Штучний інтелект (AI) розвивається швидкими темпами, але йому часто бракує того, що є у більшості людей — здорового глузду. Це розуміння, яке формується через реальний досвід, наприклад, що птахи не можуть літати назад, дзеркала відбивають світло, а лід тане у воду.
NVIDIA працює над вирішенням цієї проблеми, розробляючи тести для навчання AI моделей обмеженням фізичного світу. Ці тести допомагають розвивати моделі міркування, такі як NVIDIA Cosmos Reason — відкрита модель міркування, яка використовується для фізичних AI застосувань.
Cosmos Reason відрізняється від попередніх моделей тим, що вона прискорює розвиток фізичного AI для таких галузей, як робототехніка, автономні транспортні засоби та розумні простори. Модель здатна робити висновки та міркувати в безпрецедентних сценаріях, використовуючи знання про фізичний світ.
Для того, щоб моделі могли розуміти складні середовища, вони повинні починати з малого. Наприклад, у тесті, зображеному нижче, модель Cosmos Reason відповідає на питання з множинним вибором про відносний рух у відео 
.
Процес навчання включає підкріплювальне навчання, яке допомагає роботам розуміти просторово-часові обмеження. Без вбудованого здорового глузду роботи можуть стикатися з проблемами під час розгортання.
Команда NVIDIA, що займається обробкою даних, розробляє та аналізує сотні тисяч одиниць даних для навчання моделей міркування. Цей процес починається з групи анотацій NVIDIA, яка створює пари запитань і відповідей на основі відеоданих з реального світу.
Після цього дані перевіряються аналітиками NVIDIA, щоб переконатися, що вони відповідають стандартам якості, і передаються команді дослідників Cosmos Reason для подальшого навчання моделі.
Моделі міркування здатні аналізувати ситуації, передбачати результати та робити висновки про найбільш ймовірні сценарії. Це дозволяє їм демонструвати людське мислення та надавати користувачам уявлення про логіку своїх відповідей.
NVIDIA продовжує розвивати інновації в галузі AI, що дозволяє створювати інтелектуальні автономні агенти та фізичні AI системи, які можуть безпечно взаємодіяти з реальним світом.
Джерело: NVIDIA Newsroom