Dans un bond extraordinaire vers l’AGI robotique, des chercheurs en IA viennent de dévoiler une méthode pionnière en matière de planification de tâches robotiques appelée Vision Language Planning, ou ViLa en abrégé, qui exploite GPT 4 d’OpenAI pour la vision et compréhension du langage chez les robots. Explorons donc les cinq avancées cruciales de Vila qui catapultent les robots IA vers une intelligence et une planification au niveau humain.
- Compréhension numéro un du langage de vision intégré
L’intégration par Vila de GPT 4 marque la prochaine génération de compréhension des robots, car cette combinaison de vision et de langage permet aux robots alimentés par Vila d’interpréter et d’interagir avec leur environnement à un niveau beaucoup plus profond, reflétant la perception et la cognition humaines. Cette intégration est cruciale pour que les robots puissent effectuer des tâches complexes à long terme, repoussant les limites de ce que les machines peuvent comprendre et réaliser.
- La manipulation du monde ouvert.
Se démarquant sur le terrain, Vila démontre des capacités exceptionnelles dans les tâches de manipulation du monde ouvert. Son utilisation des connaissances sémantiques approfondies de GPT four V lui permet de résoudre efficacement des problèmes de planification complexes. Remarquablement, Vila excelle également dans les scénarios sans tir où les robots sont confrontés à des situations pour lesquelles ils n’ont pas été explicitement formés, démontrant un niveau avancé d’adaptabilité et de résolution de problèmes semblable à l’intelligence humaine.
- Troisième capacité de planification à long terme.
Abordant l’un des aspects les plus difficiles de la robotique, Vila utilise des modèles de langage de vision pour aborder la planification à long terme. Cette approche permet aux robots de planifier et d’exécuter des tâches sur des périodes prolongées et dans des contextes variés. Élément clé du parcours vers l’AGI, la capacité de Vila à prévoir et à élaborer des stratégies sur des horizons plus longs change la donne dans la planification des tâches robotiques.
- La planification des tâches et l’adaptabilité en fonction de la scène.
Vila réduit l’écart entre l’IA et l’intelligence humaine grâce à sa planification des tâches tenant compte de la scène. En intégrant la vision et le traitement du langage, il génère des étapes exploitables à partir d’instructions de haut niveau et d’indices visuels, permettant aux robots de s’adapter et de répondre à un large éventail de scénarios. Ce niveau d’adaptabilité et de compréhension contextuelle est essentiel pour que les robots fonctionnent de manière autonome dans des contextes réels.
- Une méthodologie supérieure de planification des tâches.
Dans les applications pratiques, Vila a prouvé sa supériorité sur les planificateurs traditionnels. Sa méthodologie avancée permet une gestion efficace des dispositions spatiales, des attributs d’objet et des objectifs multimodaux. La capacité de traduire des instructions linguistiques complexes en étapes précises et exploitables démontre un progrès significatif dans l’intelligence robotique, nous rapprochant de la création de robots capables de naviguer et d’interagir de manière autonome avec leur environnement. Pour cette raison, les implications futures de Vila sont vastes et transformatrices dans divers secteurs. Par exemple, à mesure que les robots acquièrent des capacités améliorées grâce à la compréhension intégrée du langage de vision, ils sont sur le point de révolutionner des secteurs tels que l’industrie manufacturière, où la précision et l’adaptabilité sont cruciales. Dans le domaine des soins de santé, les robots équipés de Vila pourraient entreprendre des tâches complexes, allant de l’assistance chirurgicale à la fourniture de soins nuancés, en s’appuyant sur leur capacité à interpréter et à réagir à des environnements dynamiques.
De plus, les progrès réalisés en matière de capacités de planification à long terme et d’adaptabilité en fonction de la situation positionnent ces robots comme des atouts inestimables dans des domaines tels que l’intervention en cas de catastrophe et l’exploration, où ils peuvent naviguer dans des situations imprévisibles, prendre des décisions autonomes et exécuter des tâches sur de longues périodes. Les progrès en matière de méthodologie supérieure de planification des tâches suggèrent également des changements significatifs dans l’automatisation, avec des robots assumant des rôles complexes et multiformes qui étaient auparavant impossibles, catalysant potentiellement une nouvelle ère d’innovation et d’efficacité dans des secteurs où la résolution de problèmes complexes et l’adaptabilité sont primordiales. Dans l’ensemble, l’intégration par Vila des données perceptuelles et la compréhension des connaissances du bon sens dans le monde visuel le positionnent comme une solution supérieure aux planificateurs existants basés sur LM.
