Робота создали исследователи из университетов Принстона и Колумбии. По их словам, он идеально подходит для ежедневной уборки. В документе исследовательской группы говорится, что он способен эффективно поднимать предметы с пола и размещать их на своих местах на основе определенных команд.
Создатели TidyBot сначала создали «текстовый эталонный набор данных», в котором были определенные команды. Затем GPT-3 попросили следовать этим инструкциям. Различные команды включали «желтые рубашки в ящик стола, темные рубашки в шкаф» и так далее. Эти примеры были резюмированы GPT-3, большой языковой моделью (LLM), следующим образом: «светлая одежда кладется в ящик, а темная — в шкаф».
Что вообще умеет TidyBot?
В разных комнатах робот прошел 24 сценария. В каждом из них было показано от двух до пяти потенциальных мест для размещения объектов. Чтобы получить лучшее представление о навыках запоминания программного обеспечения, объекты описывались как видимые или невидимые.
В конце концов, исследователи пришли к выводу, что LLM «хорошо соответствуют» «обобщенным требованиям» персональных роботов. По сути, он мог следовать командам и выполнять задачи, как и ожидалось, с «точностью 91,2 процента для невидимых объектов во всех сценариях».
В реальных тестовых сценариях TidyBot смог «успешно убрать 85% объектов». Согласно статье, прежде чем TidyBot начнет уборку, пользователи должны «предоставить несколько примеров размещения для определенных объектов». Основываясь на них, LLM подытожит эти задачи. Затем «робот будет выполнять задачу очистки, неоднократно поднимая объекты, идентифицируя их и перемещая к цели».
Хотя веб-сайт TidyBot показывает, что робот может эффективно сортировать одежду на полу, а затем складывать ее в корзины для стирки, а также сортировать мусор перед тем, как положить его в мусорные баки, TidyBot еще предстоит проделать большую работу, чтобы удовлетворить потребности каждого.