Естественный язык помогает ИИ лучше программировать и управлять роботами
Исследователи из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института разработали три нейросимвольных метода, позволяющих языковым моделям искусственного интеллекта (ИИ) находить более качественные абстракции в естественном языке и использовать их для выполнения сложных задач. Фреймворки LILO, Ada и LGA создают библиотеки абстракций в конкретных областях применения ИИ.
LILO помогает синтезировать, сжимать и документировать программный код. «Языковые модели предпочитают работать с функциями, которые названы на естественном языке», — объясняет ведущий автор исследования Гейб Гранд. LILO создает понятные человеку абстракции и присваивает им названия на естественном языке, что делает код более интерпретируемым.
Ada развивает библиотеки полезных планов для виртуальных бытовых задач и игр, предлагая абстракции действий на основе описаний на естественном языке. Включение GPT-4 в Ada позволило системе выполнить на 59-89% больше задач в кухонном симуляторе и Minecraft по сравнению с базовым алгоритмом.
LGA помогает роботам лучше интерпретировать окружающую среду, отбрасывая несущественные детали. Описание задачи на естественном языке переводится в абстракции, необходимые для ее решения. LGA направлял роботов Boston Dynamics Spot поднимать фрукты и выбрасывать напитки в мусорку, показывая потенциал метода.
Используя привычные человеку слова, эти нейросимвольные методы дают языковым моделям важный контекст, помогающий справляться со все более сложными задачами в программировании, планировании и робототехнике. Более глубокое понимание ключевых слов в запросах открывает путь к созданию более человекоподобного ИИ.
