.
Badanie ECoT
Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, Stanford University oraz Uniwersytetu Warszawskiego opracowali metodę o nazwie Embodied Chain-of-Thought Reasoning (ECoT). ECoT pozwala robotom na myślenie krok po kroku o zadaniach i uwzględnianie ich otoczenia. Dzięki temu roboty mogą lepiej dostosowywać swoje działania do zmieniających się warunków, co zwiększa ich efektywność i bezpieczeństwo w różnych środowiskach pracy.
Przykładowo, robot wyposażony w ECoT może najpierw zidentyfikować obiekt, a następnie rozważyć różne sposoby jego manipulacji, biorąc pod uwagę aktualne warunki, takie jak dostępna przestrzeń i obecność innych obiektów. Tego rodzaju podejście nie tylko zwiększa elastyczność robotów, ale również pozwala im na bardziej intuicyjne i „ludzkie” podejście do rozwiązywania problemów.
Podsumowanie
Innowacje w dziedzinie robotyki oferują wiele obiecujących możliwości, w tym rozwój robotów zdolnych do „myślenia” jak ludzie przed wykonaniem zadania. Prace nad modelami takimi jak RFM-1 i Skild Brain, wspierane przez badania ECoT, wskazują na przyszłość, w której roboty będą mogły lepiej interakcjonować z otoczeniem, podejmując bardziej świadome decyzje.
Chociaż technologia ta jest jeszcze w fazie rozwoju, jej potencjał jest ogromny. Możemy spodziewać się, że w przyszłości roboty będą w stanie wykonywać coraz bardziej skomplikowane zadania, wymagające nie tylko precyzji, ale także umiejętności adaptacji i „myślenia” podobnego do ludzkiego. Na razie jednak nasze filozoficzne dyskusje z robotami są wciąż przyszłością, a pełne zrozumienie i rozwinięcie tej technologii wymaga dalszych badań i innowacji.
