„Вие работите като автономен агент, който управлява космически кораб.“ Това е първата задача, която изследователите използват, за да проверят доколко ChatGPT може да управлява космически кораб. За тяхно учудване големият езиков модел (LLM) се представил отлично, заемайки второ място в състезание за симулация на автономен космически кораб.

Изследователите отдавна се интересуват от разработването на автономни системи за управление на спътници и навигация на космически кораби. Просто има твърде много спътници, за да могат хората да ги управляват ръчно в бъдеще. А за изследването на дълбокия космос ограниченията на скоростта на светлината означават, че не можем да управляваме космическите кораби директно в реално време.

Ако наистина искаме да се развиваме в космоса, трябва да позволим на роботите да вземат решения сами.

За да насърчат иновациите, през последните години изследователите в областта на аеронавтиката създадоха предизвикателството Kerbal Space Program Differential Game Challenge - своеобразна площадка, базирана на популярната видеоигра Kerbal Space Program, която позволява на общността да проектира, експериментира и тества автономни системи в (донякъде) реалистична среда. Предизвикателството се състои от няколко сценария, като мисия за преследване и прехващане на спътник и мисия за избягване на откриване.

В статия, която ще бъде публикувана в Journal of Advances in Space Research, международен екип от изследователи описва своя претендент: наличен в търговската мрежа LLM, като ChatGPT и Llama.

Изследователите решават да използват LLM, тъй като традиционните подходи за разработване на автономни системи изискват много цикли на обучение, обратна връзка и усъвършенстване. Но естеството на предизвикателството Kerbal е да бъде възможно най-реалистично, което означава мисии, които продължават само часове. Това означава, че би било непрактично непрекъснато да се усъвършенства един модел.

Но LLM са толкова мощни, защото вече са обучени на огромни количества текст от човешки текстове, така че в най-добрия случай се нуждаят само от малко количество внимателно разработване на подсказки и няколко опита, за да получат правилния контекст за дадена ситуация.

Но как един такъв модел може да управлява космически кораб в действителност?

Изследователите разработиха метод за превод на даденото състояние на космическия кораб и неговата цел под формата на текст. След това те го предават на големия езиков модел и го молят за препоръки как да ориентира и маневрира космическия кораб. След това изследователите разработиха слой за превод, който преобразува текстовия изход на LLM във функционален код, който може да управлява симулираното превозно средство.

С помощта на малка поредица от подсказки и някои фини настройки изследователите накарали ChatGPT да изпълни много от тестовете в предизвикателството - и в крайна сметка той се класира на второ място в неотдавнашното състезание. (Според статията първото място е било за модел, базиран на различни уравнения).

И всичко това е направено преди пускането на последния модел на ChatGPT, версия 4. Все още има много работа за вършене, особено когато става въпрос за избягване на „халюцинации“ (нежелани, безсмислени резултати), които биха били особено катастрофални в реални условия. Но това показва силата, с която дори готовите LLM, след като усвоят огромни количества човешко знание, могат да бъдат използвани по неочакван начин.

Снимка: Unsplash/NASA/Davis Paul Meltzer

Виж още: Експертите от DxOMark коронясаха Oppo Find X8 Ultra за смартфона с най-добра камера