Yapay zekâ teknolojilerinin gelişimi, birçok alanda devrim yaratmaya devam ederken robotik alanda da önemli yeniliklere kapı aralıyor. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacıları, robotların daha esnek ve çevik bir şekilde öğrenmesini sağlayacak yeni bir yöntem üzerinde çalıştıklarını duyurdu. Bu yenilikçi yaklaşım, büyük dil modellerinin çalışma prensiplerinden esinlenmiş olup, robotların farklı veri kaynaklarından gelen bilgileri birleştirerek daha hızlı adapte olmalarını sağlıyor.
Yapay Zekâ Modellerinden Esinlenildi
Geçmişte, robotlar genellikle belirli şartlar altında çalışabilen, sınırlı yeteneklere sahip cihazlardı. Ancak MIT araştırmacıları, bu sınırlamaları aşmak için ‘Heterojen Ön Eğitimli Dönüştürücüler’ (HPT) adını verdikleri bir model geliştirdi. Bu model, robotların çeşitli kamera ve sensörlerden gelen verileri işleyebilmesine olanak tanıyor. Böylece robotlar yeni görevleri daha kısa sürede ve daha etkin bir şekilde öğrenebiliyor.
Araştırmacılar, bu yenilikçi yöntemi geliştirirken ChatGPT gibi büyük dil modellerinden ilham aldıklarını belirtiyor. Büyük dil modellerinin önceden büyük miktarda dil verisiyle eğitilip, sonrasında minimal bir eğitimle kullanılabilir hale gelmesi, robotlar için benzer bir öğrenme süreci oluşturma fikrine temel teşkil etti.
MIT ekibi, bu yöntemin potansiyelini daha da geliştirmeyi hedefliyor. Nihai amaçları, uygulama indirir gibi indirilebilen ve kurulabilen robot beyinleri oluşturmak. Bu, robotların çok daha çeşitli ve karmaşık görevleri yerine getirebilmesi anlamına geliyor. Araştırmacılar, bu gelişmelerin robot teknolojisinde yeni bir çağ başlatacağını umuyor.