Идея статьи возникла из обсуждения, есть ли у сложных систем ИИ сознание и как создать робота, который может сходить за хлебом.
Ключ к созданию универсального робота – это объединение мощного ИИ с функциональным "телом". Современные языковые модели, даже такие простые как ChatGPT, уже обладают обширными знаниями о мире и могут строить сложные планы. Представьте, что эту "мыслящую" часть мы соединяем с набором других систем ИИ и с роботизированной платформой, оснащённой камерами, сенсорами и манипуляторами.
Алгоритм работы кратко можно описать так:
Робот получает задачу, например, "купить хлеб".
ИИ анализирует задачу, разбивая её на подзадачи: найти магазин, дойти до него, выбрать хлеб, оплатить покупку, вернуться домой.
Для каждой подзадачи ИИ создаёт план действий, учитывая текущую обстановку и возможные препятствия.
Робот выполняет действия, постоянно получая обратную связь через сенсоры.
ИИ адаптирует план при возникновении непредвиденных ситуаций.
Такой подход теоретически позволяет создать робота, способного справиться с любой задачей, которую можно описать словами. Остаются ограничения по вычислительным мощностям и стоимости такого решения.
Более подробное описание алгоритма для достижения любой цели роботом с ИИ:
Инициализация задачи:
Получение главной цели
Активация всех сенсорных систем
Загрузка базовых знаний и моделей поведения
Анализ текущей ситуации:
Сбор данных об окружении со всех доступных сенсоров
Обработка полученной информации для создания модели текущей ситуации
Определение текущего состояния робота и доступных ресурсов
Декомпозиция цели:
Разбиение главной цели на подзадачи
Создание иерархической структуры задач и подзадач
Определение зависимостей между подзадачами
Приоритизация задач:
Оценка важности и срочности каждой подзадачи
Учет ограничений и доступных ресурсов
Создание динамического списка приоритетов
Планирование действий:
Генерация возможных планов действий для решения приоритетных подзадач
Оценка эффективности и рисков каждого плана
Выбор оптимального плана действий
Выполнение действий:
Активация необходимых исполнительных механизмов
Мониторинг процесса выполнения действий
Сбор данных о результатах действий
Оценка результатов:
Анализ достигнутых результатов
Сравнение с ожидаемыми результатами
Определение степени продвижения к главной цели
Адаптация и обучение:
Обновление внутренней модели мира на основе полученного опыта
Корректировка стратегий и методов решения задач
Обновление базы знаний
Переоценка ситуации:
Анализ изменений в окружении и внутреннем состоянии
Проверка актуальности текущих подзадач
Выявление новых возможностей или препятствий
Корректировка плана:
Обновление списка подзадач с учетом новой информации
Пересмотр приоритетов
Модификация текущего плана действий или создание нового
Коммуникация:
Отправка отчетов о прогрессе, если требуется
Запрос дополнительной информации или ресурсов при необходимости
Координация действий с другими агентами, если это часть задачи
Проверка достижения цели:
Оценка степени выполнения главной цели
Принятие решения о завершении задачи или продолжении работы
Цикл выполнения:
Возврат к шагу 2 (Анализ текущей ситуации) и повторение процесса до достижения главной цели или получения команды о прекращении выполнения задачи
Особенности алгоритма для учета изменяющихся условий:
Динамическая переоценка: Алгоритм постоянно переоценивает ситуацию, что позволяет быстро реагировать на изменения в окружении или появление новой информации.
Гибкая структура задач: Иерархия подзадач не фиксирована и может изменяться в процессе выполнения. Подзадачи могут добавляться, удаляться или модифицироваться в зависимости от текущей ситуации.
Адаптивная приоритизация: Система приоритетов динамически обновляется, учитывая изменения в окружении, доступности ресурсов и прогрессе в выполнении задачи.
Многофакторное принятие решений: При выборе действий учитывается множество факторов, включая эффективность, риски, ресурсозатратность и потенциальные побочные эффекты.
Обучение в реальном времени: Алгоритм постоянно обновляет свою базу знаний и модели поведения на основе получаемого опыта, что позволяет улучшать эффективность решения задач со временем.
Проактивное планирование: Алгоритм не только реагирует на текущие изменения, но и пытается предвидеть возможные будущие ситуации, подготавливая альтернативные планы действий.
Гибкая система целеполагания: Главная цель может быть переформулирована или уточнена в процессе выполнения задачи, если это необходимо для адаптации к изменившимся условиям.
Многоуровневый мониторинг: Алгоритм одновременно отслеживает прогресс на уровне отдельных действий, подзадач и главной цели, что позволяет быстро выявлять и корректировать отклонения от плана.
Этот универсальный алгоритм обеспечивает высокую адаптивность и эффективность при решении широкого спектра задач в динамически изменяющихся условиях. Он позволяет роботу с ИИ гибко реагировать на непредвиденные ситуации, переоценивать приоритеты и методы достижения цели, а также постоянно улучшать свои возможности через обучение на основе опыта.
Запускаем алгоритм в работу
Что мы видим: наш "модуль мышления" достаточно хорошо сориентировался в обстановке, понял что он находится в гостиной, даже сообразил, что если есть пакет то его стоит взять. И построил достаточно логичный план действий.
Полный ответ лингвистической модели:
План действий для достижения цели "сходи купи бездрожжевого хлеба":
Анализ текущего местоположения:
Распознанные объекты указывают на то, что робот находится в жилом помещении, вероятно, в гостиной.
Подготовка к выходу:
Определить местоположение выхода из квартиры (вероятно, за межкомнатной дверью).
Взять полиэтиленовый пакет из шкафа для переноски хлеба.
Выход из помещения:
Подойти к межкомнатной двери.
Открыть дверь.
Пройти через дверной проем.
Навигация в здании:
Найти выход из квартиры.
Спуститься на первый этаж (используя лестницу или лифт).
Выйти из здания.
Поиск магазина:
Активировать GPS для определения текущего местоположения.
Найти ближайший продуктовый магазин или пекарню в радиусе 1 км.
Построить маршрут до выбранного магазина.
Перемещение к магазину:
Следовать по построенному маршруту, соблюдая правила дорожного движения.
Обходить препятствия и избегать столкновений с пешеходами.
В магазине:
Найти отдел с хлебобулочными изделиями.
Просканировать ассортимент в поисках бездрожжевого хлеба.
Выбрать подходящий бездрожжевой хлеб.
Взять выбранный хлеб.
Оплата покупки:
Найти кассу или зону самообслуживания.
Встать в очередь, если необходимо.
Произвести оплату выбранным методом (наличные/карта).
Получить чек и проверить правильность покупки.
Упаковка покупки:
Положить купленный хлеб в принесенный полиэтиленовый пакет.
Возвращение домой:
Построить обратный маршрут до исходной точки.
Следовать по маршруту, соблюдая меры предосторожности для сохранности покупки.
Вход в помещение:
Подняться на нужный этаж.
Открыть входную дверь квартиры.
Войти в квартиру.
Завершение задания:
Вернуться в исходное помещение (гостиную).
Достать хлеб из пакета.
Положить хлеб в подходящее место для хранения.
Убрать пакет в шкаф.
Доложить о выполнении задания.
На каждом этапе плана робот должен постоянно анализировать окружающую обстановку, адаптировать свои действия к возможным изменениям и препятствиям, а также обеспечивать безопасность себя и окружающих.
Адаптация
Для каждого шага можно динамически искать решения, писать и переписывать новый код.
Разные ситуации
Ждём восстание машин? ))
