MIT Araştırmacıları, Robot Eğitmek İçin Yöntem Geliştirdi

Yapay zekânın tarihsel gelişimine baktığımızda, geçmişte belirli şartlar altında çalışan modellerin ne kadar yavaş geliştiği ve ne kadar masraflı olduğu ortaya çıkmıştı. Süre içinde nöral ağlar yeterince geliştiklerinde bundan dolayı eski usül geliştirilmiş sistemlerin yerini almış ve büyük dil modellerinin ortaya çıkmasını sağlamıştı. Benzer bir değişiklik robotlar için de gerçekleşebilir.

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacıları, yalnız belirli şartlar altında çalışabilen robot geliştirme şekilleri yerine kullanabilecek ve büyük dil modellerinin emek harcama mantığını çağrıştıran bir yöntem tanıttı. Bu yöntemde robotlar, değişik kaynaklardan gelen veriler ve kendi topladıkları veriler ile eğitiliyor. Böylece yeni bir iş öğrenmeleri ya da yeni şartlara uyum sağlamaları daha kolay oluyor.

Dil modellerinden esin alındı

Araştırmacılar, bu yöntemi geliştirirken ChatGPT benzer biçimde büyük dil modellerinden esin aldıklarını beyan etti. Büyük dil modellerin evvelde büyük boyutlu dil verisi ile eğitilip sonrasında oldukça azca eğitim ile kullanılabilmesinden yola çıkan araştırmacılar, “Ayrışık Ön Eğitimli Dönüştürücüler” (HPT) adını verdikleri bir model geliştirdi. Bu model yardımıyla değişik kamera ve sensörlerden gelen veriler bir arada işlenebiliyor ve robotların yeni görevleri daha kolay öğrenmesi sağlanıyor.

Yeni yöntem yardımıyla robotlar hem daha becerikli şekilde hareket edebiliyor ve değişik işler gerçekleştirebiliyorlar. Araştırmacılar şimdi bu yöntemin gelişme potansiyelini inceleyecek. Hedeflerini ise uygulama indirir benzer biçimde indirilip kurulabilen robot beyinleri olarak açıklıyorlar.