Подписывайтесь на «Что к чему» —
анамнез и главные симптомы беларуского ИТ.
Цифры, графика, ничего лишнего. Выходит раз в 2 недели.
Спасибо! На указанный адрес отправлено письмо для подтверждения подписки.
Senior DevOps ($5-8k), Back-End и Front-End — вакансии Cycode, Варшава

В Google появились роботы-официанты для сотрудников

Google совместно с Everyday Robots — ещё одной компанией холдинга Alphabet — разработала экспериментальных роботов, оснащённых языковыми ИИ-моделями. Основная цель проекта — изучение методики обучения роботов, но компания решила совместить приятное с полезным и ради эксперимента заставила их обслуживать своих офисных сотрудников.

Оставить комментарий

Google совместно с Everyday Robots — ещё одной компанией холдинга Alphabet — разработала экспериментальных роботов, оснащённых языковыми ИИ-моделями. Основная цель проекта — изучение методики обучения роботов, но компания решила совместить приятное с полезным и ради эксперимента заставила их обслуживать своих офисных сотрудников.

Благодаря нейросетям робот может не только выполнить конкретную задачу, например, «принеси яблоко», но и распознавать более абстрактные запросы вроде «я разлил воду, можешь помочь?» или «я только что тренировался, нужно восстановить силы».

Во время первых тестов языковые модели понимали запрос, но предлагали часто бесполезные решения. К примеру, на жалобу о пролитом напитке GPT-3 предлагала пропылесосить жидкость, а нейросеть FLAN просто извинялась. Результаты стали лучше, когда разработчики объединили модель PaLM с уже подготовленным для роботов ПО, распознающим задачу и действие. Новая система PaLM-SayCan сперва распознаёт запрос, а затем трансформирует его в набор наиболее подходящих в конкретном контексте задач.

Систему обучили на десятках тысяч примеров выполнения запросов, среди которых отдельно выделили успешно завершённые. Кроме того, роботы анализируют окружающее пространство кухни, находят знакомые предметы и продолжают обучаться на своём опыте. Первые результаты показали, что системе удаётся верно выбрать правильную последовательность действий в 84% случаев, а в 74% — успешно выполнить поставленную задачу.

Авторы проекта настроены позитивно: совмещение языковых моделей с интерфейсом роботов уже помогло сократить количество ошибок понимания запросов в 2 раза. В будущем такие системы сильно упростят взаимодействие людей с роботами: пользователи смогут их программировать, используя свою естественную речь.

Подписывайтесь на «Что к чему» —
анамнез и главные симптомы беларуского ИТ.
Цифры, графика, ничего лишнего. Выходит раз в 2 недели.
Спасибо! На указанный адрес отправлено письмо для подтверждения подписки.
Читайте также
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Производительность должна измеряться в IT не так, как у других. Наглядный кейс — Google
Производительность должна измеряться в IT не так, как у других. Наглядный кейс — Google
Bubble
Производительность должна измеряться в IT не так, как у других. Наглядный кейс — Google
Google планирует упростить компанию: меньше митингов, больше фокуса на целях
Google планирует упростить компанию: меньше митингов, больше фокуса на целях
Google планирует упростить компанию: меньше митингов, больше фокуса на целях
1 комментарий
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.