Ера штучного інтелекту розпочалася і стрімко розвивається. Наразі ШІ допомагає людям в багатьох галузях, і його результати роботи часто виявляються дивовижними. Наприклад, він допомагає астрономам виявляти небезпечні астероїди. Але чи можна адаптувати штучний інтелект для керування найскладнішими машинами, які коли-небудь створювало людство? Нещодавно було проведено змагання за звання найкращого ШІ-пілота для космічних апаратів, використовуючи різні мовні моделі. Результати свідчать: ера повністю автономних космічних польотів без прямої участі операторів з Землі чи на борту може настати значно раніше, ніж ми очікували. Ключем до успіху виявились ефективні моделі, на кшталт знайомого всім ChatGPT.
Космічний виклик для ШІ
Під час змагань сцена була віртуальною, але завдання — максимально реальним. На платформі, створеній на основі популярного космічного симулятора Kerbal Space Program, розгорнувся Kerbal Space Program Differential Game Challenge. Його мета — стимулювати розробку автономних систем для керування супутниками та космічними кораблями. Чому це так важливо? Майбутнє космонавтики — це тисячі супутників, якими неможливо керувати вручну, та місії у глибокий космос, де затримка сигналу через відстані робить пряме керування з Землі неможливим. Роботи мають вчитися приймати рішення самостійно. У конкурсі були різні сценарії, наприклад, перехоплення супутника або місія з уникнення виявлення.
Несподіваний лідер
До змагань дослідники готували традиційні алгоритми, які вимагали багаторазових циклів навчання та доопрацювань. Але одна міжнародна команда вирішила спробувати радикально новий підхід. Як повідомляється на Arxiv, яка готується для публікації в Journal of Advances in Space Research, вони виставили на конкурс комерційно доступну велику мовну модель (LLM) — ChatGPT.
Першочергове завдання для ШІ звучало так: «Ви дієте як автономний агент, що керує космічним кораблем-переслідувачем». Підсумок вразив усіх: ChatGPT показав блискучий результат, посівши друге місце у загальному заліку з автономного моделювання. Це стало справжньою сенсацією серед фахівців.
Сила знань, а не тренувань
Чому ж мовна модель, створена для роботи з текстом, так добре впоралася з керуванням складним фізичним об’єктом у віртуальному космосі? Секрет у її потужності та навчанні. LLM натреновані на колосальних масивах людських знань, включаючи наукові тексти, описи фізичних законів, технічну документацію та навіть наукову фантастику. Це означає, що вони знають про орбітальну механіку, прискорення, вектори тяги та стратегії переслідування.
На відміну від спеціалізованих алгоритмів, які потребують довгого навчання саме на конкретній задачі, LLM часто достатньо лише чітко описати контекст та завдання (так звана «інженерія запитів»). Вони можуть швидко «зрозуміти» ситуацію і запропонувати стратегію, ґрунтуючись на своїх внутрішніх уявленнях про світ, сформованих під час навчання. Їм не потрібні тисячі симуляцій та років обчислень для вдосконалення — часто вистачає кількох спроб.
Відкриття нових горизонтів
Успіх ChatGPT у конкурсі Kerbal — це не просто цікавий експеримент. Це потужний сигнал для майбутнього космонавтики. Він демонструє, що великі мовні моделі, які вже змінюють наш світ на Землі, мають величезний потенціал і за її межами. Їхня здатність швидко адаптуватися до нових завдань на основі накопичених знань, робить їх ідеальними кандидатами для створення «розумних» автономних систем нового покоління для супутників, міжпланетних зондів та, можливо, навіть пілотованих кораблів.
Ера, коли космічні апарати дійсно самостійно прийматимуть складні рішення в реальному часі, наближається з неймовірною швидкістю завдяки таким несподіваним «пілотам», як ChatGPT.
Раніше ми повідомляли про те, чи зможе ChatGPT використати наукові дані для відповіді про Землю.
За матеріалами Space
