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.
Ждём восстание машин? ))
