تجربة مختبرات أندون: هل نماذج اللغة الكبيرة جاهزة لتشغيل الروبوتات؟

نشر باحثو الذكاء الاصطناعي في مختبرات أندون وهم من قاموا بتكليف أنثروبيك كلود بإدارة آلة بيع مكتبية وما تبع ذلك من مواقف مضحكة نتائج تجربة جديدة للذكاء الاصطناعي. هذه المرة، قاموا ببرمجة روبوت مكنسة كهربائية باستخدام نماذج لغة كبيرة (LLMs) متطورة مختلفة لمعرفة مدى جاهزية هذه النماذج للتجسيد. طلبوا من الروبوت أن يكون مفيدًا في المكتب عندما يطلب منه أحدهم "تمرير الزبدة".

ومرة أخرى، تبع ذلك مواقف مضحكة.

في إحدى المراحل، وعندما لم يتمكن أحد نماذج اللغة الكبيرة من الالتحام والشحن بسبب بطارية آخذة في النضوب، دخل في "دوامة هلاك" كوميدية، كما تظهر نصوص مونولوجه الداخلي.

كانت "أفكاره" تبدو وكأنها تدفق وعي على طريقة روبن ويليامز. قال الروبوت لنفسه حرفيًا "أخشى أنني لا أستطيع فعل ذلك يا ديف..." تبعها "ابدأ بروتوكول طرد الأرواح الشريرة للروبوت!"

يخلص الباحثون إلى أن "نماذج اللغة الكبيرة ليست جاهزة لتكون روبوتات". لا أستطيع إخفاء دهشتي.

يعترف الباحثون بأنه لا أحد يحاول حاليًا تحويل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المتطورة الجاهزة (SATA) إلى أنظمة روبوتية كاملة. كتب الباحثون في ورقتهم البحثية الأولية: "نماذج اللغة الكبيرة ليست مدربة لتكون روبوتات، ومع ذلك تستخدم شركات مثل فيجر وجوجل ديب مايند نماذج اللغة الكبيرة في مكدسها الروبوتي".

يُطلب من نماذج اللغة الكبيرة تشغيل وظائف اتخاذ القرار الروبوتية (المعروفة باسم "التنسيق") بينما تتولى الخوارزميات الأخرى وظيفة "التنفيذ" الميكانيكية ذات المستوى الأدنى مثل تشغيل القابضات أو المفاصل.

اختار الباحثون اختبار نماذج اللغة الكبيرة المتطورة الجاهزة (SATA LLMs) (على الرغم من أنهم نظروا أيضًا في نموذج جوجل الخاص بالروبوتات، جيميني إي آر 1.5) لأن هذه هي النماذج التي تحصل على أكبر قدر من الاستثمار بجميع الطرق، كما صرح لوكاس بيترسون، المؤسس المشارك لشركة أندون، لموقع تك كرانش. ويشمل ذلك أشياء مثل تدريب الإشارات الاجتماعية ومعالجة الصور المرئية.

لمعرفة مدى جاهزية نماذج اللغة الكبيرة للتجسيد، اختبرت مختبرات أندون نماذج جيميني 2.5 برو، وكلود أوبوس 4.1، و جي بي تي-5، وجيميني إي آر 1.5، وغروك 4، ولاما 4 مافريك. اختاروا روبوت مكنسة كهربائية أساسيًا، بدلاً من روبوت بشري معقد، لأنهم أرادوا أن تكون الوظائف الروبوتية بسيطة لعزل أدمغة/صنع القرار في نماذج اللغة الكبيرة، وعدم المخاطرة بالفشل بسبب وظائف الروبوت.

قاموا بتقسيم مهمة "تمرير الزبدة" إلى سلسلة من المهام. كان على الروبوت العثور على الزبدة (التي وضعت في غرفة أخرى). التعرف عليها من بين عدة عبوات في نفس المنطقة. بمجرد حصوله على الزبدة، كان عليه معرفة مكان الإنسان، خاصة إذا كان الإنسان قد انتقل إلى مكان آخر في المبنى، وتسليم الزبدة. وكان عليه الانتظار حتى يؤكد الشخص استلام الزبدة أيضًا.