Обучение машин: как роботы осваивают сложные задачи

Современная робототехника и искусственный интеллект развиваются под влиянием новых вызовов внешнего мира, формирующих подходы к обучению роботов. Ключевая задача — разработка систем, способных к автономной адаптации и принятию решений в динамической среде. Для этого используются различные методы обучения, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками.

Последняя тенденция — VLA, Vision Language Action Model. Один из способов ее создать — взять за основу LLM, на этом фундаменте надстроить VLM, а поверх — модель, которая умеет предсказывать действия робота.

С каждым годом возможности создания интеллектуальных роботов расширяются, что позволяет им лучше взаимодействовать с человеком и окружающей средой, повышая эффективность производства и качество жизни. Вместе с Алексеем Ковалёвым мы обсудили тренды и перспективы развития технологий обучения роботов.

Из лекции вы узнаете:

• основные вызовы и направления развития ИИ в робототехнике;
• чем отличается обучение с подкреплением от имитационного обучения роботов;
• какие возможности открывает для систем управления роботов генеративный ИИ;
• почему VLA стала одним из ключевых трендов в робототехнике;
• перспективы развития технологий обучения роботов в ближайшие годы.