Embora haja muito trabalho a fazer, Tedrake diz que todas as evidências até agora sugerem que as abordagens usadas para o LLMS também funcionam para os robôs. “Acho que está mudando tudo”, diz ele.
O progresso de avaliação na robótica tornou -se mais desafiador ultimamente, é claro, com videoclips mostrando humanóides comerciais realizando tarefas complexas, como Carregando geladeiras ou Retirando o lixo com aparente facilidade. Os clipes do YouTube podem ser enganosos, e os robôs humanóides tendem a ser teleoperados, cuidadosamente programados com antecedência ou treinados para realizar uma única tarefa em condições muito controladas.
O novo trabalho do Atlas é um grande sinal de que os robôs estão começando a experimentar o tipo de avanços equivalentes na robótica que acabaram levando aos modelos de idiomas em geral que nos deram Chatgpt no campo da IA generativa. Eventualmente, esse progresso pode nos dar robôs capazes de operar em uma ampla gama de ambientes confusos com facilidade e são capazes de aprender rapidamente novas habilidades – desde os tubos de soldagem até a fabricação de café expressos – sem uma reciclagem extensa.
“É definitivamente um passo à frente”, diz Ken Goldberg, roboticista da UC Berkeley que recebe algum financiamento do TRI, mas não esteve envolvido com o trabalho do Atlas. “A coordenação de pernas e armas é um grande negócio.”
Goldberg diz, no entanto, que a idéia de comportamento emergente do robô deve ser tratado com cuidado. Assim como as habilidades surpreendentes de grandes modelos de idiomas às vezes podem ser atribuídas a exemplos incluídos em seus dados de treinamento, ele diz que os robôs podem demonstrar habilidades que parecem mais novas do que realmente são. Ele acrescenta que é útil saber detalhes sobre a frequência com que um robô é bem -sucedido e de que maneira falha durante os experimentos. A TRI já foi transparente com o trabalho que é feito no LBMS e pode lançar mais dados sobre o novo modelo.
Se o simples escala dos dados usados para treinar modelos de robôs desbloqueará cada vez mais comportamento emergente continua sendo uma questão em aberto. No um debate Realizado em maio na Conferência Internacional sobre Robótica e Automação em Atlanta, Goldberg e outros alertaram que os métodos de engenharia também desempenharão um papel importante no futuro.
Tedrake, por exemplo, está convencido de que a robótica está se aproximando de um ponto de inflexão-que permitirá mais uso do mundo real de humanóides e outros robôs. “Acho que precisamos colocar esses robôs fora do mundo e começar a fazer um trabalho real”, diz ele.
O que você acha das novas habilidades da Atlas? E você acha que estamos indo para um avanço no estilo ChatGPT na robótica? Deixe -me saber seus pensamentos em ailab@wired.com.
Esta é uma edição de Will Knight’s Newsletter de laboratório da AI. Leia boletins anteriores aqui.
