कोड-संचालित रोबोट मनुष्यों के साथ बेहतर तरीके से कैसे बातचीत कर सकते हैं? हाल ही में, ब्राउन यूनिवर्सिटी की ह्यूमन-रोबोट रोबोटिक्स लैब ने एक नई एआई-सक्षम प्रणाली का परीक्षण किया, जिसका उद्देश्य रोबोटों को रोजमर्रा की भाषा में मानव आदेशों को समझना और कार्यों को सटीक रूप से निष्पादित करना है।
इस शोध का मुख्य बिंदु यह है कि उन्होंने एक नई प्रणाली विकसित की है जो रोबोटों को हजारों घंटे के डेटा प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना जटिल कार्य करने में सक्षम बनाती है। जबकि पारंपरिक मशीन प्रशिक्षण के लिए रोबोट को विभिन्न स्थानों में निर्देशों को समझने और निष्पादित करने का तरीका दिखाने के लिए बड़ी संख्या में उदाहरणों की आवश्यकता होती है, यह नई प्रणाली रोबोट को क्षेत्र का विस्तृत नक्शा प्रदान करके विभिन्न वातावरणों में काम करने की अनुमति देती है।
शोधकर्ताओं ने बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा के बिना निर्देशों को तोड़कर रोबोटों को कार्यों को समझने और निष्पादित करने में सक्षम बनाने के लिए अपने सिस्टम में एम्बेडेड बड़े भाषा मॉडल की भूमिका का वर्णन किया है। सिस्टम न केवल प्राकृतिक भाषा के निर्देशों को स्वीकार करने में सक्षम है, बल्कि यह पर्यावरण के संदर्भ के आधार पर रोबोट के लिए आवश्यक तार्किक छलांग की गणना करने में भी सक्षम है, जो निर्देशों को बहुत सरल और स्पष्ट बनाता है, जिसमें रोबोट क्या कर सकता है, क्या शामिल है यह नहीं कर सकता, और किस क्रम में।
परियोजना के प्रमुख शोधकर्ताओं में से एक और ब्राउन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर स्टेफनी टेलेक्स ने कहा: "अपने विषयों का चयन करते समय, हमने विशेष रूप से पर्यावरण के चारों ओर घूमने वाले एक मोबाइल रोबोट पर विचार किया, और हम एक ऐसा तरीका चाहते थे जिससे रोबोट उन जटिल और मौखिक निर्देशों को समझ सकता है जो मानव उसे दे रहा था, जैसे प्रोविडेंस में थायर स्ट्रीट पर चलकर कॉफी शॉप में मुझसे मिलना, लेकिन सीवीएस से बचना और पहले बैंक में रुकना, और निर्देशों का सटीक रूप से पालन करना।"
यदि शोध परिणाम प्राप्त करता है, तो इसे भविष्य में शहर के कई मोबाइल रोबोटों पर लागू किया जाएगा, जिनमें ड्रोन, स्व-ड्राइविंग कार, मानव रहित परिवहन वाहन इत्यादि शामिल हैं, आपको केवल लोगों के साथ बातचीत करने के लिए संचार के सामान्य तरीके का उपयोग करने की आवश्यकता है रोबोट के साथ, वह आपके निर्देशों को सटीक रूप से समझ सकता है, जिससे जटिल वातावरण में मोबाइल रोबोट का अनुप्रयोग संभव हो जाता है।
सिस्टम का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने 21 शहरों में OpenStreetMap का उपयोग करके सिमुलेशन चलाया और दिखाया कि सिस्टम ने 80 प्रतिशत समय में कार्य को सटीक रूप से पूरा किया, अन्य समान प्रणालियों की तुलना में बहुत अधिक सटीकता दर, जो आमतौर पर केवल 20 प्रतिशत सटीकता प्राप्त करती है और इसे संभाल नहीं सकती है जटिल निर्देश और कार्य.
उसी समय, टीम ने बोस्टन डायनेमिक्स के स्पॉट रोबोट के साथ ब्राउन यूनिवर्सिटी परिसर में इनडोर परीक्षण भी किया, जिसे दुनिया के अग्रणी सामान्य-उद्देश्य वाले चौगुने रोबोटों में से एक माना जाता है, और मौके पर सत्यापन की सफलता से प्रयोज्यता में आसानी होगी। अन्य निर्माताओं से रोबोट के लिए सिस्टम।
कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी छात्र और अनुसंधान टीम के प्रमुख सदस्य जेसन ज़िन्यू एक उदाहरण के साथ बताते हैं कि सिस्टम कैसे काम करता है।
मान लीजिए कि उपयोगकर्ता ड्रोन को "मेन स्ट्रीट" पर "स्टोर" पर जाने के लिए कहता है, लेकिन पहले "बैंक" पर जाने के लिए कहता है। निर्देश दर्ज करने के बाद, सॉफ़्टवेयर पहले दो स्थानों की पहचान करता है, और फिर भाषा मॉडल इन अमूर्त स्थानों को रोबोट के ठोस स्थान से मिलाना शुरू करता है। साथ ही, यह सिस्टम को निर्णय लेने में मदद करने के लिए स्थान मेटाडेटा, जैसे पता या स्थान का प्रकार, का भी विश्लेषण करता है, इस मामले में, आस-पास कई स्टोर हैं, लेकिन केवल एक मेन स्ट्रीट पर है, इसलिए सिस्टम को पता है कि कहां है चल देना; भाषा मॉडल तब आदेशों को रैखिक अस्थायी तर्क में अनुवादित करता है, जो आदेशों को व्यक्त करने के लिए एक गणितीय कोड और संकेतन है; अंत में, सिस्टम वर्तमान मैप किए गए स्थान को इस सूत्र में प्लग करता है, रोबोट को बिंदु ए पर जाने के लिए कहता है, लेकिन बिंदु बी के बाद।
OpenStreetMaps पर आधारित एक सिमुलेशन नवंबर में ऑनलाइन पोस्ट किया जाएगा, जिससे उपयोगकर्ता स्वयं सिस्टम का परीक्षण कर सकेंगे। उपयोगकर्ता शोधकर्ताओं को सॉफ़्टवेयर को ठीक करने में मदद करने के लिए नेविगेशन कार्य पर एक सिम्युलेटेड ड्रोन का मार्गदर्शन करने के लिए वेब पेज पर प्राकृतिक भाषा कमांड दर्ज कर सकते हैं।
इसका मतलब है कि जनता द्वारा संयुक्त रूप से प्रशिक्षित एक "एआई+रोबोट" परियोजना हमारे पास आ रही है।