Путь от GPT-3 к управлению роботами с помощью больших языковых моделей
Большие языковые модели (LLM, Large Language Models) — это нейросети, обученные работать с текстом. Поворотным моментом для ИИ стала модель GPT-3 от OpenAI в 2020 году. Она научилась решать множество задач, не претерпевая специального обучения для каждой из них. Через пару лет появились чатботы типа ChatGPT, ставшие понятными и удобными пользователям. Похожий путь проходит и робототехника. В 2023 году Google представил модель RT-2 — LLM, которая умеет обрабатывать не только текст, но и изображения, а главное — напрямую генерировать команды для физических роботов.
Особенность RT-2: визуально-языковое управление действиями робота
RT-2 — это модель с несколькими входами: она одновременно «читает» текст и «видит» изображения (визуально-языковая модель, VLA — vision-language-action). На выходе модели — конкретные действия для робота: как двигаться, хватать предметы, манипулировать ими. Это новое качество — прямое управление роботами из знаний, полученных в интернете и на изображениях. Например, робот увидел на столе банку Coca-Cola и фотографии певицы Тейлор Свифт, Снуп Догга и Тома Круза. Инструкция «перемести банку к Тейлор Свифт» заставила робота выполнить нужное действие, хотя модель вообще не тренировалась на таких задачах и не знала заранее, кто такая Тейлор Свифт.
Почему размер модели важен для роботов и их понимания
RT-2 был значительно больше предыдущих моделей: у RT-1 было 35 миллионов параметров, у RT-2 — уже миллиарды. Параметры — это как внутренние «настройки» нейросети, влияющие на ее способность обобщать и понимать сложные задачи. Как и в GPT-3, размер RT-2 позволил модели получить новый «набор умений», которые появились неожиданно, без целенаправленного обучения (их называют emergent capabilities). Например, понимание сложных инструкций, связанных с объектами и людьми, которые модель не видела в обучении.
Как RT-2 положил начало новому этапу в робототехнике
Успех RT-2 вызвал волну инвестиций и интереса к роботам с управлением от больших моделей. Теперь компании как в США, так и в Китае активно создают стартапы и опытные образцы роботов, которые учатся действовать в реальном мире, используя внешние знания из текста и изображений в интернете. Это меняет само понимание робототехники: роботы перестают быть «заученными» для отдельных задач, они становятся гибкими, способными адаптироваться к новому.
Как попытаться использовать идеи RT-2 в своих проектах
Для обычного пользователя пока сложно самостоятельно использовать RT-2 или подобные модели — они требуют больших вычислительных ресурсов и технических знаний. Но уже сегодня можно ознакомиться с базовыми принципами работы визуально-языковых моделей и попробовать сервисы с похожими технологиями, которые появляются на рынке. Начните с изучения большого гида по OpenClaw, который поможет понять, как устроены современные нейросети для управления и взаимодействия с роботами через язык и зрение.
Почему эти разработки актуальны и кому они нужны
Если вы как пользователь или бизнес хотите, чтобы робот в реальной среде мог выполнять самые разные задачи по вашим инструкциям, эти технологии — будущее. Их преимуществом становится понимание сложных и неожиданных команд, основанное на знаниях из интернета и визуальных данных. Пока это в первую очередь актуально для компаний, работающих с роботами, но в ближайшие годы такие возможности появятся и в более привычных устройствах и сервисах. Если вы интересуетесь возможностями ИИ и робототехники, изучение основ визуально-языковых моделей расширит ваш кругозор и подготовит к новому этапу развития технологий.
Изучайте подробности по ссылкам в наших обзорах по ИИ, и если хотите следить за развитием ИИ-агентов — следите за разделом новостей OpenClaw, где мы подробно разбираем подобные прорывы.