Malgré les capacités remarquables de Vila, sa dépendance à l’égard d’un modèle de langage visuel en boîte noire et l’absence d’exemples contextuels mettent en évidence les domaines à améliorer à l’avenir. Néanmoins, l’introduction de Vila établit une nouvelle référence en matière d’intelligence robotique, et dans le cadre d’une autre avancée vidéo de GPT, des chercheurs du laboratoire Tencent AI et de l’Université de Sydney ont également dévoilé un grand modèle de langage multimodal unifié et de pointe, conçu pour les utilisateurs avancés. Ce nouveau cadre marque une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle, répondant aux défis de longue date en matière de compréhension et de génération de vidéos.
Plus important encore, le modèle vidéo GPT 4 se distingue par son caractère unique. Une approche basée sur le suivi des instructions, parfaitement intégrée au modèle génératif de diffusion stable. Cette intégration améliore non seulement l’efficacité du modèle dans la gestion des scénarios de génération vidéo, mais garantit également un degré plus élevé de sécurité et de fiabilité dans ses sorties.
Historiquement, les modèles linguistiques multimodaux se sont principalement concentrés sur le traitement des entrées visuelles et la génération de sorties textuelles. De nombreux chercheurs se sont concentrés sur l’apprentissage d’un espace d’intégration commun pour diverses modalités. Cependant, la dernière tendance dans la recherche sur l’IA a permis à ces modèles de suivre des instructions spécifiques. Ce changement est illustré par l’introduction de Multi Instruct, le premier ensemble de données de référence de réglage d’instructions multimodales, et de GPT quatre. La reconnaissance vidéo représente une avancée significative dans ce domaine car non seulement elle interprète mais génère également un contenu multimodal riche, dépassant les limites des grands modèles de langage multimodaux (LLM) actuels qui, bien qu’ils soient compétents dans le traitement des entrées, ne parviennent pas à générer des sorties multimodales.
Mais comment cela fonctionne ?
En termes simples, l’architecture de la vidéo GPT 4 est composée de trois composants principaux.
- Le composant numéro un est un module de compréhension vidéo qui comprend un extracteur de fonctionnalités vidéo et un résumé vidéo. Ces composants fonctionnent ensemble pour coder et aligner les informations vidéo avec l’espace d’intégration de mots du LM.
- Le deuxième composant est que le corps LM de la vidéo GPT quatre qui est structuré à partir du framework Lama de Metta et utilise des méthodes de réglage fin et efficaces des paramètres, en particulier Laura, tout en préservant les paramètres pré-entraînés d’origine.
- Le composant numéro trois est un générateur vidéo qui guide le grand modèle de langage pour générer des invites du texte à la galerie de modèles vidéo, en suivant des instructions méticuleusement construites basées sur l’ensemble de données.
GPT 4 vidéo a démontré des capacités exceptionnelles en matière de compréhension et de génération de vidéos. Il a surpassé les modèles précédents dans la tâche de réponse aux questions vidéo de 12%. GPT 4 réalise ces exploits sans nécessiter de paramètres de formation supplémentaires et est compatible avec divers modèles de génération vidéo.
En conclusion, la vidéo de GPT 4 n’est pas seulement un outil puissant pour améliorer les modèles de langage et de vision, mais c’est également un cadre transformateur qui promet de catalyser les recherches futures dans le domaine. Et même si Vila se spécialise actuellement dans la vidéo, les chercheurs pourraient choisir d’étendre ses capacités à l’avenir à d’autres modalités telles que l’image et l’audio. Il est important de noter que la publication d’ensembles de données d’instructions multimodales spécialisées parallèlement à la vidéo GPT quatre renforce encore le potentiel en tant que pierre angulaire à utiliser tout au long de l’évolution de la compréhension et des technologies de génération de vidéos basées sur l’IA à l’avenir.