MIT tədqiqatçıları robotların gələcəkdə bir çox işi görməyi daha sürətli öyrənə biləcəkləri bir üsul hazırlayıblar. Ümumiyyətlə, hazırda robotlar əksər sahələrdə istifadə olunmasa da, populyarlaşmağa başlayıblar. Tədqiqatçılar isə gələcəkdə həyatımızın əsas hissəsinə çevriləcək bu robotları daha sürətli öyrətmək niyyətindədirlər.
Süni intellektin tarixi inkişafına nəzər saldığımız zaman müəyyən şərtlər altında işləyən modellərin nə qədər yavaş inkişaf etdiyi və keçmişdə nə qədər baha başa gəldiyi ortaya çıxır. Zaman keçdikcə, neyron şəbəkələri kifayət qədər inkişaf etdikdə, onlar köhnə sistemləri əvəz etdi və böyük dil modellərinin yaranmasına səbəb oldu. İndi isə oxşar dəyişikliklər robotlar üçün də baş verə bilər. Massaçusets Texnologiya İnstitutunun (MIT) tədqiqatçıları böyük dil modellərinin iş məntiqinə bənzəyən, yalnız müəyyən şərtlər altında işləyə bilən robot inkişaf metodlarının yerinə istifadə edilə bilən bir üsul təqdim ediblər. Bu üsul ilə robotlar müxtəlif mənbələrdən alınan məlumatlar və özləri topladıqları məlumatlar ilə öyrədilir.
Tədqiqatçılar bu metodu inkişaf etdirərkən ChatGPT kimi böyük dil modellərindən ilham aldıqlarını bildiriblər. Böyük dil modellərinin geniş miqyaslı dil məlumatları ilə öyrədilə biləcəyini və daha sonra çox az təlimlə istifadə oluna biləcəyini nəzərə alan tədqiqatçılar “Heterogen Pre-Trained Transformers” (HPT) adlı model hazırlayıblar. Bu model sayəsində müxtəlif kameralar və sensorlardan alınan məlumatlar birlikdə işlənə bilər, bu da robotların yeni tapşırıqları daha asan öyrənməsinə şərait yaradır. Yeni üsul sayəsində robotlar daha bacarıqlı hərəkət edə və müxtəlif tapşırıqları yerinə yetirə bilirlər.
