Google ने RT-2 नामक एक विशेष प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम बनाया है जो रोबोटों को चित्रों और शब्दों को समझने और समझाने में मदद करता है।
Google अपने रोबोटों को रोबोटिक ट्रांसफार्मर (RT-2) नामक एक नया टूल देकर अधिक स्मार्ट बना रहा है। यह उपकरण रोबोटों को उन चीज़ों को बेहतर ढंग से समझने और पहचानने में मदद करता है जिन्हें वे देखते और सुनते हैं। इससे उन्हें निर्देशों को अधिक सटीकता से समझने और उनका पालन करने में भी मदद मिलती है, ताकि वे जो भी उनसे कहा जाए उसे करने के लिए सही चीजें चुन सकें।
हाल के प्रयोगों में, शोधकर्ताओं ने एक सिम्युलेटेड रसोई कार्यालय परिदृश्य में रोबोटिक बांह के साथ आरटी-2 का परीक्षण किया। रोबोट को एक तात्कालिक हथौड़े (जो चट्टान निकला) की पहचान करने और थके हुए व्यक्ति को पेश करने के लिए एक पेय चुनने का निर्देश दिया गया था (जहां उसने रेड बुल को चुना था)। इसके अतिरिक्त, शोधकर्ताओं ने रोबोट को कोक कैन को टेलर स्विफ्ट की तस्वीर के पास ले जाने का निर्देश दिया, जिससे प्रसिद्ध गायक के लिए रोबोट की आश्चर्यजनक पसंद का पता चला।
इस मॉडल को विकसित करने के लिए, Google ने वेब और रोबोटिक्स डेटा के संयोजन का उपयोग करके RT-2 को प्रशिक्षित किया, बार्ड, Google के स्वामित्व वाले भाषा मॉडल जैसे बड़े भाषा मॉडल में प्रगति का लाभ उठाया। रोबोटिक जानकारी के साथ भाषा डेटा का यह संलयन, जिसमें रोबोटिक जोड़ों को कैसे चलना चाहिए, का ज्ञान भी शामिल है, एक विजयी दृष्टिकोण साबित हुआ। इसके अलावा, आरटी-2 अंग्रेजी के अलावा अन्य भाषाओं में दिए गए निर्देशों को समझने में दक्षता प्रदर्शित करता है, जो एआई-संचालित रोबोटों के लिए क्रॉस-लिंगुअल क्षमताओं में उल्लेखनीय प्रगति दर्शाता है।
आरटी-2 जैसे वीएलए मॉडल के आगमन से पहले, रोबोट को पढ़ाने के लिए प्रत्येक विशिष्ट कार्य के लिए कठिन और समय लेने वाली व्यक्तिगत प्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती थी। हालाँकि, इन उन्नत मॉडलों की शक्ति रोबोटों को सूचनाओं के विशाल पूल से जानकारी प्राप्त करने में सक्षम बनाती है, जिससे वे तुरंत सूचित निष्कर्ष और निर्णय ले सकते हैं।
अधिक बुद्धिमान रोबोट बनाने का Google का प्रयास पिछले वर्ष अपने भाषा मॉडल LLM PaLM को रोबोटिक्स में एकीकृत करने की घोषणा के साथ शुरू हुआ, जिसका समापन PaLM-SayCan प्रणाली के विकास में हुआ। इस प्रणाली का उद्देश्य एलएलएम को भौतिक रोबोटिक्स के साथ जोड़ना था और Google की वर्तमान उपलब्धियों की नींव रखी।
फिर भी, नया रोबोट अपनी खामियों से रहित नहीं है। न्यूयॉर्क टाइम्स द्वारा देखे गए एक लाइव प्रदर्शन के दौरान, रोबोट को सोडा के स्वादों की सही पहचान करने और कभी-कभी फल को सफेद रंग के रूप में गलत पहचानने में कठिनाई हुई। ऐसी गड़बड़ियाँ वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए एआई तकनीक को परिष्कृत करने में चल रही चुनौतियों को उजागर करती हैं।
