AI evoliucija: skaitmeninio intelekto ir robotikos jungtis

AI evoliucija: skaitmeninio intelekto ir robotikos jungtis

The Evolution of AI: Bridging Digital Intelligence with Robotics

Dirbtinis intelektas išėjo už skaitmeninio pasaulio ribų dėka didelės kalbos modelių (KKM) atsiradimo, tokių kaip ChatGPT. Jiems naudojami didelio masto duomenų rinkiniai ir sudėtinga apgalvojimo sistema, leidžianti sąveikauti su naudotojais. Nors LLM, pvz., OpenAI „GPT” serijos modeliai nustebino savo gebėjimu suprasti ir generuoti žmogiškuosius tekstus, toliausias iššūkis yra išversti šį skaitmeninį pajėgumą į fizinį pasaulį per robotiką.

Kurti robotus, kurie ne tik supranta komandas, bet ir mokosi bei prisitaiko prie aplinkos, reiškia naują kūrybos ateities žingsnį dirbtinio intelekto srityje. Toks žengimas į priekį reiškia, kad robotai greitai galės atlikti darbą efektyviai ir tiksliai, palengvindami įvairių sričių darbus, pradedant logistikos srautų optimizavimu ir baigiant pacientų priežiūros procesu. Robotai, valdomi dirbtinio intelekto, žada pakeisti ne tik rutininį darbą, bet ir sudėtingus darbus.

Panašiai kaip su LLM, sėkmingiems dirbtiniams intelektui paremtiems robotams, svarbus yra modelio pagrindo požiūris – itin svarbus šuolis nuo specializuotų dirbtinio intelekto sistemų projektavimo. Ši paradigmą robotams suteikia lankstumo ir adaptyvumo, leidžiant jiems geriau ir su didesne lankstumu spręsti netikėtas situacijas.

Kalbant apie duomenis, masiškai paruošti ir prižiūrėti duomenų rinkiniai, kurie apmokė kalbos modelius, nėra tiesiogiai perkeliami į robotiką, tai yra ypač sudėtingas iššūkis. Robotai reikalauja unikalaus, aukštos kokybės duomenų rinkinio, atitinkančio fizinio pasaulio niuansus ir surinkto ne iš laboratorinių sąlygų, bet iš realaus gyvenimo sąveikų. Tik per įvairiausius patyrimus robotai įgys reikalingų gebėjimų veikti įvairiose sudėtingose aplinkose.

Kitas bendras elementas tarp LLM ir robotikos dirbtinio intelekto yra priklausomybė nuo stiprinimo mokymosi (SM). Ypač gilaus SM atveju, dirbtiniai agentai priima sprendimus, mokėdamiesi iš bandymų ir klaidų procesuose, kurių tikslas – išspręsti realių pasaulio problemų kontekstu svarbius uždavinius, įgydami autonomiją ir nuolat tobulindami veiksmus keičiantįją aplinką.

Turint mintyje „GPT robotikai” kūrimą, mano darime numatome ateitį, kurioje dirbtinis intelektas peržengia savo skaitmeninius pagrindus ir tampa kasdienių veiklų dalimi. Šis progresas ne tik rodo dirbtinio intelekto technologijos lankstumą, bet ir pabrėžia prisitaikančią išradingumą, kuris nuolat keičia mūsų suvokimą apie mašinų intelektą.

D.U.K (Daugiau Užduotys ir Klausimai)



Tags: ,