Идея статьи возникла из обсуждения, есть ли у сложных систем ИИ сознание и как создать робота, который может сходить за хлебом.

Ключ к созданию универсального робота – это объединение мощного ИИ с функциональным "телом". Современные языковые модели, даже такие простые как ChatGPT, уже обладают обширными знаниями о мире и могут строить сложные планы. Представьте, что эту "мыслящую" часть мы соединяем с набором других систем ИИ и с роботизированной платформой, оснащённой камерами, сенсорами и манипуляторами.

Алгоритм работы кратко можно описать так:

1. Робот получает задачу, например, "купить хлеб".

2. ИИ анализирует задачу, разбивая её на подзадачи: найти магазин, дойти до него, выбрать хлеб, оплатить покупку, вернуться домой.

3. Для каждой подзадачи ИИ создаёт план действий, учитывая текущую обстановку и возможные препятствия.

4. Робот выполняет действия, постоянно получая обратную связь через сенсоры.

5. ИИ адаптирует план при возникновении непредвиденных ситуаций.

Такой подход теоретически позволяет создать робота, способного справиться с любой задачей, которую можно описать словами. Остаются ограничения по вычислительным мощностям и стоимости такого решения.

Более подробное описание алгоритма для достижения любой цели роботом с ИИ:

1. Инициализация задачи:

   • Получение главной цели

   • Активация всех сенсорных систем

   • Загрузка базовых знаний и моделей поведения

2. Анализ текущей ситуации:

   • Сбор данных об окружении со всех доступных сенсоров

   • Обработка полученной информации для создания модели текущей ситуации

   • Определение текущего состояния робота и доступных ресурсов

3. Декомпозиция цели:

   • Разбиение главной цели на подзадачи

   • Создание иерархической структуры задач и подзадач

   • Определение зависимостей между подзадачами

4. Приоритизация задач:

   • Оценка важности и срочности каждой подзадачи

   • Учет ограничений и доступных ресурсов

   • Создание динамического списка приоритетов

5. Планирование действий:

   • Генерация возможных планов действий для решения приоритетных подзадач

   • Оценка эффективности и рисков каждого плана

   • Выбор оптимального плана действий

6. Выполнение действий:

   • Активация необходимых исполнительных механизмов

   • Мониторинг процесса выполнения действий

   • Сбор данных о результатах действий

7. Оценка результатов:

   • Анализ достигнутых результатов

   • Сравнение с ожидаемыми результатами

   • Определение степени продвижения к главной цели

8. Адаптация и обучение:

   • Обновление внутренней модели мира на основе полученного опыта

   • Корректировка стратегий и методов решения задач

   • Обновление базы знаний

9. Переоценка ситуации:

   • Анализ изменений в окружении и внутреннем состоянии

   • Проверка актуальности текущих подзадач

   • Выявление новых возможностей или препятствий

10. Корректировка плана:

    • Обновление списка подзадач с учетом новой информации

    • Пересмотр приоритетов

    • Модификация текущего плана действий или создание нового

11. Коммуникация:

    • Отправка отчетов о прогрессе, если требуется

    • Запрос дополнительной информации или ресурсов при необходимости

    • Координация действий с другими агентами, если это часть задачи

12. Проверка достижения цели:

    • Оценка степени выполнения главной цели

    • Принятие решения о завершении задачи или продолжении работы

13. Цикл выполнения:

    • Возврат к шагу 2 (Анализ текущей ситуации) и повторение процесса до достижения главной цели или получения команды о прекращении выполнения задачи

Особенности алгоритма для учета изменяющихся условий:

1. Динамическая переоценка: Алгоритм постоянно переоценивает ситуацию, что позволяет быстро реагировать на изменения в окружении или появление новой информации.

2. Гибкая структура задач: Иерархия подзадач не фиксирована и может изменяться в процессе выполнения. Подзадачи могут добавляться, удаляться или модифицироваться в зависимости от текущей ситуации.

3. Адаптивная приоритизация: Система приоритетов динамически обновляется, учитывая изменения в окружении, доступности ресурсов и прогрессе в выполнении задачи.

