수년 동안 인간처럼 움직이고 의사 소통하고 적응할 수있는 로봇을 만드는 것은 인공 지능의 주요 목표였습니다. 상당한 진전이 이루어졌지만 새로운 환경에 적응하거나 새로운 기술을 배울 수있는 로봇을 개발하는 것은 복잡한 도전으로 남아있었습니다. LLM (Large Language Models)의 최근 발전이이를 바꾸고 있습니다. 방대한 텍스트 데이터에 대해 교육을받은 AI 시스템은 로봇을 더 똑똑하고 유연하며 실제 환경에서 인간과 함께 일할 수 있도록하고 있습니다.
구체화 된 AI 이해
구체화 된 ai 로봇과 같은 물리적 형태로 존재하는 AI 시스템을 말하면 환경과 상호 작용할 수 있습니다. 디지털 공간에서 작동하는 기존 AI와 달리 AI는 기계가 물리적 세계와 교류 할 수 있도록합니다. 예를 들어 컵을 집어 올리는 로봇, 장애물을 피하는 드론 또는 공장에서 부품을 조립하는 로봇 암이 있습니다. 이러한 동작에는 AI 시스템이 시력, 소리 및 터치와 같은 감각 입력을 해석하고 정확한 움직임으로 실시간으로 응답해야합니다.
구체화 된 AI의 중요성은 디지털 인텔리전스와 실제 응용 프로그램 사이의 격차를 해소하는 능력에 있습니다. 제조에서 생산 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 건강 관리에서는 외과 의사를 돕거나 환자를 지원할 수 있습니다. 그리고 가정에서는 청소 나 요리와 같은 작업을 수행 할 수 있습니다. 구체화 된 AI를 통해 기계는 단순한 계산 이상의 작업이 필요한 작업을 완료 할 수있어 산업 전반에 걸쳐보다 실질적이고 영향을 미칩니다.
전통적으로, 구체화 된 AI 시스템은 모든 행동을 명시 적으로 정의 해야하는 강성 프로그래밍에 의해 제한되었다. 초기 시스템은 특정 작업에서 우수했지만 다른 작업은 실패했습니다. 그러나 현대 구체화 된 AI는 적응성에 중점을 둡니다. 시스템은 경험을 배우고 자율적으로 행동하는 시스템을 거부합니다. 이러한 변화는 센서, 컴퓨팅 전력 및 알고리즘의 발전에 의해 주도되었습니다. LLM의 통합은 구체화 된 AI가 달성 할 수있는 것을 재정의하기 시작하여 로봇이 학습 및 적응을보다 더 많이 사용할 수있게 만들었습니다.
큰 언어 모델의 역할
GPT와 같은 LLM은 AI 시스템이 큰 텍스트 데이터 세트에서 훈련되어 인간 언어를 이해하고 생산할 수 있도록합니다. 처음에는이 모델이 질문을 작성하고 질문에 답하는 데 사용되었지만 지금은 진화 멀티 모달 통신이 가능한 시스템으로 추리계획 및 문제 해결. 이러한 LLM의 진화는 엔지니어가 일부 반복적 인 작업을 수행하는 것 이상으로 구체화 된 AI를 발전시킬 수있게 해줍니다.
LLM의 주요 장점은 로봇과의 자연 언어 상호 작용을 향상시키는 능력입니다. 예를 들어, 로봇에게“물 한 잔을 가져 오십시오”로봇을 말하면 LLM을 통해 로봇은 요청의 의도를 이해하고 관련된 물체를 식별하고 필요한 단계를 계획 할 수 있습니다. 구두 또는 서면 지침을 처리하는이 기능은 기술 전문 지식이없는 사람들에게도 로봇을보다 사용자 친화적이고 상호 작용하기 쉽게 만듭니다.
의사 소통 외에도 LLM은 의사 결정 및 계획을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 장애물이나 쌓는 상자로 가득 찬 방을 탐색 할 때 LLM은 데이터를 분석하고 최상의 작업 과정을 제안 할 수 있습니다. 사전 프로그래밍 된 동작이 불충분 한 동적 환경에서 작업하는 로봇에 미리 생각하고 실시간으로 적응하는이 기능은 필수적입니다.
