La nueva tecnología, descrita en un artículo publicado el jueves, se basa en avances recientes en el modelado del lenguaje a gran escala, como el GPT-4 de OpenAI. Eureka utiliza la inteligencia artificial generativa para que los robots aprendan por ensayo y error mediante algoritmos de refuerzo, con algoritmos avanzados de recompensa que los describen de forma autónoma. los describen de forma autónoma. los describen de forma autónoma. Según el artículo, este método es un 50% más eficaz que los programas generados por humanos.
«Eureka también enseñó a hábiles brazos de cuatro patas, brazos cobot y otros robots a abrir cajones, usar tijeras, atrapar pelotas y unas 30 tareas más», dice el artículo – Un post en el blog oficial de Nvidia dice lo siguiente.
Eureka es la última demostración del trabajo pionero de Nvidia en el control de IA mediante modelos lingüísticos. La compañía acaba de lanzar SteerLM, una metodología para personalizar los asistentes de IA y hacerlos más útiles aprendiendo de los comentarios humanos.
Al igual que Eureka, SteerLM aprovecha los avances en el modelado del lenguaje, pero se centra en una tarea diferente: mejorar la coherencia de los asistentes de IA; SteerLM entrena a los asistentes practicando la conversación, de forma similar a como aprenden los robots. El sistema proporciona información sobre las respuestas del asistente utilizando atributos como la utilidad, el humor y la calidad.
Por ejemplo, el robot aprende bailes a partir de vídeos etiquetados como buenos o malos, en lugar de que un humano vea miles de bailes al azar y elija cuáles son buenos y cuáles malos (como es habitual en los chatbots). Mediante la práctica repetida y la retroalimentación, el asistente aprende a dar respuestas personalizadas. Esto ayuda a que la IA sea más útil en aplicaciones del mundo real.
Lo que tienen en común es el uso de redes neuronales avanzadas con fines novedosos y creativos, tanto en robots como en chatbots. Nvidia está superando los límites tanto en hardware como en software.
Para Eureka era importante combinar técnicas de modelado como Isaac Jim con las capacidades de reconocimiento de patrones de los modelos lingüísticos. Eureka «aprende mientras aprende» y optimiza su propio algoritmo de recompensa mediante entrenamientos repetidos. También acepta aportaciones humanas para mejorar sus recompensas.
Hasta ahora, este enfoque de la autosuperación ha demostrado ser muy versátil y permite entrenar todo tipo de robots: piernas, ruedas, vuelo, manos hábiles, etc.
Eureka y SteerLM de Nvidia no sólo rompen barreras, sino que entrenan a los robots y a la IA en el arte de la interacción sutil y perspicaz. Con cada trazo de bolígrafo y cada conversación ingeniosa, imaginan un futuro en el que la inteligencia artificial no sólo imita, sino que innova con nosotros.
