Google opublikowało nowy test open source, który, jak twierdzi, umożliwi robotom wykonywanie zadań poprzez pisanie własnego kodu w odpowiedzi na instrukcje napisane przez ludzi.
Firma uruchomiła nową stronę internetową (otwiera się w nowej karcie), aby ujawnić „Code as Policies” (CAP), w której podpowiedzi napisane prostym językiem angielskim mogą być interpretowane w programach generowanych przez model językowy (LMP). Kod Pythona.
CAP jest następcą PaLM-SayCan (otwiera się w nowej zakładce), projektu, który w podobny sposób umożliwił sterowanie fizycznym robotem pomocniczym za pomocą poleceń w prostym języku. CAP obiecuje umożliwić wykonywanie bardziej złożonych zadań z większą precyzją, po części dlatego, że umożliwia maszynom pisanie własnego kodu.
Roboty autokodujące
W poście na blogu (otwiera się w nowej zakładce) o uruchomieniu CAP, stażysta Google Research Jacky Liang i naukowiec Andy Zeng opisują motywację dla technologii i jej znaczenie dla przyszłości.
„Co by było, gdyby otrzymując instrukcje od ludzi, roboty mogły samodzielnie pisać własny kod do interakcji ze światem? Biorąc pod uwagę instrukcje w języku naturalnym, obecne modele językowe są bardzo dobre w pisaniu nie tylko ogólnego kodu, ale, jak odkryliśmy, kodu, który może również kontrolować działania robotów.
Ale teraz może nie być czasu na wyrzucanie laptopa do programowania. W testach badacze Google zademonstrowali proste polecenia o podobnej strukturze. Roboty testowe były w stanie „narysować 5-centymetrowy sześciokąt wokół środka” i „umieścić klocki w poziomej linii blisko góry”.
W dokumencie towarzyszącym (otwiera się w nowej karcie), zatytułowanym „Kod jako zasady: programy modelowe języka dla wbudowanej kontroli”, zespół projektowy przyznaje, że CAP obecnie nie ma możliwości przetwarzania poleceń, które są szczególnie abstrakcyjne lub złożone, ani postrzegania opisów trajektorii. Podejście zespołu nie uwzględniało również niemożliwych poleceń przesyłanych przez CAP.
Teoretycznie otwartoźródłowy charakter implementacji LMP w Pythonie przez Google „zorientowanej na boty” może skutkować znacznie szybszym wdrażaniem rozwiązań tych problemów. Witryna CAP zawiera również kompilacje (otwiera się w nowej karcie) za pośrednictwem Github i interaktywne demo (otwiera się w nowej karcie) za pośrednictwem Google Colab, aby opisać, w jaki sposób roboty „piszą” kod w odpowiedzi na polecenia.