Google y Alphabet están combinando dos de sus iniciativas de investigación más grandiosas: la robótica y la comprensión del lenguaje mediante IA. Todo para crear un “robot auxiliar” que pueda comprender completamente las órdenes del lenguaje natural.
Proyectos de robots de Google
Alphabet ha estado desarrollando robots que pueden realizar trabajos simples como ir a buscar bebidas y fregar pisos desde 2019. Todos estos son proyectos de Everyday Robots, pero aún se encuentran en sus primeras etapas, y los robots son lentos y reacios. Hoy, estos robots están a punto de recibir una actualización: comprensión mejorada del lenguaje gracias al modelo de lenguaje grande (LLM) PaLM de Google.
Claro, los robots de ayuda vagan por la tierra, pero la mayoría solo puede responder solicitudes sencillas como traerte una botella de agua u otras cosas desde el otro lado de la habitación. Pero los LLM como GPT-3 y MuM de Google pueden comprender mejor la intención detrás de demandas más sutiles.
En el caso de Google, según El borde—puedes decirle a uno de los prototipos de Everyday Robots: “Derramé mi bebida, ¿puedes ayudarme?” “El robot luego lee este comando como “tráeme la esponja de la cocina” después de filtrarlo a través de una lista incorporada de diferentes cursos de acción.
El sistema resultante ha sido denominado PaLM-SayCan por Google, un eslogan que captura cómo el modelo combina las habilidades de comprensión del lenguaje de los LLM (“Say”) con las “capacidades dinámicas basadas” de sus robots (es decir, “Can”, que procesa instrucciones a través de diversas acciones).
“Con PaLM, estamos viendo que surgen nuevas capacidades en el dominio del lenguaje, como el razonamiento a través de cadenas de pensamiento. Esto nos permite ver y mejorar cómo el modelo interpreta la tarea”, dijo. anuncio de google leer.
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Cómo el lenguaje de IA puede mejorar los robots auxiliares
Google cree que al incorporar PaLM-SayCan en sus robots, los robots podrían preparar respuestas adecuadas a 101 instrucciones de usuario el 84% del tiempo y ejecutarlas el 74% del tiempo.
Según un reciente cableado La historia, una demostración en el laboratorio de robótica de Google en Mountain View, California, revela cómo sus robots auxiliares no necesitarían ningún programador humano para aprender qué hacer en respuesta a demandas algo complejas. Este robot aprovechó millones de páginas de texto de Internet mientras su software de control aprendía a convertir una sílaba hablada en una serie de acciones físicas.
Esto demuestra cómo los robots auxiliares pueden adaptarse a la volatilidad del mundo real. Mientras Google Research y Everyday Robots colaboran para integrar los mejores modelos de lenguaje con el aprendizaje de robots, la capacidad de los robots para navegar por Internet y responder a órdenes ya es un paso adelante.
“Los modelos de lenguaje contienen enormes cantidades de información sobre el mundo, y resulta que pueden ser muy útiles para el robot. PaLM puede ayudar al sistema robótico a procesar indicaciones más complejas y abiertas y responder a ellas de manera razonable y sensata. “, dice Google.
Mientras tanto, para aquellos preocupados de que las cosas puedan salir mal, Google reitera que adoptan una postura proactiva en este estudio y se adhieren a los principios de IA de Google en el desarrollo de robots auxiliares. La seguridad es la principal consideración, y esto es especialmente cierto para un robot que aprende.
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