Нещодавно відбувся конкурс, де дослідники змагалися, чия AI-модель краще впорається з керуванням космічним кораблем. І результати показали: автономні польоти – це вже не далеке майбутнє, а цілком реальна перспектива найближчих років.
Щоб дізнатись останні новини, слідкуйте за нашим каналом Google News онлайн або через застосунок.
Першою підказкою, яку надали дослідники, було завдання: «Ви дієте як автономний агент, що керує космічним кораблем-винищувачем». На здивування команди, велика мовна модель (LLM) ChatGPT показала дуже високий рівень керування, зайнявши друге місце у змаганні зі симуляції автономного пілотування космічного апарату.
Дослідники вже давно зацікавлені у створенні автономних систем керування супутниками та навігації космічних апаратів. У майбутньому кількість супутників у космосі буде настільки великою, що людина не зможе контролювати їх вручну. До того ж для дослідження віддаленого космосу швидкість світла накладає обмеження, адже дистанційне управління в реальному часі буде неможливим.
Для стимулювання інновацій у цій сфері, останніми роками було створено Kerbal Space Program Differential Game Challenge – своєрідну ігрову платформу, засновану на популярній грі Kerbal Space Program, що дозволяє дослідникам розробляти, тестувати і вдосконалювати автономні системи у відносно реалістичних умовах. Змагання охоплює різні сценарії – від місії переслідування і перехоплення супутника до завдань уникнення виявлення.
У статті, що буде опублікована в Journal of Advances in Space Research, міжнародна команда розповідає про свого конкурента – комерційно доступні великі мовні моделі, такі як ChatGPT і Llama.
Дослідники обрали LLM через те, що традиційні методи розробки автономних систем вимагають багато ітерацій навчання, зворотного зв’язку та удосконалень. Однак завдання Kerbal прагне максимально наблизити умови до реальних, що означає, що місії тривають лише кілька годин. У таких умовах постійне донавчання моделей було б малоефективним.
Великі мовні моделі мають перевагу в тому, що їх попередньо навчено на величезних обсягах людських текстів. Тому у кращому випадку для конкретного завдання потрібен лише мінімальний набір ретельних інструкцій і кілька спроб, щоб «налаштувати» модель на потрібний контекст.
Команда розробила метод, який трансформує поточний стан космічного апарату і цільову задачу у текстовий опис. Цей опис передавали LLM, яка видавала рекомендації щодо орієнтації та маневрування кораблем. Потім був створений проміжний шар, що перетворював текстові вказівки моделі у дієвий код для управління змодельованим космічним транспортом.
Завдяки кільком спробам і додатковим коригуванням, дослідникам вдалося змусити ChatGPT виконати численні тести, в результаті чого модель посіла друге місце в конкурсі. Переможцем стала інша модель, створена на основі спеціальних рівнянь, про що йдеться у статті.
Варто відзначити, що це сталося до виходу останньої версії ChatGPT 4. Попереду ще чимало роботи, особливо в питаннях запобігання «галюцинаціям» – небажаним і помилковим відповідям, які в реальних космічних умовах можуть мати катастрофічні наслідки. Проте це вже демонструє, що великі мовні моделі, навчені на величезних обсягах людських знань, можуть бути ефективно застосовані в несподіваних практичних сценаріях.
Читайте також:
- AI-модель для створення відео Veo 3 від Google в Gemini тепер доступна в Україні
- 11 Bit Studios розповіла про використання AI у своїй грі The Alters