4. Многофакторное принятие решений: При выборе действий учитывается множество факторов, включая эффективность, риски, ресурсозатратность и потенциальные побочные эффекты.

5. Обучение в реальном времени: Алгоритм постоянно обновляет свою базу знаний и модели поведения на основе получаемого опыта, что позволяет улучшать эффективность решения задач со временем.

6. Проактивное планирование: Алгоритм не только реагирует на текущие изменения, но и пытается предвидеть возможные будущие ситуации, подготавливая альтернативные планы действий.

7. Гибкая система целеполагания: Главная цель может быть переформулирована или уточнена в процессе выполнения задачи, если это необходимо для адаптации к изменившимся условиям.

8. Многоуровневый мониторинг: Алгоритм одновременно отслеживает прогресс на уровне отдельных действий, подзадач и главной цели, что позволяет быстро выявлять и корректировать отклонения от плана.

Этот универсальный алгоритм обеспечивает высокую адаптивность и эффективность при решении широкого спектра задач в динамически изменяющихся условиях. Он позволяет роботу с ИИ гибко реагировать на непредвиденные ситуации, переоценивать приоритеты и методы достижения цели, а также постоянно улучшать свои возможности через обучение на основе опыта.

Запускаем алгоритм в работу

Что мы видим: наш "модуль мышления" достаточно хорошо сориентировался в обстановке, понял что он находится в гостиной, даже сообразил, что если есть пакет то его стоит взять. И построил достаточно логичный план действий.

Полный ответ лингвистической модели:

План действий для достижения цели "сходи купи бездрожжевого хлеба":

1. Анализ текущего местоположения:

   • Распознанные объекты указывают на то, что робот находится в жилом помещении, вероятно, в гостиной.

2. Подготовка к выходу:

   • Определить местоположение выхода из квартиры (вероятно, за межкомнатной дверью).

   • Взять полиэтиленовый пакет из шкафа для переноски хлеба.

3. Выход из помещения:

   • Подойти к межкомнатной двери.

   • Открыть дверь.

   • Пройти через дверной проем.

4. Навигация в здании:

   • Найти выход из квартиры.

   • Спуститься на первый этаж (используя лестницу или лифт).

   • Выйти из здания.

5. Поиск магазина:

   • Активировать GPS для определения текущего местоположения.

   • Найти ближайший продуктовый магазин или пекарню в радиусе 1 км.

   • Построить маршрут до выбранного магазина.

6. Перемещение к магазину:

   • Следовать по построенному маршруту, соблюдая правила дорожного движения.

   • Обходить препятствия и избегать столкновений с пешеходами.

7. В магазине:

   • Найти отдел с хлебобулочными изделиями.

   • Просканировать ассортимент в поисках бездрожжевого хлеба.

   • Выбрать подходящий бездрожжевой хлеб.

   • Взять выбранный хлеб.

8. Оплата покупки:

   • Найти кассу или зону самообслуживания.

   • Встать в очередь, если необходимо.

   • Произвести оплату выбранным методом (наличные/карта).

   • Получить чек и проверить правильность покупки.

9. Упаковка покупки:

   • Положить купленный хлеб в принесенный полиэтиленовый пакет.

10. Возвращение домой:

    • Построить обратный маршрут до исходной точки.

    • Следовать по маршруту, соблюдая меры предосторожности для сохранности покупки.

11. Вход в помещение:

    • Подняться на нужный этаж.

    • Открыть входную дверь квартиры.

    • Войти в квартиру.

12. Завершение задания:

    • Вернуться в исходное помещение (гостиную).

    • Достать хлеб из пакета.

    • Положить хлеб в подходящее место для хранения.

    • Убрать пакет в шкаф.

    • Доложить о выполнении задания.

На каждом этапе плана робот должен постоянно анализировать окружающую обстановку, адаптировать свои действия к возможным изменениям и препятствиям, а также обеспечивать безопасность себя и окружающих.

Адаптация

Для каждого шага можно динамически искать решения, писать и переписывать новый код.

Ждём восстание машин? ))