Инженеры Массачусетского технологического института (MIT) разработали метод, который позволяет роботам логически адаптироваться к различным ситуациям при выполнении домашних задач. Они соединили данные о движении робота с «здравым смыслом», полученным из больших языковых моделей. Этот подход позволяет роботам самостоятельно корректировать ошибки в выполнении задач и повышать общий успех выполнения задач.
Исследователи представят свой новый подход на Международной конференции по обучению представлениям (ICLR) в мае. Они показали работу метода на примере простой домашней задачи: переложить шарики из одной миски в другую. Роботу необходимо выполнить несколько последовательных подзадач, таких как достать шарики из миски, пересыпать их в другую и т. д.
Вместо того чтобы запрограммировать робота на выполнение всей задачи в одном непрерывном движении, исследователи разбили задачу на подзадачи и соединили ее с «здравым смыслом», полученным из языковых моделей. Таким образом, робот может самостоятельно определить этап выполнения задачи и корректировать свои действия в случае необходимости.
