Už od začátku roku jsme zavaleni zprávami o tom, co zvládne umělá inteligence. Píše celé knihy a rovnou si je i zrecenzuje. Pokouší se zasáhnout do soudních pří. A vlastně vůbec nikdo si nemůže být jist svou prací. Na druhé straně existují úkony, které by se mohla naučit mnohem snáze a jsou pro lidstvo neméně přínosné.
Například takové praní prádla. Pračky toho zvládnou hodně, odstraní většinu těžké práce, kromě úvodního kroku. Tím je roztřídění nevábně zapáchajícího obsahu prádelního koše na hromádky podle barevnosti. A přesně to by měl zvládnout projekt Tidybot, na kterém spolupracují zástupci Princetonu, Stanfordu a dokonce i Googlu.
Tidybot: Personalized Robot Assistance using Large Language Models
— AI Breakfast (@AiBreakfast) May 10, 2023
In this video, Tidybot sorts laundry, trash, and places items in locations specified by the user pic.twitter.com/OqqGS4TJNG
Popis jejich společného projektu zní poněkud „strojeně“, jako by ho psala umělá inteligence sama: „Ukazujeme, že roboti mohou kombinovat plánování a vnímání založené na jazyce se schopností shrnutí několika snímků pomocí rozsáhlých jazykových modelů (LLM), a odvodit tak zobecněné preference uživatele, které jsou široce použitelné pro budoucí interakce. Tento přístup umožňuje rychlou adaptaci a dosahuje 91,2% přesnosti u neviděných objektů v naší srovnávací datové sadě. Náš přístup také demonstrujeme na reálném mobilním manipulátoru TidyBot, který úspěšně odkládá 85,0 % objektů v reálných testovacích scénářích.“
V tomto případě jedno video vypoví za tisíc slov. Robot zkrátka zvládne třídit prádlo podle slovního zadání uživatele. Stejně snadno se naučí uklízet hračky po dětech, dokonce mezi nimi rozezná odpadky, které dopraví na své místo a zvládne je také roztřídit podle materiálu. Zklamáním však je, že prozatím se neplánuje komerční využití tohoto projektu. Jde spíše o vědeckou snahu najít způsob, jak využívat velké jazykové modely k něčemu jinému než jen ke generování velkého množství zavádějících textů.
