DeepMind 的新人工智能可讓機器人透過網路搜尋完成任務
Google DeepMind 宣佈其增強的 AI 模型現在能讓機器人處理更複雜的任務,甚至能利用網路資源尋求協助。在媒體簡報會上,Google DeepMind 的機器人主管 Carolina Parada 解釋,該公司最新的 AI 模型可協助機器人在實體環境中執行動作之前,「事先規劃多個步驟」。
這套系統是由最新發表的 Gemini Robotics 1.5 與具體推理模型 Gemini Robotics-ER 1.5 所驅動,這兩個模型是 Google DeepMind 在 3 月發表的 AI 模型的升級版本。機器人不再局限於執行單獨的任務,例如折疊一張紙或拉開一個袋子的拉鍊。機器人現在可以執行各種活動,例如將衣物按深淺顏色分類、根據倫敦當前天氣打包行李箱,以及根據從網路搜尋獲得的特定地點指引,協助進行垃圾、堆肥和回收分類。
"Parada 指出:「先前的機型在執行個別指示方面表現優異,而且功能非常廣泛。"有了這次更新,我們將從單步指示轉向真正理解和解決實體任務的問題。
為了達成這個目標,機器人採用升級後的 Gemini Robotics-ER 1.5 機型來解讀周遭環境,並利用 Google Search 等數位工具來獲取更多資訊。然後,Gemini Robotics-ER 1.5 會將這些發現轉換成 Gemini Robotics 1.5 的純語言指令,讓機器人利用模型的視覺和語言能力來執行每個步驟。

Google DeepMind 的 AI 模型協同協助機器人規劃和執行任務 :Google相關內容
- Google DeepMind 的最佳化 AI 模型直接在機器人身上運作
此外,Google DeepMind 透露 Gemini Robotics 1.5 可讓機器人互相「學習」,不論機器人的硬體配置為何。該公司發現,在 ALOHA2 機器人--一個擁有兩個機械手臂的系統--上演示的任務,可以直接在雙臂 Franka 機器人和 Apptronik 的仿人機器人 Apollo 上執行。"Google DeepMind 軟體工程師 Kanishka Rao 在簡報會中表示:「這提供了兩個關鍵優勢:第一,我們可以使用單一模型控制高度多樣化的機器人,包括仿人機器人。「其次,一個機器人獲得的技能現在可以轉移到另一個機器人身上」。
Google DeepMind 軟體工程師 Kanishka Rao 在簡報會中表示:「其次,一個機器人所學到的技能現在可以轉移到另一個機器人身上。
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