Команда DeepMind компании Google представила новый алгоритм искусственного интеллекта RT-2, который позволяет роботам эффективно переносить понятия, полученные на относительно небольших наборах данных, на различные сценарии.
По словам разработчиков, RT-2 демонстрирует улучшенные способности к обобщению, а также семантическое и визуальное понимание за пределами тех данных, которые были получены роботом. Это включает интерпретацию новых команд и реакцию на команды пользователя путем выполнения элементарных рассуждений.
Система эффективно демонстрирует способность определять наилучший подход для решения конкретной новой задачи на основе имеющейся контекстной информации.
В качестве примера разработчики привели сценарий, в котором робота просят выбросить мусор. Во многих моделях пользователь должен научить машину определять, что считать отходом, а затем обучить его подбирать предмет и выбрасывать в урну. Такой уровень мелочей не слишком подходит для систем, которые должны выполнять множество различных задач.
Вместо этого RT-2 использует интернет для получения знаний. Большой массив веб-данных позволяет алгоритму на ходу учиться выполнять задачи, которые он не умел делать до этого.
По словам команды, при переходе от RT-1 к RT-2 эффективность выполнения новых задач повысилась с 32% до 62%.
