O Google desenvolveu um novo modelo de aprendizado em larga escala que melhora o desempenho geral dos robôs e a capacidade de executar tarefas mais complexas e abstratas, além de lidar com solicitações complexas de pessoas.
Chamada de ‘PaLM-SayCan’, a pesquisa Google-Everyday Robots usa PaLM – ou Pathways Language Model – em um modelo de aprendizado de robôs.
“Esse esforço é a primeira implementação que usa um modelo de linguagem em grande escala para planejar um robô real. Ele não apenas possibilita que as pessoas se comuniquem com robôs auxiliares por meio de texto ou fala, mas também melhora o desempenho geral do robô”, disse o pesquisador. gigante da tecnologia disse em uma postagem no blog.
Hoje, robôs em geral existem em ambientes industriais e são meticulosamente codificados para tarefas restritas.
Isso torna impossível para eles se adaptarem à imprevisibilidade do mundo real.
“É por isso que o Google Research e o Everyday Robots estão trabalhando juntos para combinar o melhor dos modelos de linguagem com o aprendizado de robôs”, disse Vincent Vanhoucke, chefe de robótica do Google Research.
O novo modelo de aprendizado permite que o robô entenda a forma como nos comunicamos, facilitando uma interação mais natural.
“O PaLM pode ajudar o sistema robótico a processar prompts mais complexos e abertos e responder a eles de maneira razoável e sensata”, acrescentou Vanhoucke.
Quando o sistema foi integrado ao PaLM, em comparação com um modelo de linha de base menos poderoso, os pesquisadores observaram uma melhoria de 14% na taxa de sucesso do planejamento ou na capacidade de mapear uma abordagem viável para uma tarefa.
“Também vimos uma melhoria de 13 por cento na taxa de sucesso de execução, ou capacidade de realizar uma tarefa com sucesso. Isso é metade do número de erros de planejamento cometidos pelo método de linha de base”, informou Vanhoucke.
A maior melhoria, com 26%, está no planejamento de tarefas de longo prazo, ou aquelas em que oito ou mais etapas estão envolvidas.
“Com o PaLM, estamos vendo novos recursos surgindo no domínio da linguagem, como raciocínio via cadeia de pensamento. Isso nos permite ver e melhorar como o modelo interpreta a tarefa”, disse o Google.
Por enquanto, esses robôs estão ficando cada vez melhores em pegar lanches para os Googlers nas micro-cozinhas da empresa.
(Exceto pelo título, o restante deste artigo do IANS não foi editado)
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Com informações de Digit Magazine.