{"id":14291,"url":"\/distributions\/14291\/click?bit=1&hash=257d5375fbb462be671b713a7a4184bd5d4f9c6ce46e0d204104db0e88eadadd","hash":"257d5375fbb462be671b713a7a4184bd5d4f9c6ce46e0d204104db0e88eadadd","title":"\u0420\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0430 \u043d\u0430 Ozon \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0442\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442","buttonText":"","imageUuid":""}

Google создала роботов-официантов для сотрудников — они могут приносить «что-нибудь вкусненькое» и протирать стол Статьи редакции

С помощью нейросетей роботы научились воспринимать трудные языковые запросы, состоящие из нескольких задач.

  • Google совместно с Everyday Robots (обе компании принадлежат холдингу Alphabet) разработала новых экспериментальных роботов, основанных на языковых ИИ-моделях. Хотя основная цель проекта — изучение методики обучения роботов, в качестве теста они выполняют функции официантов и обслуживают сотрудников офисов Google.
  • Чтобы система могла лучше распознавать запрос человека, разработчики использовали нейросети, а именно обучающиеся языковые модели. С их помощью робот может выполнить не только конкретную задачу, например, «принеси яблоко», но и более абстрактный запрос: «Я разлил воду, можешь помочь?» или «Я только что тренировался, нужно восстановить силы».
  • Во время первых тестов языковые модели понимали запрос, но предлагали часто бесполезное решение. К примеру, на жалобу о пролитом напитке GPT-3 предлагала пропылесосить жидкость, а нейросеть FLAN просто извинялась. Результаты стали лучше, когда авторы идеи объединили модель PaLM с уже подготовленным для роботов ПО, распознающем задачу и действие. Новая система PaLM-SayCan сперва распознаёт запрос, а затем трансформирует его в набор наиболее подходящих в контекст 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 два раза. В будущем такие системы позволят людям куда проще взаимодействовать с роботами — пользователи смогут их программировать, используя свою естественную речь.
Рассказ о проекте от разработчиков
0
97 комментариев
Написать комментарий...
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Backlog blog

Маратик, может тебе уже свалить из этого проклятого Мордора (коим, я уверен, ты считаешь Россию)? Вижу же, что страдаешь, колешься, но продолжаешь жрать кактус, а зачем? Не проще ли собрать вещички и уехать? Желательно еще конечно сжечь паспорт и отказаться от российского гражданства. С бэкграундом руководителя продаж деревянных домов в Казани это не просто, но возможно. Да, возможно придется начать с нуля, но ты же хочешь жить в "цивилизованной" стране, верно?

Но ты этого не сделаешь по одной простой причине — ты просто очередное ссыкло, которому проще бесконечно ныть в интернетике, чем реально что-то поменять в своей жизни.😉

Ответить
Развернуть ветку
Василий Дейков

Что за идея тиражируется: если тебя что-то не устраивает - уезжай.

Тебя если в семье или дома что-то не устраивает, вместо решения этой проблемы ты тоже уезжаешь и сжигаешь паспорт?

Ответить
Развернуть ветку
Backlog blog

Так страна — не семья. Так что сравнение некорректно.

Ответить
Развернуть ветку
Василий Дейков

А дом?

Ответить
Развернуть ветку
94 комментария
Раскрывать всегда