Covariant создает ChatGPT для роботов

Предприятие Калифорнийского университета в Беркли говорит, что его новая платформа искусственного интеллекта может помочь роботам думать больше как люди

На этой неделе компания Covariant объявила о запуске RFM-1 (Robotics Foundation Model 1). Питер Чен, соучредитель и генеральный директор подразделения искусственного интеллекта Калифорнийского университета в Беркли, рассказывает TechCrunch, что платформа "в основном является большой языковой моделью (LLM), но для языка роботов".

"Видение RFM-1 заключается в том, чтобы обеспечить питание миллиардов роботов в будущем", - говорит Чен. "Мы в Covariant уже успешно развернули много роботов на складах. Но это не предел того, куда мы хотим попасть. Мы действительно хотим использовать роботов в производстве, пищевой промышленности, переработке отходов, сельском хозяйстве, сфере услуг и даже в домах людей".

На данный момент программное обеспечение Covariant в основном разворачивается на промышленных роботах, которые выполняют различные привычные складские задачи, включая такие роботы, как сбор мусора.

Но Covariant не избегает сравнений с людьми, когда речь идет о роли RFM-1 в процессах принятия решений роботами. Согласно пресс-материалу, платформа "предоставляет роботам способность рассуждать, подобную человеку, что впервые демонстрирует возможность Generative AI успешно предоставить коммерческим роботам более глубокое понимание языка и физического мира".

С точки зрения клиента, платформа представлена как текстовое поле, очень похожее на текущую итерацию генеративного ИИ, ориентированного на потребителя. Введите текстовую команду, например "подбери яблоко", с помощью ввода или голоса, и система использует данные обучения (форму, цвет, размер и т.д.), чтобы определить объект перед ней, который наиболее соответствует этому описанию.

Затем RFM-1 генерирует видеорезультаты - по сути симуляции - для определения наилучшего курса действий, используя прошлое обучение. Этот последний фрагмент похож на то, как наш мозг вычисляет потенциальные результаты действия перед его выполнением.