[구글 로봇 AI언어제공] Google은 인간과 더 나은 작업을 위해 도우미 로봇 AI 언어 기술을 제공

사람들은 수십 년 동안 로봇 집사를 꿈꿔왔지만 가장 큰 장벽 중 하나는 기계가 우리의 지시를 이해하게 하는 것이었다. Google은 최신 언어 AI와 최첨단 로봇을 결합하여 격차를 좁히기 시작했다.

인간의 언어는 종종 모호하다. 우리가 사물에 대해 이야기하는 방법은 상황에 따라 매우 다르며 일반적으로 우리가 말하는 내용을 해독하기 위해 세상이 어떻게 작동하는지에 대한 타고난 이해가 필요하다. 따라서 로봇은 우리를 대신하여 행동을 수행하도록 훈련될 수 있지만 로봇에게 우리의 의도를 전달하는 것은 까다로울 수 있다.

언어를 이해할 수 있는 능력이 있다면 로봇은 일반적으로 짧고 구체적인 지시에 응답하도록 설계된다. " 이 사과를 냉장고에 다시 넣고 초콜릿을 가져올까요?"와 같은 복잡한 다단계 요청과 마찬가지로 " 이 칩을 씻어낼 무언가가 필요합니다"와 같은 불투명한 지시가 더 많이 나올 수 있다.

이와 대조적 으로 Open AI의 획기적인 GPT-3에서 영감을 받은 새로운 유형의 방대한 언어 모델 은 인상적인 언어적 업적을 달성할 수 있다. 웹에서 스크랩한 방대한 양의 서면 자료에 대한 교육을 통해 이러한 AI 시스템은 고품질 산문을 생성하고 설득력 있는 챗봇을 생성하고 텍스트에 대한 복잡한 질문에 답변할 수 있다.

Google은 로봇이 우리를 이해하는 능력을 향상시키는 것을 목표로 하는 새로운 프로젝트에서 이 둘을 결합하려고 시도했다. Alphabet의 "moonshot factory" X에서 파생 된 Ever y day Robots 의 로봇과 PaLM 대형 언어 모델 을 결합 하여 집 주변에서 사람이 마음대로 할 수 있는 기계식 집사 프로토타입 을 만들었다.

바퀴 를 굴리고 단일 로봇 팔과 센서로 가득 찬 머리를 특징으로 하는 로봇은 일련의 작업을 통해 원격으로 제어하는 ​​인간 운영자에 의해 다양한 기본 작업을 수행하도록 먼저 훈련되었다.

그런 다음 엔지니어 는 PaLM의 언어 기술을 활용하여 사람의 말 또는 서면 명령을 이를 달성하는 데 필요한 작업으로 변환하는 새로운 제어 소프트웨어를 만들었습니다. 이 소프트웨어는 Google이 올해 초에 공개한 "생각의 연쇄" 라는 접근 방식을 활용하여 모델이 문제를 일련의 중간 단계로 나눌 수 있도록 한다.

이를 사용하여 사전 훈련된 일련의 작업으로 해결할 수 있는 더 작은 하위 문제로 요청을 나눈다. 예를 들어, "콜라 주세요 " 는 "주방에 가서 냉장고를 열고 콜라를 들고 거실로 돌아가세요"로 변환 될 수 있다 .

로봇은 인간 사용자로부터 101개의 지시를 받았고 84%의 시간에 합리적인 응답을 제시할 수 있었고 실제로 74%의 시간에 매끄럽게 해냈다.

Google의 로봇 공학 책임자인 Vincent Vanhoucke는 블로그 게시물에서 PaLM 보다 덜 강력한 언어 모델을 사용하는 로봇 과 비교할 때 각각 14% 및 13% 개선을 나타 냈다. PaLM으로 구동되는 로봇은 복잡한 다단계 요청을 수행하는 능력도 26% 향상되었다.

그러나 이것은 여전히 ​​진행 중인 작업이며 Wired 에 따르면 조명을 변경하거나 물체를 익숙한 위치에서 옮기는 것과 같은 간단한 일에 의해 로봇이 여전히 버려 질 수 있다. 언어 이해 문제가 끊임없이 변화하는 현실 세계에서 로봇이 성공적으로 작업을 수행하도록 하는 것보다 실제로 더 시급한 것인지는 분명하지 않다.

그러나 연구원들은 큰 언어 모델이 물리적 세계와 상호 작용할 수 있는 방법을 제공함으로써 이점이 다른 방향으로도 작용할 수 있기를 희망한다. 이 프로젝트를 사용하여 이러한 모델을 실제로 재교육하는 방법은 아직 명확하지 않지만 실제 세계에서 AI의 언어 기술을 기반으로 하는 한 가지 방법이 될 수 있다.

따라서 이 연구 라인이 로봇 집사를 현실로 이끄는지 여부에 관계없이 로봇 과 AI의 분야를 새롭고 강력한 기능으로 밀어붙일 가능성이 있는 것 같다.

이미지 크레디트: 일상 로봇