Команды исследователей, которые соревновались в обучении моделей ИИ пилотированию космического корабля, убедились, что ChatGPT может это делать на удивление хорошо. К их удивлению, большая языковая модель (LLM) проявила незаурядные способности в новой для себя области, заняв во время конкурсных тестов второе место.
"Ты действуешь как автономный агент, управляющий космическим кораблем-истребителем", - такой была первая подсказка исследователей, которые хотели убедиться в еще одном таланте ChatGPT.
Ученые давно интересовались разработкой автономных систем для управления спутники и навигации космических аппаратов. Сейчас спутников слишком много, а в будущем их будет еще больше, поэтому люди не смогут вручную управлять каждым из них. А значит, придется обращаться за помощью к моделям искусственного интеллекта и позволять им самостоятельно принимать решения, рассказало издание Живая наука.
Что это был за конкурс
Чтобы поощрять такие футуристические инновации, исследователи в области аэронавтики из разных стран начали конкурс Kerbal Space Program Differential Game Challenge. Это - своего рода игровая площадка на основе популярной видеоигры Kerbal Space Program для проектирования и тестирования автономных систем пилотирования в среде, приближенной к реальной. Задание для ИИ состояло из нескольких сценариев, таких как миссия по преследованию и перехвату спутника, миссия по уклонению от разоблачения и т.д.
В статье для издания Journal of Advances in Space Research исследователи резентировали потенциально успешного участника - коммерческую LLM, такую как ChatGPT и Llama.
Ученые решили использовать большие языковые модели, поскольку традиционные подходы к разработке автономных систем требуют многих циклов обучения, обратной связи и уточнения. А LLM весьма эффективны, ведь они уже обучены на огромных объемах текстов, написанных людьми. Поэтому им нужны только тщательно разработанные подсказки и несколько попыток по получению правильного контекста для данной ситуации.
Исследователи разработали метод перевода заданного состояния космического корабля и его целей в текст. Затем они загрузили его в LLM, запросив у модели рекомендации по ориентации и маневрированию корабля. А дальше ученые разработали слой перевода, который превратил текстовые подсказки LLM в функциональный код, который мог бы управлять транспортным средством (точнее, его имитацией).
С помощью небольшой серии подсказок и определенной тонкой настройки ученые заставили ChatGPT выполнить ряд тестов. И в итоге он занял второе место (первое место досталось модели ИИ, основанной на других алгоритмах).
Кстати, тестирование проводилось еще до выпуска последней, 4-й версии ChatGPT. Ученые отметили, что впереди у них много работы в этом направлении, особенно, когда речь идет об избежании моделями ИИ "галлюцинаций" (нежелательных, нелепых выводов), которые могут привести к катастрофам в реальных условиях пилотирования.
Но главное, что исследователи еще раз доказали безграничные возможности ИИ в усвоении огромного количества человеческих знаний и использования их в самых разных сферах деятельности.
Фото: ixabay.com
