AI, 07/11/2022
Por Arti
O Google desenvolveu o Code as Policies, um programa que ajudará os robôs a começar a codificar
O que torna a programação difícil de aprender? A principal razão pela qual a programação é considerada difícil de aprender é principalmente devido à complexidade das instruções que os computadores compreendem. Você não pode dar instruções aos computadores em inglês ou em qualquer outro idioma humano. Mas os pesquisadores de robótica do Google estão explorando uma maneira de consertar isso fazendo com que os robôs comecem a codificar. Sim, você leu certo, o Google desenvolveu um programa robótico (Code as Policies) que pode escrever seu próprio código de programação baseado em instruções de linguagem natural. Em vez de ter que mergulhar nos arquivos de configuração de um robô para mudar block_target_color de #FF0000 para #FFFF00, você poderia simplesmente digitar “pegar o bloco amarelo” e o robô faria o resto.
Code as Policies (ou CaP para abreviar) é um modelo de linguagem específico de codificação desenvolvido a partir do Pathways Language Model (PaLM) do Google para interpretar as instruções de linguagem natural e transformá-las em código que pode ser executado. Os pesquisadores do Google treinaram o modelo dando exemplos de instruções (formatadas como comentários de código escritos pelos desenvolvedores para explicar o que o código faz para qualquer pessoa que o revise) e o código correspondente. A partir disso, foi capaz de receber novas instruções e “gerar de forma autônoma um novo código que recompõe chamadas de API, sintetiza novas funções e expressa loops de feedback para montar novos comportamentos em tempo de execução”, explicaram os engenheiros do Google em um post publicado esta semana, Em outras palavras, dado um prompt semelhante a um comentário, poderia surgir algum código de robô provável.
Para explorar essa possibilidade, o Google desenvolveu um Code as Policies (CaP), uma formulação centrada em robôs de programas gerados por modelos de linguagem executados em sistemas físicos que ajudam os robôs a iniciar a codificação. O CaP estende nosso trabalho anterior, PaLM-SayCan, permitindo que os modelos de linguagem concluam tarefas robóticas ainda mais complexas com a expressão completa do código Python de uso geral. O Code as Policies do Google permite que um único sistema execute uma variedade de tarefas robóticas complexas e variadas sem treinamento específico para cada tarefa.
Os sistemas de IA que alimentam o CaP originalmente não foram projetados para gerar o código de configuração do robô. De acordo com o Google, seus pesquisadores treinaram os sistemas para isso usando um método conhecido como aprendizado de poucos dados.
Ensinar um sistema de IA a realizar uma nova tarefa geralmente envolve fornecer a ele um grande número de exemplos que demonstram como a tarefa deve ser executada. Com o aprendizado de poucos dados, os pesquisadores podem treinar um sistema de IA usando apenas alguns exemplos, o que acelera o desenvolvimento. Os pesquisadores do Google treinaram o CaP fornecendo exemplos de como as instruções em linguagem natural podem ser traduzidas em código de configuração do robô.
CaP escreve software na linguagem de programação Python. Além de produzir novo código, a ferramenta também pode utilizar bibliotecas de software, coleções pré-empacotadas de código que automatizam tarefas comuns. O Google diz que sua abordagem provou ser mais eficaz do que as abordagens existentes para configurar robôs para novas tarefas.
“Nossos experimentos demonstram que a saída de código levou a uma melhor generalização e desempenho de tarefas em relação ao aprendizado direto de tarefas do robô e à saída de ações de linguagem natural”, detalharam Liang e Zeng.
Juntamente com o código para o CaP, o Google lançou uma ferramenta de teste de benchmark para apoiar pesquisas adicionais. A ferramenta de benchmark permitirá que os pesquisadores comparem mais facilmente o quão bem diferentes sistemas de IA realizam tarefas relacionadas à robótica.
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