ידי רובוט יכולות להתאים את המיומנות של בני אדם עם חכמים חדשים בינה מלאכותית, טוענת Nvidia - פענוח

ידי רובוט יכולות להתאים את המיומנות של בני אדם עם חכמים חדשים בינה מלאכותית, טוענת Nvidia - פענוח

ידי רובוט יכולות להתאים את המיומנות של בני אדם עם חכמים חדשים בינה מלאכותית, טוענת Nvidia - פענוח אינטליגנציה של PlatoBlockchain. חיפוש אנכי. איי.

חוקרי Nvidia השיגו זינוק גדול במיומנות רובוטית בזכות יוריקה, סוכן בינה מלאכותית שלכאורה יכול ללמד בוטים מיומנויות מורכבות כמו טריקים לסובב עט באותה מיומנות כמו בני אדם.

הטכניקה החדשה, המתוארת במאמר שפורסם ביום חמישי, מתבססת על ההתקדמות האחרונה במודלים של שפות גדולות כגון GPT-4 של OpenAI. Eureka ממנפת בינה מלאכותית גנרטיבית כדי לכתוב באופן אוטונומי אלגוריתמי תגמול מתוחכמים המאפשרים לרובוטים ללמוד באמצעות למידת חיזוק ניסוי וטעייה. גישה זו הוכחה כיעילה ביותר מ-50% מתוכניות שנכתבו על ידי אדם, מתאר המאמר.

"אוריקה גם לימדה ידיים מרובעות, מיומנות, זרועות קובוט ורובוטים אחרים לפתוח מגירות, להשתמש במספריים, לתפוס כדורים וכמעט 30 משימות שונות", נאמר בפוסט רשמי בבלוג של Nvidia. 

Eureka היא ההדגמה האחרונה של עבודתה החלוצית של Nvidia בהיגוי AI עם מודלים של שפה. לאחרונה החברה עשתה קוד פתוח SteerLM-שיטה שמיישרת את עוזרי הבינה המלאכותית כך שיהיו מועילים יותר על ידי הכשרתם על משוב אנושי.

בדומה ל-Eureka, SteerLM משתמשת גם בהתקדמות במודלים של שפה, אך ממקדת אותם באתגר אחר - שיפור יישור עוזר בינה מלאכותית. SteerLM מאמן עוזרים בכך שהם מתרגלים שיחות, כמו רובוט שלומד בעשייה. המערכת נותנת משוב על תגובות העוזר באמצעות תכונות כמו מועילות, הומור ואיכות.

לדוגמה, זה כמו רובוט שלומד לרקוד מסרטונים שתויגו כטובים או רעים, במקום לערוך סקירה אנושית של אלפי ריקודים אקראיים ולבחור אילו מהם טובים או לא (וזה הדרך הטיפוסית שלך צ'אט בוטים של AI מאומנים). על ידי תרגול חוזר וקבלת משוב, הסייעות לומדים לספק תגובות מותאמות לצרכי המשתמש. זה עוזר להפוך AI ליותר מועיל עבור יישומים בעולם האמיתי.

החוט המשותף הוא השימוש ברשתות עצביות מתקדמות בדרכים חדשות יצירתיות, בין אם לימוד רובוטים או צ'טבוטים. Nvidia פורצת את הגבולות הן בחזית החומרה והן בחזית התוכנה.

עבור Eureka, המפתח היה שילוב טכנולוגיות סימולציה כמו אלו של מכון כושר יצחק עם יכולת זיהוי הדפוסים של מודלים לשוניים. Eureka למעשה "לומדת ללמוד", מייעלת את אלגוריתמי התגמול שלה על פני ריצות אימון מרובות. הוא אפילו מקבל קלט אנושי כדי לחדד את התגמולים שלו.

גישה זו המשפרת את עצמה הוכיחה את עצמה כניתנת להכללה עד כה, ומאמנת רובוטים מכל הסוגים - ידיים רגליים, גלגלים, מעופפות ומיומנות.

Eureka ו-SterLM של Nvidia לא רק פורצות מחסומים, הם מלמדים רובוטים ובינה מלאכותית את אמנות העדינות ואינטראקציה מלאת תובנות. בכל סיבוב של עט וצ'אט שנון, הם משרטטים עתיד שבו בינה מלאכותית לא רק מחקה, אלא מחדשת לצדנו.

הישאר מעודכן בחדשות הקריפטו, קבל עדכונים יומיים בתיבת הדואר הנכנס שלך.

בול זמן:

עוד מ פענוח