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    El nuevo robot de Google aprendió a tomar pedidos raspando la Web

    A fines de la semana pasada, El científico investigador de Google, Fei Xia, se sentó en el centro de una luminosa cocina de planta abierta y escribió un comando en una computadora portátil conectada a un robot con ruedas y un solo brazo que se asemejaba a una gran lámpara de pie. “Tengo hambre”, escribió. El robot se acercó rápidamente a una encimera cercana, recogió con cautela una bolsa de chips multigrano con una gran pinza de plástico y se acercó a Xia para ofrecerle un refrigerio.

    Lo más impresionante de esa demostración, realizada en el laboratorio de robótica de Google en Mountain View, California, fue que ningún codificador humano había programado el robot para saber qué hacer en respuesta a la orden de Xia. Su software de control había aprendido a traducir una frase hablada en una secuencia de acciones físicas utilizando millones de páginas de texto extraídas de la web.

    Eso significa que una persona no tiene que usar una redacción específica aprobada previamente para emitir comandos, como puede ser necesario con asistentes virtuales como Alexa o Siri. Dígale al robot «Estoy sediento», y debería tratar de encontrarle algo para beber; dile «Vaya, acabo de derramar mi bebida», y debería volver con una esponja.

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    Este contenido también se puede ver en el sitio del que procede.

    Cortesía de Google

    “Para lidiar con la diversidad del mundo real, los robots deben poder adaptarse y aprender de sus experiencias”, dijo Karol Hausman, científica investigadora sénior de Google, durante la demostración, que también incluyó al robot trayendo una esponja. para limpiar un derrame. Para interactuar con los humanos, las máquinas deben aprender a comprender cómo se pueden juntar las palabras en una multitud de formas para generar diferentes significados. “Depende del robot entender todas las pequeñas sutilezas y complejidades del lenguaje”, dijo Hausman.

    La demostración de Google fue un paso hacia el objetivo de larga data de crear robots capaces de interactuar con humanos en entornos complejos. En los últimos años, los investigadores han descubierto que introducir grandes cantidades de texto extraído de libros o de la web en grandes modelos de aprendizaje automático puede generar programas con impresionantes habilidades lingüísticas, incluido el generador de texto GPT-3 de OpenAI. Al digerir las muchas formas de escribir en línea, el software puede adquirir la capacidad de resumir o responder preguntas sobre el texto, generar artículos coherentes sobre un tema determinado o incluso mantener conversaciones convincentes.

    Google y otras empresas de Big Tech están haciendo un amplio uso de estos grandes modelos de lenguaje para la búsqueda y la publicidad. Varias empresas ofrecen la tecnología a través de API en la nube, y han surgido nuevos servicios que aplican capacidades de lenguaje de IA a tareas como generar código o escribir textos publicitarios. El ingeniero de Google, Blake Lemoine, fue despedido recientemente después de advertir públicamente que un chatbot impulsado por la tecnología, llamado LaMDA, podría ser sensible. Un vicepresidente de Google que sigue empleado en la empresa escribió en los Economista que chatear con el bot se sentía como «hablar con algo inteligente».

    A pesar de esos avances, los programas de IA todavía son propensos a confundirse o regurgitar galimatías. Los modelos de lenguaje entrenados con texto web también carecen de una comprensión de la verdad y, a menudo, reproducen sesgos o lenguaje odioso que se encuentra en sus datos de entrenamiento, lo que sugiere que se puede requerir una ingeniería cuidadosa para guiar de manera confiable a un robot sin que se vuelva loco.

    El robot demostrado por Hausman estaba impulsado por el modelo de lenguaje más poderoso que Google ha anunciado hasta ahora, conocido como PaLM. Es capaz de muchos trucos, incluyendo explicar, en lenguaje natural, cómo llega a una conclusión particular al responder una pregunta. El mismo enfoque se utiliza para generar una secuencia de pasos que el robot ejecutará para realizar una tarea determinada.

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