Стартап в США создал робота, который справляется с задачами без обучения

Стартап Physical Intelligence из Сан-Франциско разработал модель для роботов, позволяющую им выполнять задачи, которым они напрямую не обучались. Об этом говорится в исследовании компании, сообщает TechCrunch. 

Как отмечает издание, до сих пор стандартным подходом к обучению роботов было механическое запоминание — сбор данных по конкретной задаче, обучение модели на основе этих данных, а затем повторение для каждой новой задачи. Модель, названная π0.7, по данным Physical Intelligence, ломает эту схему: она способна к «композиционному обобщению», то есть может сочетать навыки, приобретенные в разных контекстах, для решения задач, с которыми никогда не сталкивалась. 

Стартап, в частности, утверждает, что π0.7 смогла разобраться в работе аэрогриля, хотя никогда не имела с ним дела. Компания выяснила, что во всем наборе обучающих данных было только два релевантных эпизода, один из которых касался того, что другой робот просто закрыл аэрогриль. Модель каким-то образом синтезировала имеющиеся у нее данные и получила представление о том, как работает устройство. 

Тем не менее π0.7 пока не способна автономно выполнять сложные многошаговые задачи по одной единственной команде. «Нельзя сказать ей “Эй, приготовь мне тост”. Но если провести ее через шаги — “открой эту часть тостера, нажми ту кнопку, сделай это”, она обычно работает довольно хорошо», — объясняет Сергей Левин, сооснователь Physical Intelligence. 

Как утверждают разработчики модели, результат удивил их самих. «Мой опыт подсказывал, что когда я глубоко понимаю содержимое данных, я могу угадать, на что будет способна модель. Я редко удивляюсь. Но в последние несколько месяцев я впервые искренне удивился. Я купил набор шестеренок и спросил робота “Эй, можешь покрутить эту шестеренку?”. И это сработало», — поделился Ашвин Балакришна, исследователь стартапа. 

В Physical Intelligence не пытаются прогнозировать, когда люди смогут начать использовать подобные модели в реальном мире. «Я думаю, есть веские причины для оптимизма. И, безусловно, прогресс идет быстрее, чем я ожидал пару лет назад. Однако мне очень трудно ответить на этот вопрос», — подчеркивает Левин.