Дослідники перевірили, наскільки ефективно великі мовні моделі можуть керувати космічним апаратом, і результат здивував навіть скептиків: ChatGPT посів друге місце в міжнародному змаганні зі симуляції автономного пілотування.
Дослідники перевірили, наскільки ефективно великі мовні моделі можуть керувати космічним апаратом, і результат здивував навіть скептиків: ChatGPT посів друге місце в міжнародному змаганні зі симуляції автономного пілотування.
Як повідомляє Live Science, випробування проходили в межах конкурсу Kerbal Space Program Differential Game Challenge. Завдання полягало в тому, щоб змоделювати складні сценарії — наприклад, перехоплення супутника чи ухилення від виявлення. Для участі використовували як класичні алгоритми, так і LLM-моделі на кшталт ChatGPT та Llama.
Дослідники вибрали мовну модель через її здатність швидко адаптуватись до нових умов за допомогою текстових підказок. Замість багатьох етапів навчання, характерних для звичайних автономних систем, ChatGPT отримував опис поточної ситуації й цілі місії у вигляді тексту. Потім модель генерувала інструкції для маневрування кораблем, які спеціальний модуль перетворював у машинний код, що керував симулятором.
Після кількох серій підказок і коригувань модель змогла успішно завершити більшість сценаріїв. Вона поступилась лише моделі, яка базувалася на спеціально розроблених фізичних рівняннях. Примітно, що експерименти проводили ще до релізу новітньої версії GPT-4.
Автори наукової роботи, яка готується до публікації в Journal of Advances in Space Research, наголошують: LLM-моделі можуть стати корисним інструментом у майбутніх космічних місіях, особливо там, де затримка сигналу унеможливлює оперативне управління з Землі.
Автономні системи управління — це ключ до масштабування супутникових місій і дослідження глибокого космосу. Традиційно для цього розробляють складні алгоритми, які вимагають значного часу на навчання та тюнінг. Використання генеративного ШІ відкриває нові підходи, які значно адаптивніші та дешевші. Проблема «галюцинацій» моделей все ще залишається, але потенціал очевидний: навіть готові LLM здатні керувати складними системами за умов правильного контексту.
Нагадаємо, у нас також виходив матеріал про те, як у деяких підписників ChatGPT зʼявилася нова функція «Study Together». Вона змінює звичну поведінку чат-бота: замість готових відповідей він ставить уточнювальні запитання, щоб допомогти користувачеві навчитися самостійно.
