Desenvolvimento de Modelo de Cognição Mundial para Interação Robótica
Revolutionizando a Interação Robótica com o Mundo-Cognição Modelo
Introdução
Nos dias de hoje, os sistemas de linguagem podem interagir fluentemente com os usuários em software, mas os robôs ainda enfrentam desafios para alcançar uma interação semelhante em tarefas físicas.
Os paradigmas atuais de controle robótico, incluindo políticas de visão-linguagem-ação e planejadores baseados em modelos do mundo, são geralmente otimizados para a execução de instruções, deixando os usuários com pouca visibilidade sobre por que uma ação é escolhida e poucas mecanismos para reorientar, corrigir ou ensinar o robô através da interação.
Desenvolvimento do Modelo de Cognição Mundial
Para resolver esse problema, apresentamos o Modelo de Cognição Mundial (WCM), um agente corporificado centrado em humanos construído na arquitetura SLAK (Sensação, Lógica, Ação e Conhecimento) e uma execução assimétrica.
SLAK separa percepção, razão, controle e memória, enquanto a execução permite que a razão, o diálogo e a execução ocorram de forma concorrente.
O WCM introduz uma modalidade de ensino em tempo real em que os usuários podem ensinar o robô tarefas difíceis ou de longo horizonte interativamente.
Aprendizagens de episódios de ensino e rolagens de tarefas autônomas são refinadas em supervisão da cadeia de pensamento para melhorar contínuamente o modelo.
Resultados
Com um sucesso médio de 73,8%
persistentes em 9 tarefas de interação homem-robô realistas, incluindo tarefas mantidas à margem da fine-tuning CoT e tarefas de longo prazo aprendidas através de ensino.
Conclusão
O WCM representa um passo importante em direção a sistemas de interação robótica mais eficazes e eficientes que podem ser ensinados e adaptados pelos usuários.
Eles abrem perspectivas para aplicações práticas em domínios como manuseio, educação e assistência à saúde.
Além disso, a integração de um modelo de cognição mundial nos sistemas robóticos pode impulsionar a inovação na interação homem-robô em diferentes contextos, melhorando a experiência humana e aumentando a produtividade.
Impacto Prático
A adoção generalizada de WCM pode contribuir para o avanço da assistente virtual pessoal no contexto da vida cotidiana, melhorando significativamente a experiência do usuário. Além disso, isso poderá trazer significativos benefícios de acessibilidade para indivíduos com dificuldades motores devido a doenças neuromusculares e trastornos do movimento.
A partir disso, o modelo poderá ser aprimorado e integrado a outros sistemas para criar uma rede que aumente ainda mais a inteligência artificial e a capacidade de aprendizado dos sistemas, o que pode ser uma tendência de negócios que pode trazer muitas oportunidades futuras para diversos setores.
