Google DeepMind stellt fortschrittliches System vor, um Robotern neue Aufgaben beizubringen

Das DeepMind-Team von Google hat einen neuen Algorithmus für künstliche Intelligenz, RT-2, vorgestellt, der es Robotern ermöglicht, Konzepte, die aus relativ kleinen Datensätzen gewonnen wurden, effektiv auf verschiedene Szenarien zu übertragen.

Was wir wissen

Nach Angaben der Entwickler zeigt RT-2 verbesserte Generalisierungsfähigkeiten sowie ein semantisches und visuelles Verständnis, das über die vom Roboter gewonnenen Daten hinausgeht. Dazu gehört auch die Interpretation neuer Befehle und die Reaktion auf Benutzerbefehle, indem er grundlegende Überlegungen anstellt.

Das System zeigt, dass es in der Lage ist, auf der Grundlage der verfügbaren Kontextinformationen die beste Vorgehensweise für eine bestimmte neue Aufgabe zu bestimmen.

Als Beispiel führen die Entwickler ein Szenario an, in dem ein Roboter gebeten wird, Müll zu entsorgen. In vielen Modellen muss der Benutzer der Maschine beibringen, was als Abfall anzusehen ist, und ihr dann beibringen, den Gegenstand aufzuheben und in die Mülltonne zu werfen. Dieser Detaillierungsgrad ist für Systeme, die viele verschiedene Aufgaben erfüllen müssen, nicht gut geeignet.

Stattdessen nutzt RT-2 das Internet, um Wissen zu sammeln. Dank einer großen Anzahl von Webdaten kann der Algorithmus im Handumdrehen lernen, wie er Aufgaben ausführt, die er vorher nicht kannte.

Nach Angaben des Teams wurde beim Übergang von RT-1 zu RT-2 eine Steigerung der Effizienz bei neuen Aufgaben von 32 % auf 62 % festgestellt.

Quelle: DeepMind