Il nuovo robot di auto-miglioramento di DeepMind rivoluziona l’intelligenza artificiale
DeepMind, la società di intelligenza artificiale di Google, ha recentemente presentato un nuovo robot di auto-miglioramento che promette di rivoluzionare il campo della robotica. Utilizzando la tecnologia alla base dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), DeepMind ha creato un’intelligenza artificiale chiamata RoboCat, in grado di apprendere rapidamente nuove abilità e adattarsi a diversi corpi robotici.
I robot autonomi hanno fatto progressi nel mondo reale, ma rimangono fragili e limitati nella loro capacità di adattarsi alle mutevoli condizioni ambientali. Tuttavia, i ricercatori di DeepMind hanno dimostrato che l’architettura basata su trasformatore, che ha dimostrato grande successo nell’ambito dei modelli di linguaggio, potrebbe essere applicata alla robotica per creare agenti robotici più adattabili e generici.
La chiave del successo di RoboCat risiede nella sua capacità di apprendere autonomamente e di migliorarsi rapidamente. Utilizzando un set di dati diversificato, comprendente dimostrazioni umane e controlli di bracci robotici simulati, il modello è stato addestrato per padroneggiare una vasta gamma di compiti robotici. Inoltre, la sua architettura basata su trasformatore consente a RoboCat di ingerire una quantità significativa di dati, consentendo una maggiore capacità di apprendimento rispetto alle forme precedenti di intelligenza artificiale.
Ciò che rende RoboCat ancora più rivoluzionario è la sua abilità di auto-miglioramento. I ricercatori hanno creato modelli spin-off ottimizzati per compiti specifici, che sono stati utilizzati per generare ulteriori dimostrazioni del compito. Questi dati sono stati quindi incorporati nel set di addestramento, consentendo a una nuova versione di RoboCat di mostrare prestazioni migliorate. Dopo diversi cicli di auto-miglioramento e formazione su nuovi compiti, RoboCat ha mostrato un aumento significativo della sua capacità di completare compiti mai visti prima.
Sebbene il modello non sia ancora perfetto e presenti alcune lacune nelle prestazioni, i risultati dimostrano che l’intelligenza artificiale basata su trasformatore potrebbe aprire la strada a una nuova generazione di agenti robotici più adattabili e generici. La capacità di RoboCat di apprendere rapidamente nuove abilità e di adattarsi a diverse configurazioni hardware potrebbe accelerare la ricerca nel campo della robotica, riducendo la dipendenza dalla supervisione umana durante il processo di addestramento.
Il successo di RoboCat getta le basi per lo sviluppo di robot più intelligenti e versatili che potrebbero essere utilizzati in una vasta gamma di applicazioni. Con ulteriori miglioramenti e raffinamenti, potremmo presto assistere a una nuova era di robotica in cui le macchine saranno in grado di apprendere e adattarsi autonomamente, aprendo infinite possibilità per l’automazione e l’assistenza umana.
