Jismoniy intellekt robotlarga real hayotdagi vazifalar uchun zarur bo'lgan xotirani berish uchun MEM arxitekturasini taqdim etadi
Qisqacha
Tadqiqotchilar robotlarga qisqa va uzoq muddatli xotira beradigan ko'p o'lchovli embodied xotira tizimini ishlab chiqdilar, bu esa ular shunchaki alohida harakatlarni bajarish o'rniga taraqqiyotni kuzatib borishlari va murakkab vazifalarni bajarishlari uchun imkon beradi.
Yillar davomida chinakam yordamchi uy robotining orzusi aldamchi darajada yaqin edi. Robotlar allaqachon "tovani yuvish", "kirlarni yig'ish" yoki "sendvich tayyorlash" kabi buyruqlarni bajarishi mumkin. Laboratoriya muhitida bu tizimlar ta'sirchan chaqqonlik va aniqlikni namoyish etadi. Shunga qaramay, robotlashtirilgan poydevor modellarida tez rivojlanayotganiga qaramay, asosiy narsa yo'q edi: xotira.
Bitta vazifani bajara oladigan robot bilan bitta ishni bajara oladigan robot bir xil emas. Butun oshxonani tozalash, ovqat pishirish yoki retsept uchun masalliqlarni tayyorlash alohida ko'nikmalardan ko'proq narsani talab qiladi. Bu uzluksizlikni talab qiladi — nima qilinganini, nima hali sodir bo'lishi kerakligini va hamma narsa qayerda joylashganligini eslab qolish qobiliyati. Bu hikoya mavzusisiz, hatto eng qobiliyatli robot ham hayratlanarli darajada qobiliyatsiz bo'lib qoladi.
Bu Physical Intelligence tadqiqotchilari hozirda Multi-Scale Embodied Memory (MEM) deb nomlangan yangi arxitektura yordamida hal qilishga harakat qilayotgan muammodir — bu tizim robotlarga qisqa muddatli va uzoq muddatli xotira berish uchun mo'ljallangan bo'lib, ular soniyalar o'rniga daqiqalar davomida rivojlanadigan vazifalarni bajarishlari mumkin.
Natijalar muhim bir narsaga ishora qiladi: robototexnika kelajagi yaxshiroq mexanik qo'llarga emas, balki yaxshiroq kognitiv arxitekturaga bog'liq bo'lishi mumkin.
Zamonaviy robot modellari allaqachon ajoyib motor qobiliyatlari kutubxonasiga ega. Ular mo'rt narsalarni ushlashlari, asboblarni boshqarishlari va tartibsiz muhitda harakatlanishlari mumkin. Ammo robotdan butun oshxonani tozalashni so'rang - peshtaxtalarni artish, oziq-ovqat mahsulotlarini yig'ishtirish, idishlarni yuvish va idishlarni tartibga solish - va cheklovlar tezda aniq bo'ladi.
Muammo ko'nikmalarning o'zida emas. Muammo shundaki, bu ko'nikmalar qanday muvofiqlashtirilgan. Murakkab vazifalar doimiy xabardorlikni talab qiladi. Robot qaysi shkaflarni allaqachon ochganini, qozon qopqog'ini qayerga qo'yganini yoki idishni allaqachon yuvganini eslab qolishi kerak. Shuningdek, u ko'zdan g'oyib bo'ladigan narsalarni kuzatishi va yangi harakatlarni bajarish paytida atrof-muhitning aqliy xaritasini saqlab turishi kerak.
Inson bilishi buni osonlikcha amalga oshiradi. Yaqin vaqtgacha mashinalar bunday qilmagan. Robot ko'rgan har bir kuzatuvni bir necha daqiqa yoki soatlab saqlash hisoblash nuqtai nazaridan imkonsizdir. Ammo bu ma'lumotni tashlab yuborish tartibsiz xatti-harakatlarga olib keladi - takroriy xatolar, unutilgan qadamlar yoki avvalgi qarorlarga zid bo'lgan harakatlar. Robototexnika tadqiqotlarida bu qiyinchilik ba'zan "sabab chalkashligi" deb ta'riflanadi, bunda tizimlar o'tmishdagi voqealarni noto'g'ri talqin qiladi va noto'g'ri xatti-harakatlarni kuchaytiradi.
