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मनुष्यों को बेहतर ढंग से समझने के लिए Google अपने सहायक रोबोटों में AI भाषा कौशल जोड़ता है

हम अभी भी रॉबी द रोबोट से बहुत दूर हैं

Google की मूल कंपनी, Alphabet, अपनी दो सबसे महत्वाकांक्षी अनुसंधान परियोजनाओं - रोबोटिक्स और AI भाषा समझ - को एक "सहायक रोबोट" बनाने के लिए ला रही है जो प्राकृतिक भाषा आदेशों को समझ सकता है।

2019 से, अल्फाबेट ऐसे रोबोट विकसित कर रहा है जो पेय लाने और सतहों की सफाई जैसे सरल कार्य कर सकते हैं। यह एवरीडे रोबोट्स प्रोजेक्ट अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है - रोबोट धीमे और संकोची हैं - लेकिन बॉट्स को अब एक अपडेट मिला है: बेहतर भाषा समझ, Google के PaLM लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के सौजन्य से।

अधिकांश रोबोट केवल "मेरे लिए पानी की बोतल लाओ" जैसे छोटे, सरल निर्देशों का जवाब देते हैं। लेकिन Google के GPT-3 और MuM जैसे LLM अधिक तिरछी कमांड के पीछे के इरादे का बेहतर विश्लेषण करने में सक्षम हैं। Google उदाहरण में, आप रोज़मर्रा के रोबोट प्रोटोटाइप में से एक से कह सकते हैं "मैंने अपना पेय गिरा दिया, क्या आप मदद कर सकते हैं?" रोबोट इस निर्देश को संभावित क्रियाओं की एक आंतरिक सूची के माध्यम से फ़िल्टर करता है और इसे "मुझे रसोई स्पंज लाओ" के रूप में व्याख्या करता है।

हाँ, यह "स्मार्ट" रोबोट के लिए निम्न स्तर है, लेकिन यह निश्चित रूप से अभी भी एक सुधार है! वास्तव में क्या स्मार्ट होगा यदि यह रोबोट आपको एक पेय गिराता हुआ देखे, आपको "गह माय गॉड माय स्टंपल ड्रिंक" चिल्लाते हुए सुना और फिर मदद की।

Google ने परिणामी प्रणाली PaLM-SayCan को डब किया, वह नाम जो यह दर्शाता है कि मॉडल कैसे LLMs की भाषा समझ कौशल ("Say") को उनके रोबोटों की "पहुंच-योग्यता ग्राउंडिंग" के साथ जोड़ता है (जो कि "कैन" है - संभावित क्रियाओं के माध्यम से निर्देशों को फ़िल्टर करना) .

Google का कहना है कि PaLM-SayCan को अपने बॉट्स में एकीकृत करके, बॉट्स 101 उपयोगकर्ता निर्देशों के लिए 84% समय के लिए सही प्रतिक्रियाओं की योजना बनाने में सक्षम थे और उन्हें सफलतापूर्वक 74% समय पर निष्पादित किया। यह एक ठोस हिट दर है, लेकिन इन नंबरों को एक चुटकी नमक के साथ लिया जाना चाहिए। हमारे पास 101 आदेशों की पूरी सूची नहीं है, इसलिए यह स्पष्ट नहीं है कि वे निर्देश कितने सख्त थे। क्या उन्होंने वास्तव में भाषा की पूरी चौड़ाई और जटिलता पर कब्जा कर लिया है जिसे हम एक वास्तविक घरेलू रोबोट सहायक को समझने की उम्मीद करेंगे? यह संभावना नहीं है।

ऐसा इसलिए है क्योंकि होम रोबोट पर काम करने वाले Google और अन्य लोगों के लिए यह बड़ी चुनौती है: वास्तविक जीवन पूरी तरह से गड़बड़ है। कई जटिल आदेश हैं जो हम एक वास्तविक घरेलू रोबोट से पूछना चाहते हैं, "सोफे के नीचे गिराए गए अनाज को पोंछें" से लेकर "पास्ता सॉस के लिए प्याज को भूनें" (दोनों कमांड जिनमें बहुत अधिक ज्ञान होता है, से अनाज को कैसे साफ करें, प्याज फ्रिज में कहां हैं और उन्हें कैसे तैयार करें, इत्यादि)।

यही कारण है कि इस सदी का एकमात्र घरेलू रोबोट जो सफलता का एक मामूली भी हासिल करता है - रोबोट वैक्यूम क्लीनर - का जीवन में केवल एक ही उद्देश्य है: गंदगी को चूसना।

जैसा कि AI दृष्टि और नेविगेशन जैसे कौशल में सुधार प्रदान करता है, हम अब नए प्रकार के बॉट्स को बाजार में प्रवेश करते हुए देख रहे हैं, लेकिन वे अभी भी उद्देश्यपूर्ण रूप से सीमित हैं कि वे क्या कर सकते हैं। उदाहरण के लिए लैब्राडोर सिस्टम्स के रिट्रीवर बॉट को लें। यह मूल रूप से पहियों पर एक शेल्फ है जो वस्तुओं को घर के एक हिस्से से दूसरे हिस्से में ले जाती है। इस सरल अवधारणा में निश्चित रूप से बहुत अधिक संभावनाएं हैं - रेट्रिवर रोबोट सीमित गतिशीलता वाले लोगों के लिए अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हो सकता है - लेकिन हम अभी भी अपने सपनों के रोबोट बटलर से एक लंबा सफर तय कर रहे हैं।

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