Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) создали три «библиотеки абстракций», которые показывают, как повседневные слова могут стать «богатым источником контекста для языковых моделей», говорится в заявлении Массачусетского технологического института.

Все три библиотеки - LILO (библиотечное введение на основе языковых наблюдений), Ada (изучение предметной области действия) и LGA (абстракция, управляемая языком) - работают над тем, чтобы обеспечить человекоподобное мышление при выполнении определенных функций, таких как компьютерное программирование, планирование задач и роботизированные задачи.

Используя нейросимволический метод, заложенный в LILO, MIT использует свой алгоритм Stitch  для идентификации абстракций. Ada, с другой стороны, демонстрирует фоновые рассуждения человеческого разума, которые обманчиво трудно воссоздать с помощью искусственного интеллекта.

Исследователи сосредоточились на домашних задачах и видеоиграх, основанных на командах, и разработали языковую модель, которая предлагает абстрагироваться от набора данных. При внедрении на существующих платформах LLM, таких как GPT-4, действия ИИ, такие как «поставить охлажденное вино в шкаф» или «соорудить кровать»  (в стиле Minecraft), значительно повысили точность выполнения задач - на 59 и 89 процентов.

При тестировании на роботизированной площадке Boston Dynamics, попросив робота собрать фрукты или выбросить бутылки в мусорное ведро, языковые модели смогли разработать план действий в условиях, которые исследователи называют «неструктурированной средой». Такая навигация по задачам может иметь реальные последствия для беспилотных автомобилей или других автономных технологий.