LLM은 로봇이 배우는 데 도움이 될 수 있습니다. 전통적으로 로봇의 새로운 작업을 가르치려면 광범위한 프로그래밍이나 시행 착오가 필요했습니다. 이제 LLM을 사용하면 로봇이 언어 기반에서 배울 수 있습니다 피드백 또는 텍스트에 저장된 과거 경험. 예를 들어, 로봇이 항아리를 열기 위해 고군분투하면 인간은“다음에 더 열심히 트위스트”라고 말하고 LLM은 로봇이 접근 방식을 조정하는 데 도움이됩니다. 이 피드백 루프는 로봇의 기술을 개선하여 지속적인 인간의 감독없이 기능을 향상시킵니다.
최신 개발
LLM과 구체화 된 AI의 조합은 단순한 개념이 아니라 지금 일어나고 있습니다. 중대한 획기적인 획기적인 중 하나는 로봇이 단지를 처리하는 데 도움이되는 LLM을 사용하는 것입니다. 다단계 작업. 예를 들어, 샌드위치를 만드는 것은 성분을 찾거나 빵을 얇게 썰거나 버터를 뿌린 등이 포함됩니다. 최근의 연구에 따르면 LLM은 이러한 작업을 더 작은 단계로 분류하고 성분이 누락 된 경우와 같이 실시간 피드백에 따라 계획을 조정할 수 있습니다. 이는 가계 지원 또는 유연성이 핵심 인 산업 공정과 같은 응용 프로그램에 중요합니다.
또 다른 흥미로운 개발은 LLM이 언어를 비전이나 터치와 같은 다른 감각 입력과 결합하는 멀티 모달 통합입니다. 예를 들어, 로봇은 빨간 공을보고, “빨간색 픽업”명령을 듣고 LLM을 사용하여 시각적 큐를 지침과 연결할 수 있습니다. 같은 프로젝트 Google의 Palm-E 그리고 Openai의 노력 로봇이 멀티 모달 데이터를 사용하여 객체를 식별하고 공간 관계를 이해하며 통합 입력을 기반으로 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
이러한 발전은 실제 응용 프로그램으로 이어지고 있습니다. Tesla와 같은 회사는입니다 통합 그들의 llms 옵티머스 휴머노이드 로봇, 공장이나 집을 돕기 위해. 마찬가지로, LLM 기반 로봇은 이미 서면 지침 및 소모품을 가져 오거나 실험을 수행하는 것과 같은 작업을 수행하는 병원과 실험실에서 이미 일하고 있습니다.
도전과 고려 사항
그들의 잠재력에도 불구하고, 구체화 된 AI의 LLM에는 도전이 있습니다. 한 가지 중요한 문제는 언어를 행동으로 변환 할 때 정확성을 보장하는 것입니다. 로봇이 명령을 잘못 해석하면 결과가 문제가 있거나 위험 할 수 있습니다. 연구원들은 LLM을 모터 제어를 전문으로하는 시스템과 LLM을 통합하여 성능을 향상시키기 위해 노력하고 있지만 이는 여전히 진행중인 도전입니다.
또 다른 과제는 LLM의 계산 요구입니다. 이 모델에는 상당한 처리 능력이 필요하므로 하드웨어가 제한된 로봇의 경우 실시간으로 관리하기가 어려울 수 있습니다. 일부 솔루션에는 클라우드에 대한 오프로드 계산이 포함되지만 이는 대기 시간 및 인터넷 연결에 대한 의존과 같은 문제를 소개합니다. 다른 팀은 로봇 공학을 위해 더 효율적인 LLM을 개발하기 위해 노력하고 있지만 이러한 솔루션을 확장하는 것은 여전히 기술적 인 과제입니다.
구체화 된 AI가 더 자율적이되면서 윤리적 인 관심사도 발생합니다. 로봇이 피해를 입히는 실수를 저지르면 누가 책임이 있습니까? 병원과 같은 민감한 환경에서 운영되는 로봇의 안전을 어떻게 보장합니까? 또한 자동화로 인한 직업 변위 가능성은 사려 깊은 정책과 감독을 통해 해결해야 할 사회적 관심사입니다.
결론
대형 언어 모델은 구체화 된 AI를 활성화시키고 로봇을 우리를 이해할 수있는 기계로 바꾸고, 문제를 통한 추론, 예상치 못한 상황에 적응합니다. 자연어 처리에서 멀티 모달 감지에 이르기까지 이러한 발전은 로봇을보다 다재다능하고 접근 할 수있게합니다. 더 많은 실제 배치를 볼 수 있듯이 LLM과 구체화 된 AI의 융합은 비전에서 현실로 이동하고 있습니다. 그러나 정확성, 계산 요구 및 윤리적 문제와 같은 과제는 여전히 남아 있으며,이를 극복하는 것은이 기술의 미래를 형성하는 데 중요합니다.
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