Новая технология, описанная в опубликованной в четверг статье, основана на последних достижениях в области крупномасштабного языкового моделирования, таких как GPT-4 OpenAI. Eureka использует генеративный искусственный интеллект, позволяющий роботам обучаться методом проб и ошибок с применением алгоритмов подкрепления, с продвинутыми алгоритмами вознаграждения, которые описывают их автономно. описывают их автономно. Такой подход оказался на 50% эффективнее, чем программы, созданные человеком, о чем говорится в статье.
«Eureka также научила умелые четвероногие руки, руки коботов и других роботов открывать ящики, пользоваться ножницами, ловить мячи и еще примерно 30 задачам», — говорится в статье — Сообщение в официальном блоге Nvidia гласит следующее.
Eureka — это последняя демонстрация новаторской работы Nvidia в области управления искусственным интеллектом с помощью языковых моделей. Недавно компания выпустила SteerLM — методику персонализации помощников ИИ для повышения их полезности путем обучения на основе обратной связи с человеком.
Как и Eureka, SteerLM использует достижения в области языкового моделирования, но фокусируется на другой задаче — улучшении согласованности действий ИИ-помощников; SteerLM обучает помощников, практикуя разговор, подобно тому, как учатся роботы. Система обеспечивает обратную связь с ответами помощника с помощью таких атрибутов, как полезность, юмор и качество.
Например, робот учится танцам по видеороликам, помеченным как хорошие или плохие, а не по тому, что человек видит тысячи случайных танцев и выбирает, какие из них хорошие, а какие плохие (как это обычно происходит в чат-ботах). Благодаря многократной практике и обратной связи помощник учится давать индивидуальные ответы. Это помогает сделать ИИ более полезным в реальных приложениях.
Их объединяет использование передовых нейронных сетей в новых и творческих целях, как в роботах, так и в чат-ботах. Nvidia расширяет границы как в аппаратном, так и в программном обеспечении.
Для Eureka было важно объединить методы моделирования, такие как Isaac Jim, с возможностями распознавания образов языковых моделей. Eureka «учится по мере обучения» и оптимизирует свой собственный алгоритм вознаграждения в процессе многократного обучения. Кроме того, она принимает человеческий вклад для улучшения своих вознаграждений.
Такой подход к самосовершенствованию на сегодняшний день оказался очень универсальным и позволяет обучать все типы роботов: ноги, колеса, полет, умелые руки и т.д.
Eureka и SteerLM компании Nvidia не только разрушают барьеры, но и обучают роботов и ИИ искусству тонкого и проницательного взаимодействия. С каждым росчерком пера и остроумным разговором они представляют себе будущее, в котором искусственный интеллект не только подражает, но и внедряет инновации вместе с нами.
