سالها ، ایجاد روبات هایی که می توانند مانند انسان حرکت کنند ، برقراری ارتباط و سازگار شوند ، هدف اصلی در هوش مصنوعی بوده است. در حالی که پیشرفت چشمگیری حاصل شده است ، توسعه روبات هایی که قادر به سازگاری با محیط های جدید یا یادگیری مهارت های جدید هستند ، همچنان یک چالش پیچیده است. پیشرفت های اخیر در مدل های بزرگ زبان (LLMS) اکنون این موضوع را تغییر می دهد. سیستم های هوش مصنوعی ، که بر روی داده های متن گسترده آموزش دیده اند ، روبات ها را باهوش تر ، انعطاف پذیر تر و بهتر قادر به کار در کنار انسان در تنظیمات دنیای واقعی می دانند.
درک هوش مصنوعی تجسم یافته
هوش مصنوعی تجسم یافته اشاره به سیستم های هوش مصنوعی است که به صورت فیزیکی مانند روبات ها وجود دارد که می توانند با محیط خود درک و تعامل داشته باشند. بر خلاف هوش مصنوعی سنتی ، که در فضاهای دیجیتالی فعالیت می کند ، AI مجسم ماشین ها را قادر می سازد تا با دنیای فیزیکی درگیر شوند. مثالها شامل یک ربات است که یک فنجان ، یک هواپیمای بدون سرنشین را که از موانع جلوگیری می کند یا یک بازوی روباتیک را در یک کارخانه جمع می کند ، جمع می کند. این اقدامات به سیستم های هوش مصنوعی نیاز دارند تا ورودی های حسی مانند بینایی ، صدا و لمس را تفسیر کنند و با حرکات دقیق در زمان واقعی پاسخ دهند.
اهمیت هوش مصنوعی تجسم یافته در توانایی آن در ایجاد شکاف بین هوش دیجیتال و برنامه های کاربردی در دنیای واقعی نهفته است. در ساخت ، می تواند راندمان تولید را بهبود بخشد. در مراقبت های بهداشتی ، می تواند به جراحان کمک کند یا از بیماران حمایت کند. و در خانه ها می تواند کارهایی مانند تمیز کردن یا پخت و پز را انجام دهد. AI تجسم شده به ماشین آلات اجازه می دهد تا کارهای بیشتری را که بیش از محاسبه نیاز دارند ، انجام دهند و آنها را در صنایع ملموس تر و تأثیرگذارتر می کند.
به طور سنتی ، سیستم های AI تجسم یافته با برنامه نویسی سفت و سخت محدود می شدند ، جایی که هر عمل لازم برای تعریف صریح بود. سیستم های اولیه در کارهای خاص عالی بودند اما در دیگران شکست خوردند. با این حال ، هوش مصنوعی تجسم یافته مدرن ، بر روی سازگاری متمرکز است – سیستم های غیردولتی برای یادگیری از تجربه و به صورت مستقل عمل می کند. این تغییر با پیشرفت در سنسورها ، قدرت محاسبات و الگوریتم ها هدایت شده است. ادغام LLMS شروع به تعریف مجدد آنچه که AI تجسم یافته می تواند به دست آورد ، باعث می شود روبات ها بتوانند یادگیری و سازگاری بیشتری داشته باشند.
نقش مدلهای بزرگ زبان
LLMS ، مانند GPT ، سیستم های AI هستند که بر روی مجموعه داده های بزرگ متن آموزش دیده اند و آنها را قادر می سازد تا زبان انسانی را درک و تولید کنند. در ابتدا از این مدل ها برای کارهایی مانند نوشتن و پاسخ دادن به سؤالات استفاده می شد ، اما اکنون آنها هستند در حال تحول به سیستم هایی که قادر به ارتباط چندمودال هستند ، استدلال، برنامه ریزی ، و حل کننده مشکلبشر این تکامل LLMS مهندسان را قادر می سازد تا هوش مصنوعی تجسم یافته را فراتر از انجام برخی از کارهای تکراری قرار دهند.
یک مزیت اصلی LLMS توانایی آنها در بهبود تعامل زبان طبیعی با روبات ها است. به عنوان مثال ، هنگامی که به یک ربات می گویید ، “لطفاً یک لیوان آب را به من واگذار کنید” ، LLM روبات را قادر می سازد تا هدف از درخواست را درک کند ، اشیاء درگیر را شناسایی کرده و مراحل لازم را برنامه ریزی کند. این توانایی برای پردازش دستورالعمل های کلامی یا کتبی باعث می شود که روبات ها کاربر پسند تر و در تعامل با آنها آسان تر شوند ، حتی برای کسانی که تخصص فنی ندارند.
فراتر از ارتباطات ، LLMS می تواند در تصمیم گیری و برنامه ریزی کمک کند. به عنوان مثال ، هنگام پیمایش از طریق اتاقی پر از موانع یا جعبه های انباشته ، LLM می تواند داده ها را تجزیه و تحلیل کرده و بهترین دوره عمل را پیشنهاد کند. این توانایی برای فکر کردن و سازگاری در زمان واقعی برای روبات هایی که در محیط های پویا کار می کنند ضروری است که اقدامات از پیش برنامه ریزی شده کافی نیستند.