Natija: qisqa demolarda ta'sirchan ko'rinadigan, ammo real hayotdagi vazifalarni bajarishda qiynaladigan robotlar.
Jismoniy intellekt uchun xotira tizimi
MEM arxitekturasi bu muammoni ko'p qatlamli xotira tuzilishini joriy etish orqali hal qiladi. Tizim hamma narsani teng saqlash o'rniga, xotirani ikkita qo'shimcha shaklga ajratadi:
Qisqa muddatli vizual xotira samarali videokodlash arxitekturasi yordamida so'nggi kuzatuvlarni qayd etadi. Bu robotga harakatni tushunish, kadrlar bo'ylab obyektlarni kuzatish va bir necha soniya oldin sodir bo'lgan voqealarni eslab qolish imkonini beradi - bu panjara qilingan pishloqli sendvichni ag'darish yoki idishni yuvish kabi aniq harakatlar uchun juda muhimdir.
Shu bilan birga, uzoq muddatli kontseptual xotira vazifalarning bajarilishini tabiiy tilda saqlaydi. Xom vizual ma'lumotlarni eslab qolish o'rnigadefiRobot darhol nima bo'lganini tasvirlaydigan qisqa matnli "eslatmalar" yozadi - masalan, "Men qozonni lavaboga qo'ydim" yoki "Men sutni muzlatgichdan oldim".
Bu xulosalar robotning fikrlash jarayonining bir qismiga aylanadi. Aslida, mashina vazifaning o'z hikoyasini yaratadi. Keyin tizimning fikrlash mexanizmi bir vaqtning o'zida ikkita narsani hal qiladi: keyingi qaysi harakatni bajarish kerakligi va qaysi ma'lumotni eslab qolishga arziydi. Bu kombinatsiya modelga o'n besh daqiqagacha davom etadigan vazifalarni kuzatish imkonini beradi - bu avvalgi robot namoyishlarining ko'pchiligiga qaraganda ancha uzoqroq.
MEM tomonidan taqdim etiladigan eng qiziqarli imkoniyatlardan biri bu kontekstga moslashishdir. Robotlar xato qilishadi. Bu muqarrar. Ammo aksariyat robot tizimlari bu xatolarni cheksiz takrorlaydi, chunki ularda nosozlik xotirasi yo'q.
Farq oddiy tajribalarda yaqqol ko'rinadi. Bir sinovda robot yassi tayoqchani olishga harakat qiladi. Xotirasi bo'lmaganda, mashina bir xil muvaffaqiyatsiz ushlashni qayta-qayta sinab ko'radi. Xotira yoqilgan holda, robot muvaffaqiyatsiz urinishni eslab qoladi va boshqa yondashuvni sinab ko'radi - oxir-oqibat muvaffaqiyatga erishadi.
Yana bir misol muzlatgichni ochish bilan bog'liq. Faqat vizual ma'lumotlardan robot eshik qaysi yo'nalishda ochilishini darhol aniqlay olmaydi. Xotirasiz tizim shunchaki bir xil harakatni qayta-qayta takrorlaydi. Xotirasiga ega robot bir yo'nalishni sinab ko'radi, nosozlikni eslab qoladi va keyin qarama-qarshi tomonga harakat qiladi.
Bu kichik o'zgarishlar chuqur narsani anglatadi: vazifaning o'zida o'rganish qobiliyati. Robot butunlay o'quv ma'lumotlariga tayanish o'rniga, tezkor ravishda moslashadi.
Tadqiqotchilar tobora murakkablashib borayotgan vazifalar bo'yicha xotiraga asoslangan tizimni baholadilar. Avvaliga nisbatan oddiy vazifa paydo bo'ldi: panjara qilingan pishloqli sendvich tayyorlash. Bu nonni ag'darish va sendvichni qoplash kabi nozik jismoniy amallarni bajarish bilan birga vaqtni boshqarish uchun qisqa muddatli xotirani talab qildi.
Keyin logistika vazifasi keldi: retsept uchun masalliqlarni olish. Robot qaysi narsalarni allaqachon to'plaganini, ular qayerda joylashganini va tortmalar va shkaflar yopilganmi yoki yo'qligini eslab qolishi kerak edi. Nihoyat, eng qiyin stsenariy keldi: butun oshxonani tozalash.
