Могат ли мозъчните вълни да направят роботите по-умни? AI индустрията тества нов подход
Компании, които разработват роботи с изкуствен интелект, започват да използват мозъчната активност на хората като нов източник на данни за обучение. Идеята е, че сигналите от мозъка могат да помогнат на машините да разберат по-добре човешките намерения, грешки и реакции при изпълнение на различни задачи.
Един от експериментите се провежда в склад на американската компания Encord в Сан Леандро, Калифорния. Там служители изпълняват задачи като игра на Дженга, докато носят специални очила с камера и сензори, които записват мозъчните им вълни.
Системата е разработена съвместно с германския стартъп Zander Labs. Освен видео от гледната точка на човека, тя събира данни за мозъчната активност, които могат да разкрият кога човек се колебае, кога допуска грешка или кога извършва дадено действие с увереност.
Според компаниите тези сигнали могат да бъдат използвани за създаване на по-качествени тренировъчни набори от данни за роботи и хуманоидни машини.
Encord първоначално разработва инструменти за анотиране на изображения и обучение на модели за компютърно зрение. С нарастващия интерес към физическия изкуствен интелект обаче компанията стига до извода, че най-големият проблем вече не са самите AI модели, а липсата на достатъчно реални данни за обучение.
„Тези данни просто не съществуват„, казва Винит Велмуруган, ръководител на отдела за роботизирано обучение в Encord и бивш изследовател в OpenAI.
Според него обучението на роботи изисква огромни количества реални записи на човешки действия. Видео от интернет не е достатъчно прецизно, а събирането на данни в реална среда е скъпо и трудно за мащабиране.
В склада на Encord оператори управляват роботизирани ръце, които се използват за създаване на тренировъчни данни. Сред задачите са наливане на кафе, подреждане на покер чипове, включване на Ethernet кабели в сървъри и манипулиране на различни предмети като книги, изкуствени цветя, пластмасови зеленчуци и домакински принадлежности.
Компанията разработва и друга технология. Вместо мозъчни вълни тя използва сензори върху предмишницата, които измерват електрическите сигнали в мускулите. Целта е да се изгради триизмерен модел на движенията на човешката ръка, който да помогне на роботите да възпроизвеждат по-точно сложни действия.
Всеки видеозапис се анотира подробно с описание на извършеното действие, например „дясната ръка затяга болт“. Според Encord подобни данни имат до 100 пъти по-висока стойност за обучението на модели в сравнение с обикновени видеозаписи от първо лице. Производството им обаче струва около 20 пъти повече.
Именно това отличава обучението на физически изкуствен интелект от езиковите модели като ChatGPT. Докато големите езикови модели могат да бъдат обучавани с текстове, събрани от интернет, роботите се нуждаят от данни, които трябва да бъдат създадени специално за тях.
Според Encord компаниите в сектора постепенно откриват кои методи дават най-добри резултати. Това превръща производството на висококачествени тренировъчни данни в самостоятелен бизнес, който може да се окаже ключов за следващото поколение роботи с изкуствен интелект.
Ако вярвате в правото си на обективна информация, подкрепете ни.
Вашето дарение от всякакъв размер и по всяко време означава много за нас.
Скъпи читатели,
Днес, повече от всякога, независимата журналистика има нужда от вас.
В мисията си да предоставяме обективни, достоверни и навременни новини разчитаме на вашата подкрепа.
Ако вярвате в правото си на обективна информация, подкрепете ни.
Ако вярвате в правото си на обективна информация, подкрепете ни.
Вашето дарение от всякакъв размер и по всяко време означава много за нас.
Скъпи читатели,
Днес, повече от всякога, независимата журналистика има нужда от вас.
В мисията си да предоставяме обективни, достоверни и навременни новини разчитаме на вашата подкрепа.
Ако вярвате в правото си на обективна информация, подкрепете ни.
Post Comment