1 октября, 2022

Frant.me

Информационный портал Кузбасса

Google разрабатывает языковую модель, которая позволит роботам лучше понимать нас

Сможем ли мы лучше общаться с ботами в будущем? Google работает над языковой моделью ИИ, которая позволяет ботам понимать контекст.

Взаимодействие между людьми и роботами стало сегодня самым естественным. Мы говорим с Google Assistant и Siri о вещах в жизни, и все больше и больше компаний используют чат-ботов, чтобы помочь своим клиентам. Те, кто помнит первые дни чат-ботов, согласятся, что общение с ботами стало более естественным, хотя ограничения в понимании языка ботов остаются. Google пытается исправить свой самый большой недостаток: понимание контекста.

в блоге Google делится последними разработками исследовательского проекта PaLM-SayCan — усовершенствованной языковой модели искусственного интеллекта, разработанной для вспомогательных роботов. Эта языковая модель должна не только позволять ботам читать между строк и больше не интерпретировать наши вопросы на сто процентов буквально, а затем ассоциировать с ними правильные действия на независимой основе. Google уже полностью тестирует эту языковую модель на практике на Everyday Robots.

Читайте также

Google увольняет инженера по искусственному интеллекту, который утверждает, что чат-боты обладают сознанием

Перекусить и выпить

На нескольких ежедневных примерах Google показывает, как PaLM-SayCan может обеспечить новый прорыв во взаимодействии человека и робота. Допустим, вы говорите боту, что хотите перекусить, и «что-то побуждает его выбросить». Особенно со второй частью вопроса сегодняшним ботам будет трудно использовать изображения. Тем не менее, PaLM-SayCan может убедиться, что бот понимает, что вам нужна подходящая закуска и напиток.

Изображение: гугл

превысить это. Если вы нальете напиток и попросите робота почистить его, он должен решить для себя купить губку, а не пылесос. Сочетание того, чтобы сначала выпить, а затем выбросить пустую банку в мусорное ведро, не должно быть проблемой.

READ  Клонировать приложение до 3 раз

многообещающие результаты

Первые испытания PaLM-SayCan уже показали многообещающие результаты. Google пишет, что языковая модель повысила способность ботов к планированию на 14 процентов, а показатель успешности действий — на 13 процентов. Наиболее многообещающим результатом является то, что роботы на 26% лучше выполняют более сложные задачи, состоящие из нескольких действий. Конечно, необходимо провести много экспериментов, прежде чем языковую модель можно будет реализовать в большем масштабе. Кроме того, Google обещает соблюдать этические принципы разработки искусственного интеллекта. На данный момент кажется, что использование PaLM-SayCan останется ограниченным повседневными приложениями.