Bu narsalarni yig'ishtirish, idishlarni yuvish, stol ustini artish va xonaning qaysi qismlari allaqachon tozalanganligini kuzatishni anglatardi.
Xotira bilan kengaytirilgan model strukturaviy xotirasiz versiyalardan sezilarli darajada ustunlik qildi, bu esa yuqori ishonchlilik va vazifalarni bajarish tezligini namoyish etdi.
Bu farq robototexnika sohasidagi muhim o'zgarishni ko'rsatadi. Tadqiqotchilar endi alohida harakatlarni optimallashtirish o'rniga, barqaror ish oqimlariga qodir tizimlarni yaratmoqdalar.
Nima uchun xotira robototexnika sohasidagi keyingi chegaradir
MEMning kengroq ma'nosi shundaki, robototexnika yangi bosqichga kirmoqda. O'nlab yillar davomida bu soha idrok va boshqaruvga qaratilgan edi: mashinalarga dunyoni ko'rish va obyektlarni boshqarishda yordam berish. Yaqinda yirik multimodal modellar robotlarning ko'rsatmalarni talqin qilish va murakkab motor xatti-harakatlarini bajarish qobiliyatini sezilarli darajada yaxshiladi.
Ammo bu qobiliyatlar yetuklashgan sari, bu muammo bartaraf etildi. Keyingi qiyinchilik kognitiv uzluksizlikdir — robotlarga maqsadlarini yo'qotmasdan uzoq vaqt davomida ishlash imkonini beradi. MEM kabi xotira tizimlari bu uzluksizlik uchun asos yaratadi. Robotlar onma-on reaksiya berish o'rniga, o'z harakatlari, qarorlari va atrof-muhiti haqida ichki rivoyatni saqlab qolishlari mumkin. Bu rivoyat murakkab xatti-harakatlarning paydo bo'lishiga imkon beradi.
Agar bu yondashuv rivojlanishda davom etsa, oqibatlari oshxonalarni tozalashdan tashqariga ham chiqadi. Kelajakdagi robotlar soatlab yoki hatto kunlar davomida bajariladigan ko'rsatmalarga amal qilishlari kerak bo'lishi mumkin. Uy yordamchisiga shunday deyayotganingizni tasavvur qiling:
"Men uyga soat 18:00 da kelaman — iltimos, kechki ovqatni tayyorlab qo'ying va chorshanba kunlari uyni tozalang."
Bunday so'rovni bajarish uchun uzoq ko'rsatmalarni tahlil qilish, kichik vazifalarni rejalashtirish, taraqqiyotni eslab qolish va ishlar noto'g'ri ketganda moslashish talab etiladi.
Har bir harakatning xom video tarixini shuncha vaqt davomida saqlab qolish imkonsiz bo'lar edi. Buning o'rniga, robotlar, ehtimol, tajribalar tobora mavhum tasvirlarga siqilgan ierarxik xotira tizimlariga tayanadilar.
MEM bu arxitekturaga dastlabki qadamdir. Bu shuni ko'rsatadiki, yanada qobiliyatli robotlarning kaliti kuchliroq motorlar yoki aniqroq sensorlar emas, balki yaxshiroq xotira va bu haqda mulohaza yuritish qobiliyati bo'lishi mumkin. Agar robotlar nihoyat nima qilayotganlarini eslay olsalar, ular nihoyat ishni tugatishlari mumkin.
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Alisa, ixtisoslashgan jurnalist MPost, kripto, AI, investitsiyalar va keng ko'lamli sohalarga ixtisoslashgan Web3. Rivojlanayotgan tendentsiyalar va texnologiyalarni diqqat bilan kuzatib, u o'quvchilarni raqamli moliyaning doimiy rivojlanayotgan manzarasi haqida xabardor qilish va jalb qilish uchun keng qamrovli yoritishni taqdim etadi.
Boshqa maqolalar
Alisa, ixtisoslashgan jurnalist MPost, kripto, AI, investitsiyalar va keng ko'lamli sohalarga ixtisoslashgan Web3. Rivojlanayotgan tendentsiyalar va texnologiyalarni diqqat bilan kuzatib, u o'quvchilarni raqamli moliyaning doimiy rivojlanayotgan manzarasi haqida xabardor qilish va jalb qilish uchun keng qamrovli yoritishni taqdim etadi.
