Robotların Sınırlarını Anlamak
“Sınırlarını bilmeyi öğren” tavsiyesi insanlara genelde ölçülü egzersiz yapmayı hatırlatır. Ancak bir robot için bu ifade, öğrenme kısıtlarını veya makinenin çevresindeki belirli bir görevdeki sınırlamaları güvenli ve doğru bir şekilde yerine getirebilmesi anlamına gelir.
MIT Bilgisayar Bilimleri ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) araştırmacıları, robotların açık uçlu görevleri yerine getirmesine yardımcı olmak için görsel modeller kullanarak etraflarındaki ortamı algıladı. Ekibin stratejisi, bir LLM’nin bir plan oluşturmasını sağlamak ve bu planı simülatörde güvenli ve gerçekçi olup olmadığını kontrol etmektir. Eğer o aksiyon dizisi uygulanamazsa, dil modeli yeni bir plan oluşturacak ve buna ulaşana kadar bu süreci tekrarlayacaktır.
“LLM’ler ve klasik robotik sistemler tek başına bu tür görevleri yerine getiremiyor, ancak birlikte synergileri sayesinde açık uçlu problem çözme imkanı sunuyorlar” diyor PRoC3S ile ilgili yeni bir çalışmanın başyazarı doktoralı öğrenci Nishanth Kumar. “Etrafımızdaki ortamı anlık olarak simüle ediyor ve birçok olası eylem planını deniyoruz” diye ekliyor. Araştırma ekibi, çalışmalarıyla ilgili sonuçlarını bu ay Münih, Almanya’da düzenlenen Robot Öğrenim Konferansı’nda (CoRL) sundu.
Simülasyonlarda PRoC3S, yıldızlar ve harfler çizme görevini %80 başarı oranıyla gerçekleştirdi. Dijital blokları piramit ve düz sıra halinde istifleyebildi ve meyve gibi nesneleri doğru bir şekilde yerleştirebildi. CSAIL yöntemi, benzer yaklaşımlarla karşılaştırıldığında görevleri daha tutarlı şekilde tamamladı.
“Kurulum modelleri gibi ChatGPT’yi robot hareketlerini kontrol etmek için kullanmak, yanıltıcı veya yanlış davranışlara neden olabilir,” diyor araştırmacı Eric Rosen. “PRoC3S, yüksek düzeyde görev rehberliği için kurulum modellerini kullanırken, dünyayı açıkça anlamaya çalışan yapay zeka tekniklerini uygulayarak güvenli ve doğru eylemleri garanti eder.” Bu kombinasyon, robotların şu anda mümkün olanın ötesinde görevleri anlayabilme ve güvenilir bir şekilde yerine getirebilme yeteneklerini geliştirmede kritik olabilir.
