Grandi modelli linguistici insegneranno ai robot da compagnia a correggere gli errori da soli

I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno sviluppato un nuovo approccio che consente ai robot domestici di utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per autocorreggere gli errori durante le attività senza richiedere l'intervento umano.

Ecco cosa sappiamo

Tradizionalmente, i robot esauriscono le loro capacità programmate quando devono affrontare dei problemi, dopodiché richiedono l'assistenza dell'operatore. Tuttavia, in casa, ogni cambiamento nell'ambiente può interferire con le prestazioni del robot, costringendolo a ricominciare il compito dall'inizio.

La nuova tecnica, che sarà presentata a maggio alla International Conference on Learning Representations (ICLR), utilizza l'LLM per suddividere i compiti dimostrativi in sottocompiti più piccoli. Questo permette al robot di riconoscere automaticamente la propria posizione e di pianificare autonomamente le azioni successive in caso di fallimento.

-"Gli LLM hanno un modo per dire come eseguire ogni fase di un compito, in linguaggio naturale. La dimostrazione continua di un essere umano è l'incarnazione di questi passaggi, nello spazio fisico. Volevamo collegare le due cose, in modo che un robot sapesse automaticamente a che punto si trova in un compito e fosse in grado di ripianificare e recuperare da solo", ha dichiarato il dottorando Tsun-Hsuan Wang.

Negli esperimenti, il robot è stato mostrato mentre eseguiva il compito di trasferire delle palline da un contenitore all'altro. I ricercatori hanno introdotto piccole perturbazioni, come ad esempio far uscire il robot dalla sua rotta o far cadere le palline dal suo cucchiaio. Grazie all'LLM, il robot è stato in grado di correggere le sue azioni e di riprendere il suo lavoro senza ricominciare da capo.

-Con il nostro metodo, quando il robot commette degli errori, non abbiamo bisogno di chiedere all'uomo di programmare o di dare dimostrazioni supplementari su come recuperare i guasti", ha osservato Wang.

Gli scienziati prevedono che l'applicazione dell'LLM alla robotica domestica permetterà di superare uno degli ostacoli principali all'adozione di massa di questi dispositivi.

Fonte: TechCrunch