LLMS همچنین می تواند به روبات ها برای یادگیری کمک کند. به طور سنتی ، آموزش یک ربات کارهای جدید نیاز به برنامه نویسی گسترده یا آزمایش و خطا داشت. اکنون ، LLMS روبات ها را قادر می سازد از زبان مبتنی بر بیاموزند بازخورد یا تجربیات گذشته ذخیره شده در متن. به عنوان مثال ، اگر یک ربات در تلاش برای باز کردن یک کوزه باشد ، ممکن است یک انسان بگوید “دفعه بعد سخت تر” ، و LLM به ربات کمک می کند تا رویکرد خود را تنظیم کند. این حلقه بازخورد مهارت های ربات را اصلاح می کند و قابلیت های آن را بدون نظارت مداوم انسانی بهبود می بخشد.
آخرین تحولات
ترکیبی از LLM ها و AI مجسم فقط یک مفهوم نیست – اکنون اتفاق می افتد. یکی از پیشرفت های مهم استفاده از LLMS برای کمک به روبات ها است ، کارهای چند مرحله ایبشر به عنوان مثال ، تهیه ساندویچ شامل یافتن مواد تشکیل دهنده ، برش نان ، پخش کره و موارد دیگر است. مطالعات اخیر نشان می دهد که LLM ها می توانند چنین کارهایی را در مراحل کوچکتر تجزیه کنند و برنامه ها را بر اساس بازخورد در زمان واقعی تنظیم کنند ، مانند اینکه یک ماده از دست رفته باشد. این امر برای برنامه های کاربردی مانند کمک به خانواده یا فرآیندهای صنعتی که در آن انعطاف پذیری مهم است بسیار مهم است.
یکی دیگر از پیشرفت های هیجان انگیز یکپارچه سازی چند حالته است ، جایی که LLM ها زبان را با سایر ورودی های حسی مانند Vision یا Touch ترکیب می کنند. به عنوان مثال ، یک ربات می تواند یک توپ قرمز را ببیند ، دستور “انتخاب قرمز” را بشنود و از LLM خود برای اتصال نشانه بصری با دستورالعمل استفاده کند. پروژه هایی مانند Palm-E Google وت تلاش های Openai نشان دهید که چگونه روبات ها می توانند از داده های چند حالته برای شناسایی اشیاء ، درک روابط مکانی و انجام وظایف بر اساس ورودی های یکپارچه استفاده کنند.
این پیشرفت ها منجر به برنامه های دنیای واقعی می شود. شرکت هایی مانند تسلا هستند مستلزم llms به آنها روبات های انسانی Optimus ، با هدف کمک به کارخانه ها یا خانه ها. به طور مشابه ، روبات های دارای LLM در حال حاضر در بیمارستان ها و آزمایشگاه ها مشغول به کار هستند ، به دنبال دستورالعمل های کتبی و انجام وظایف مانند واکشی منابع یا انجام آزمایشات.
چالش ها و ملاحظات
علی رغم پتانسیل های آنها ، LLMS در AI تجسم یافته با چالش هایی همراه است. یک مسئله مهم اطمینان از صحت هنگام ترجمه زبان به عمل است. اگر یک ربات یک فرمان را اشتباه می گیرد ، نتایج می تواند مشکل ساز یا حتی خطرناک باشد. محققان در حال کار بر روی ادغام LLM ها با سیستم هایی هستند که در کنترل موتور تخصص دارند تا عملکرد را بهبود بخشند ، اما این هنوز یک چالش مداوم است.
چالش دیگر خواسته های محاسباتی LLMS است. این مدلها به قدرت پردازش قابل توجهی نیاز دارند ، که مدیریت آن در زمان واقعی برای روبات هایی با سخت افزار محدود دشوار است. برخی از راه حل ها شامل بارگذاری محاسبات به ابر است ، اما این مواردی از قبیل تأخیر و اتکا به اتصال به اینترنت را معرفی می کند. تیم های دیگر در حال کار بر روی توسعه LLM های کارآمدتر متناسب با روباتیک هستند ، اگرچه مقیاس بندی این راه حل ها هنوز یک چالش فنی است.
همانطور که هوش مصنوعی تجسم یافته تر می شود ، نگرانی های اخلاقی نیز بوجود می آید. چه کسی مسئول است اگر یک ربات اشتباهی مرتکب شود که باعث آسیب شود؟ چگونه می توان از ایمنی روبات هایی که در محیط های حساس مانند بیمارستان ها کار می کنند اطمینان حاصل کنیم؟ علاوه بر این ، پتانسیل جابجایی شغل به دلیل اتوماسیون ، یک نگرانی اجتماعی است که باید از طریق سیاست های متفکرانه و نظارت مورد توجه قرار گیرد.
خط پایین
مدل های بزرگ زبان ، احیای هوش مصنوعی تجسم یافته ، تبدیل روبات ها به ماشین هایی که قادر به درک ما ، استدلال از طریق مشکلات و سازگاری با موقعیت های غیر منتظره هستند. این تحولات – از پردازش زبان طبیعی گرفته تا سنجش چند حالته – باعث می شوند روبات ها همه کاره تر و در دسترس باشند. همانطور که ما می بینیم استقرار در دنیای واقعی ، تلفیق LLM ها و هوش مصنوعی تجسم یافته از دید به واقعیت تغییر می کند. با این حال ، چالش هایی مانند صحت ، خواسته های محاسباتی و نگرانی های اخلاقی باقی مانده است و غلبه بر این موارد برای شکل دادن به آینده این فناوری مهم خواهد بود.
