El modelo PaLM-SayCan de Google imita las capacidades de razonamiento humano

PaLM-SayCan es un algoritmo robótico que combina la comprensión de modelos de lenguaje con las capacidades del mundo real de un robot auxiliar.

Es una colaboración entre Google Research y Everyday Robots, una empresa que construye robots que pueden aprender por sí mismos. PaLM-SayCan utiliza el modelo de lenguaje de última generación de Google Research, PaLM, que puede resolver problemas matemáticos complejos, responder preguntas en nuevos idiomas y explicar chistes. PaLM-SayCan permite que un robot auxiliar realice una serie de tareas complejas utilizando una cadena de indicaciones de pensamiento, que interpreta instrucciones en lenguaje natural y las divide en subtareas para que las ejecute el robot.

PaLM-SayCan es un gran avance en la investigación de la IA y la robótica, ya que muestra la posibilidad de que existan robots que puedan entendernos y ayudarnos con (casi) cualquier cosa. A diferencia de las demostraciones robóticas típicas que realizan una sola tarea en un entorno restringido, PaLM-SayCan muestra que un robot puede realizar múltiples solicitudes en un entorno del mundo real mediante el razonamiento. Esto también facilita que las personas interactúen con los robots, ya que pueden utilizar el lenguaje cotidiano en lugar de códigos o comandos. PaLM-SayCan demuestra el potencial de robots más útiles y centrados en el ser humano en el futuro.

Crédito de la imagen: Google Research, robots cotidianos

 Referencias: aibusiness