Genel Amaçlı Robotlar için Bir Temel Yığın Oluşturma

Bu makale X Square Robot tarafından sizlere sunulmaktadır. Büyük dil modelleri yapay zekaya işe yarar bir tarif kazandırdı. Büyük bir modeli geniş veriler üzerinde önceden eğitin ve genel yetenek bunu takip eder. Robotiğin böyle bir tarifi yok. Robotik sistemler uzun zamandır, bir robotun bir görevden diğerine veya bir makineden diğerine taşıyabileceği zekaya nadiren katkıda bulunan ayrı algılama, planlama ve kontrol parçalarından bir araya getirilmiştir. Somutlaştırılmış yapay zekadaki temel sorun eşdeğer tarifi bulmaktır ve alan bunun ne olduğu konusunda henüz anlaşamamıştır. Çinli bir yapay zeka şirketi olan X Square Robot, alışılmadık derecede açık bir iddiada bulundu. Tarifin, bir robotun öğrendiği verileri kapsayan entegre bir yığın, fiziksel dünyadaki değişiklikleri tahmin etmek için bir dünya modeli ve yürütülebilir robot davranışı oluşturmak için algı, planlama, akıl yürütme ve karar almayı bir araya getiren bir eylem modeli olduğunu savunuyor. Şirket ayrıca yığının inşa edilmesi ve açıkta bırakılması gerektiğine inanıyor. X Square Robot, robotları gerçek evlere getirme vizyonunu paylaşıyor. X Square Robot X Square Robot'un somutlaştırılmış yapay zeka yığını Yığını bir arada tutan şey, tek bir kapsayıcı modelden ziyade küçük bir ilkeler dizisidir. Birincisi, robot verilerinin temel biriminin bir yörünge değil, bir etkileşim olmasıdır; Bir gösteri yalnızca eklemlerin hareket etmesi nedeniyle değil, dünyayı amaçlandığı gibi değiştirdiği takdirde başarılı olur.

İkincisi, ön eğitimin yalnızca daha sonra ince ayar yapmak için bir başlatma değil, kullanılabilir yetenek sağlaması gerektiğidir. Üçüncüsü, davranışın sabit zaman dilimleri yerine fiziksel olaylar etrafında modellenmesi gerektiğidir. Eylem modelini eğiten aynı robotsuz veriler aynı zamanda dünya modelini besleyecek şekilde yapılandırıldığından, bu ilkeler katmanları birbirine bağımlı hale getirir. Yine de kesin olmaya değer. Şirket, dünya modelini ve eylem modelini, aynı kod tabanını paylaşan tamamlayıcı ancak bağımsız model aileleri olarak tanımlıyor. Her ikisi de vizyonu, dili, eylemi ve fiziksel tahmini birlikte eğitmek için bir mimari olarak sunduğu daha geniş Dünya Birleşik Modeli'nin içinde yer alıyor. Robot öğrenme verileri: Ölçek için değil, kalite ve maliyet için mühendislik X Square Robot ekibi için, genel amaçlı robotlar üzerindeki en büyük kısıtlamalardan biri, parametre sayısı değil, etkileşim verilerinin maliyeti ve kalitesidir.