Große Sprachmodelle werden Haustierrobotern beibringen, Fehler selbst zu korrigieren
MIT
Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben einen neuen Ansatz entwickelt, der es Heimrobotern ermöglicht, große Sprachmodelle (LLMs) zu verwenden, um Fehler bei Aufgaben ohne menschliches Eingreifen selbst zu korrigieren.
Was bekannt ist
Traditionell stoßen Roboter bei Problemen an die Grenzen ihrer programmierten Fähigkeiten und benötigen dann die Hilfe des Bedieners. Zu Hause kann jedoch jede Veränderung der Umgebung die Leistung des Roboters beeinträchtigen und ihn zwingen, die Aufgabe von vorne zu beginnen.
Die neue Technik, die auf der International Conference on Learning Representations (ICLR) im Mai vorgestellt wird, nutzt LLM, um Demonstrationsaufgaben in kleinere Teilaufgaben zu zerlegen. Auf diese Weise kann der Roboter automatisch erkennen, wo er steht, und im Falle von Fehlern selbstständig weitere Aktionen planen.
-LLM können Ihnen in natürlicher Sprache sagen, wie Sie die einzelnen Schritte einer Aufgabe ausführen müssen. Die kontinuierliche Demonstration eines Menschen ist die Verkörperung dieser Schritte im physischen Raum. Wir wollten die beiden miteinander verbinden, damit ein Roboter automatisch weiß, in welchem Stadium er sich bei einer Aufgabe befindet, und in der Lage ist, selbständig umzuplanen und sich zu erholen", so Doktorand Tsun-Hsuan Wang.
In den Experimenten wurde der Roboter dabei gezeigt, wie er Bälle von einem Behälter in einen anderen beförderte. Die Forscher brachten kleine Störungen ein, die den Roboter aus der Bahn warfen oder Bälle aus seinem Löffel stießen. Dank des LLM war der Roboter in der Lage, seine Aktionen zu korrigieren und seine Arbeit fortzusetzen, ohne neu zu beginnen.
-Mit unserer Methode müssen wir, wenn der Roboter Fehler macht, keine Menschen bitten, zu programmieren oder extra Demonstrationen zu geben, wie man sich von Fehlern erholt", bemerkte Wang.
Die Wissenschaftler gehen davon aus, dass die Anwendung von LLM in der Heimrobotertechnik eines der Haupthindernisse für die Masseneinführung solcher Geräte überwinden wird.
Quelle: TechCrunch
