Naukowcom Nvidii udało się zapewnić robotom ogromny skok w zręczności dzięki agentowi AI o nazwie Eureka.
Nowa technologia, przedstawiona w artykule opublikowanym w czwartek, opiera się na ostatnich postępach w modelach językowych na dużą skalę, takich jak GPT-4 OpenAI. Eureka wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, aby umożliwić robotom uczenie się poprzez uczenie się ze wzmocnieniem metodą prób i błędów, z zaawansowanymi algorytmami nagród, które autonomicznie opisują je w sposób autonomiczny. opisują je w autonomiczny sposób. Podejście to okazało się o 50% skuteczniejsze niż programy generowane przez ludzi, jak opisano w artykule.
„Eureka nauczyła również czworonożne zręczne ręce, ramiona kobotów i inne roboty otwierania szuflad, używania nożyczek, łapania piłek i około 30 innych zadań” – czytamy w oficjalnym wpisie na blogu Nvidii.
Eureka to najnowsza demonstracja pionierskich prac Nvidii w zakresie sterowania sztuczną inteligencją za pomocą modeli językowych. Niedawno firma udostępniła SteerLM, technikę dostosowywania asystentów AI, aby byli bardziej użyteczni, poprzez szkolenie ich w oparciu o ludzkie opinie.
Podobnie jak Eureka, SteerLM wykorzystuje postępy w modelowaniu języka, ale koncentruje się na innym wyzwaniu, jakim jest poprawa dopasowania asystentów AI; SteerLM szkoli asystentów poprzez ćwiczenie rozmów, tak jak uczą się roboty. System przekazuje informacje zwrotne na temat odpowiedzi asystenta poprzez atrybuty takie jak pomocność, humor i jakość.
Na przykład robot uczy się tańców z filmów oznaczonych jako dobre lub złe, a nie człowiek oglądający tysiące losowych tańców i wybierający, które z nich są dobre lub złe (co jest ogólnym sposobem uczenia się chatbotów AI). Dzięki wielokrotnym ćwiczeniom i informacjom zwrotnym asystent uczy się udzielać odpowiedzi dostosowanych do potrzeb użytkownika. Pomaga to uczynić sztuczną inteligencję bardziej użyteczną w rzeczywistych zastosowaniach.
To, co je łączy, to wykorzystanie zaawansowanych sieci neuronowych na nowe, kreatywne sposoby, czy to w robotach, czy chatbotach Nvidia przesuwa granice zarówno w sprzęcie, jak i oprogramowaniu.
Dla Eureki ważne było połączenie technik symulacji, takich jak Isaac Jim, z możliwościami rozpoznawania wzorców modeli językowych. Eureka skutecznie „uczy się podczas nauki” i optymalizuje swój własny algorytm nagradzania poprzez wielokrotne szkolenie. Akceptuje również wkład człowieka, aby poprawić swoje nagrody.
To samodoskonalące się podejście okazało się jak dotąd bardzo wszechstronne i może trenować wszystkie rodzaje robotów: nogi, koła, latające, zręczne ręce itp.
Eureka i SteerLM firmy Nvidia nie tylko przełamują bariery, ale uczą roboty i sztuczną inteligencję sztuki subtelnej i wnikliwej interakcji. Z każdym pociągnięciem pióra i dowcipną rozmową wyobrażają sobie przyszłość, w której sztuczna inteligencja nie tylko naśladuje, ale także wprowadza innowacje obok nas.
