Команда Google DeepMind представила новый алгоритм искусственного интеллекта RT-2, который позволяет роботам эффективно переносить концепции, извлеченные из относительно небольших наборов данных, в различные сценарии.
Что известно
По словам разработчиков, РТ-2 демонстрирует улучшенные возможности обобщения, а также семантическое и визуальное понимание данных, получаемых роботом. Это включает в себя интерпретацию новых команд и реагирование на команды пользователя путем выполнения элементарных рассуждений.
Система эффективно демонстрирует способность определять наилучший подход к решению конкретной новой проблемы на основе имеющейся контекстной информации.
В качестве примера разработчики упомянули сценарий, в котором робота просят выбросить мусор. Во многих моделях пользователь должен научить машину определять, что считать отходами, а затем научить ее поднимать предмет и выбрасывать его в мусорное ведро. Этот уровень детализации не подходит для систем, которые должны выполнять множество различных задач.
Вместо этого RT-2 использует Интернет для получения знаний. Большое разнообразие веб-данных позволяет алгоритму «на лету» учиться выполнять задачи, которые раньше он не мог выполнять.
По словам команды, эффективность новых задач увеличилась с 32% до 62% при переходе с РТ-1 на РТ-2%.