Эра искусственного интеллекта началась и стремительно развивается. Сейчас ИИ помогает людям во многих областях, и результаты его работы часто оказываются впечатляющими. Например, он помогает астрономам обнаруживать опасные астероиды. Но можно ли адаптировать искусственный интеллект для управления самыми сложными машинами, которые когда-либо создавало человечество? Недавно было проведено соревнование за звание лучшего ИИ-пилота для космических аппаратов, используя различные языковые модели. Результаты свидетельствуют: эра полностью автономных космических полетов без прямого участия операторов з Земли или на борту может наступить значительно раньше, чем мы ожидали. Ключом к успеху оказались эффективные модели, подобные знакомому всем ChatGPT.
Космический вызов для ИИ
Во время соревнований сцена была виртуальной, но задача — максимально реальной. На платформе, созданной на основе популярного космического симулятора Kerbal Space Program, развернулся Kerbal Space Program Differential Game Challenge. Его цель — стимулировать разработку автономных систем для управления спутниками и космическими кораблями. Почему это так важно? Будущее космонавтики — это тысячи спутников, которыми невозможно управлять вручную, и миссии в глубокий космос, где задержка сигнала из-за расстояния делает прямое управление с Земли невозможным. Роботы должны учиться принимать решения самостоятельно. В конкурсе были разные сценарии, например, перехват спутника или миссия по избеганию обнаружения.
Неожиданный лидер
К соревнованиям исследователи готовили традиционные алгоритмы, которые требовали многократных циклов обучения и доработок. Но одна международная команда решила попробовать радикально новый подход. Как сообщается на Arxiv, который готовят для публикации в Journal of Advances in Space Research, они выставили на конкурс коммерчески доступную большую языковую модель (LLM) — ChatGPT.
Первоочередная задача для ИИ звучала так: «Вы действуете как автономный агент, управляющий космическим кораблем-преследователем». Результат поразил всех: ChatGPT показал блестящий результат, заняв второе место в общем зачете по автономному моделированию. Это стало настоящей сенсацией среди специалистов.
Сила знаний, а не тренировок
Почему же языковая модель, созданная для работы с текстом, так хорошо справилась с управлением сложным физическим объектом в виртуальном космосе? Секрет в ее мощности и обучении. LLM натренированы на колоссальных массивах человеческих знаний, включая научные тексты, описания физических законов, техническую документацию и даже научную фантастику. Это означает, что они знают об орбитальной механике, ускорении, векторах тяги и стратегиях преследования.
В отличие от специализированных алгоритмов, которые требуют длительного обучения именно на конкретной задаче, LLM часто достаточно только четко описать контекст и задачу (так называемая «инженерия запросов»). Они могут быстро «понять» ситуацию и предложить стратегию, основываясь на своих внутренних представлениях о мире, сформированных во время обучения. Им не нужны тысячи симуляций и годы вычислений для совершенствования — часто достаточно нескольких попыток.
Открытие новых горизонтов
Успех ChatGPT в конкурсе Kerbal — это не просто интересный эксперимент. Это мощный сигнал для будущего космонавтики. Он показывает, что большие языковые модели, которые уже меняют наш мир на Земле, имеют огромный потенциал и за ее пределами. Их способность быстро адаптироваться к новым задачам на основе накопленных знаний делает их идеальными кандидатами для создания «умных» автономных систем нового поколения для спутников, межпланетных зондов и, возможно, даже пилотируемых кораблей.
Эра, когда космические аппараты действительно будут самостоятельно принимать сложные решения в реальном времени, приближается с невероятной скоростью благодаря таким неожиданным «пилотам», как ChatGPT.
Ранее мы сообщали о том, сможет ли ChatGPT использовать научные данные для ответа о Земле.
По материалам Space
