AI modeli se obično treniraju na već postojećim podacima – tekst, slike i video sadržaji im služe kao udžbenici. Takav način učenja dovodi do nedoslednosti i razlika između konačnog proizvoda i onoga što je AI pokušao da imitira. To bi uskoro moglo da se promeni.
Covariant, OpenAI spinoff, traži rešenje za ovaj problem. Tako je nastala Robotics Foundation Model (RFM-1) u kojoj AI modeli uče na internetu, ali i kroz posmatranje situacija koje se dešavaju u fizičkom svetu. Tvrdi se da roboti tako mogu da uče kao ljudi, jer je generativni AI mašinama nove generacije već omogućio dublje razumevanje jezika i sveta.
Kada se kaže da „uče kao ljudi“, to znači da AI modeli na osnovu podataka prikupljenih iz okruženja mogu da predvide krajnji ishod nekog događaja. Evo i primera – kada robot dobije neki zadataka AI može da napravi vizuelni prikaz rešenja kako bi mu „pokazao“ kako bi trebalo da izgleda krajnji proizvod. To robotu omogućava da predvidi moguće prepreke i unapred „razmisli“ ili pita o rešenjima. Osoba koja mašinu kontroliše može da mu uz pomoć jednostavnih jezičkih formulacija da informacije o rešenjima problema.
Pogledajte video:
RFM-1 je do sada testiran samo u laboratorijskim uslovima, a svet nije laboratorija. Uskoro bi mogao da se nađe u industrijskim postrojenjima gde će naučiti nove stvari. Možda naučno-fantastični život i nije tako daleko.
Izvor: Mashable
