Специалисты Google используют результаты больших языковых моделей и ИИ, чтобы научить простых роботов "принимать решения" и выполнять сложные задачи "самостоятельно", делая их "поведение" похожим на осмысленные человеческие действия.
Языковые модели работают следующим образом: они берут огромное количество текста, загруженного в интернет, и используют его, чтобы научить ИИ давать ответы на определенные вопросы или комментарии. Модели настолько хорошо научились прогнозировать правильный ответ, что общение с ними часто походит на беседу с человеком. Google продвигается вперед еще дальше и уже объединила языковые модели с некоторыми из своих роботов. Теперь вместо того, чтобы писать конкретные технические инструкции для каждой задачи, которую может выполнить робот, с ними можно просто разговаривать на повседневном языке.
Что еще важнее, такой подход помогает роботам самостоятельно анализировать и интерпретировать сложные инструкции, которые они никогда раньше не "слышали". И самостоятельно "решать", как действовать.
Например, Alphabet учредила компанию Everyday Robots (англ. "повседневные роботы"). Одна из последних ее разработок— робот PaLM-SayCan, способный оценивать свои возможности, окружающую среду и озвученную человеком задачу, а затем разбивать задачу на более мелкие. Робот уже научился работать на офисной кухне и выполнять сложные голосовые команды: приносить газировку или пакет с чипсами из конкретного ящика стола. Робот понимает разницу между Pepsi и Coca-Cola, а если случайно прольет напиток, то сам вытрет лужицу — для этого нужно не только определить место, где пролита жидкость, но сначала пойти на кухню, найти губку, вернуться назад, собрать воду, вернуться на кухню, чтобы выжать губку и т.д.