Quedan innumerables grandes problemas por resolver en el mundo de la automatización, y el aprendizaje automático está cerca de la cima. Si bien es cierto que los humanos se han vuelto muy buenos programando sistemas para tareas específicas, hay una gran pregunta abierta: ¿entonces qué?
Una nueva investigación que se mostró en el evento de IA de Google en la ciudad de Nueva York esta mañana sugiere la idea de permitir que los sistemas robóticos escriban efectivamente su propio código. Este concepto está diseñado para evitar que los desarrolladores humanos tengan que entrar y reprogramar cosas cuando sale nueva información.
Créditos de la imagen: El Google
La compañía señala que la investigación actual y los modelos capacitados pueden ser efectivos para implementar el concepto. Todo este trabajo puede resultar esencial en el desarrollo de sistemas que puedan continuar generando su código en función de los objetos y escenarios que se encuentran en el mundo real. El nuevo trabajo que se exhibe hoy es Code as Policies (CaP).
Créditos de la imagen: El Google
Tenga en cuenta al pasante de Google Research, Jacky Liang, y al científico de investigación en robótica Andy Zeng en Entrada en el blogY el
Con CaP, sugerimos usar modelos de lenguaje para escribir el código del bot directamente con algunas instantáneas. Nuestros experimentos muestran que la salida del código mejoró la generalización y el rendimiento de las tareas en comparación con las tareas del robot de aprendizaje directo y la salida de los procedimientos de lenguaje natural. CaP permite que un solo sistema realice una variedad de tareas robóticas complejas y diversas sin capacitación específica para la misión.
El sistema, como se describe, también se basa en bibliotecas y API de terceros para crear el código más adecuado para un escenario específico, así como soporte para idiomas y (¿por qué no?) emojis. La información a la que se puede acceder en estas APIs es una de las limitaciones que existen en la actualidad. Los investigadores señalan que “estas limitaciones apuntan a vías para el trabajo futuro, incluida la ampliación de modelos de lenguaje visual para describir comportamientos de robots de bajo nivel (por ejemplo, vías) o la integración de CaP con algoritmos de exploración que pueden agregarse de forma independiente al conjunto de controles iniciales”. “
Como parte del anuncio de hoy, Google lanzará versiones de código abierto del código a las que se puede acceder a través de sitio GitHub Para construir sobre la investigación que se ha presentado hasta ahora.
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