Suuret käyttäytymismallit: Tekoälyn seuraava suuri harppaus
Suuret käyttäytymismallit (Large Behavior Models, LBM:t) edustavat seuraavaa merkittävää edistysaskelta tekoälyn ja robotiikan kehityksessä. Siinä missä suuret kielimallit (LLM:t) kuten GPT-4 ja ChatGPT ovat mullistaneet luonnollisen kielen prosessointia, LBM:t vievät tekoälyn uudelle tasolle keskittymällä ihmismäisen käyttäytymisen mallintamiseen monimutkaisissa ympäristöissä. Yksinkertaistaen voisi sanoa, että LLM:t yrittävät arvata seuraavan sanan, kun taas LBM:t yrittävät arvata seuraavan teon tai käyttäytymisen.
“Suuret kielimallit yrittävät arvata seuraavan sanan, kun taas suuret käyttäytymismallit yrittävät arvata seuraavan teon tai käyttäytymisen.“
Mitä suuret käyttäytymismallit ovat?
LBM:t ovat huippuluokan tekoälyjärjestelmiä, jotka oppivat ja jäljittelevät ihmisten käyttäytymistä ja päätöksentekoa. Ne käyttävät laajoja tietoaineistoja todellisista käyttäytymisistä ja perustuvat koneoppimiseen, neuroverkkoihin ja vahvistusoppimiseen. Toisin kuin vanhat sääntöihin perustuvat järjestelmät, nämä mallit oppivat kokemuksesta ja voivat ennustaa toimintaa aiempien tilanteiden pohjalta. Ne mukautuvat jatkuvasti uusiin tilanteisiin ja ympäristöihin. Eli ei turhaa säätöä—vain älykästä ja joustavaa toimintaa. Esimerkiksi robotiikassa tämä tarkoittaa, että robotti oppii itse, miten tehtävät suoritetaan ja oppii parantamaan suoritustaan jatkuvasti. Digitaalisessa maailmassa mahdollisuudet ovat rajattomat, mieti vaikkapa markkinoinnin ja sosiaalisen median huikeita mahdollisuuksia, kun LBM:t oppivat asiakkaistasi ja löytävät uusia tapoja rakentaa asiakassuhteita ja lisätä myyntiä.
“AI-driven large behavior models (LBM) are to robotics what large language models (aka ChatGPT-like systems) are to text, picture, video, and voice AI. The systems are scaling up to 1000 narrow tasks in 2024 from just over a hundred tasks. The key is to get autonomous, reliable, and adaptable systems.“
– Brian Wang
Suurten käyttäytymismallien keskeiset edut
Lisää autonomiaa
Suuret käyttäytymismallit lisäävät robottien ja tekoälyjärjestelmien autonomiaa merkittävästi, mikä vähentää ihmisten valvonnan tarvetta. Näiden mallien avulla järjestelmät voivat ennakoida sekä käyttäjän tarpeita että ympäristön muutoksia, mikä mahdollistaa älykkäämmän ja ennakoivamman toiminnan. Tämä ei ainoastaan tehosta päätöksentekoa, vaan myös vähentää virheiden määrää, koska järjestelmät oppivat ja mukautuvat tilanteisiin reaaliaikaisesti. LBM:t luovat pohjan itsenäisemmille roboteille, jotka kykenevät toimimaan monimutkaisissa ja dynaamisissa ympäristöissä ilman jatkuvaa ihmisen puuttumista
Ihmisen ja koneen vuorovaikutus
Suuret käyttäytymismallit edistävät ihmisen, tekoälyn ja robotin vuorovaikutuksen muuttumista yhä luontevammaksi. Näiden mallien avulla robotit kommunikoivat luonnollisemmin ja ymmärtää paremmin ihmisten käyttäytymistä. LBM:ien avulla robotit kykenevät tunnistamaan ei-verbaalisia vihjeitä, kuten ilmeitä ja eleitä, mikä parantaa niiden kykyä reagoida ihmisten tunteisiin ja tarpeisiin. Tämä tekee roboteista herkempiä käyttäjän toiveille ja tilanteille, mahdollistaen saumattoman ja intuitiivisen vuorovaikutuksen, joka lähestyy inhimillistä kommunikaatiota.
Joitakin sovelluskohteita
Terveydenhoito
- Vanhustenhoito ja kuntoutus
- Potilaiden päivittäinen avustaminen
- Hyvinvoinnin ja käyttäytymismuutosten seuranta
- Kotona toimivat monitoimirobotit
Logistiikka ja liikenne
- Varastonhallinta ja optimointi
- Autonomisten ajoneuvojen ohjaus
- Kuljetusten koordinointi
Teollisuusautomaatio
- Monimutkainen robotiikka
- Tuotannon optimointi
- Mukautuminen tuotanto-olosuhteiden muutoksiin
Koulutus
Suuret käyttäytymismallit tuovat koulutukseen uuden tason personoitua oppimiskokemusta. Näiden mallien avulla tekoälyjärjestelmät voivat mukautua oppilaiden yksilöllisiin tarpeisiin, tunnistaen heidän oppimistyylinsä ja etenemisnopeutensa. Lisäksi ne kykenevät ennakoimaan oppilaiden käyttäytymistä ja oppimisen etenemistä, mikä auttaa tarjoamaan juuri oikeanlaista tukea oikealla hetkellä. Tämä mahdollistaa räätälöidyn opetuksen, joka tukee oppilaiden vahvuuksia ja auttaa kehittämään heikompia osa-alueita. LBM:t tukevat myös interaktiivista opetusta, jossa tekoäly toimii opettajan apuna, tarjoten reaaliaikaista palautetta ja ennakoiden mahdollisia haasteita, mikä tekee oppimisesta tehokkaampaa ja osallistavampaa.
Yhteenveto
LBM:t edustavat merkittävää edistysaskelta kohti älykkäämpää ja joustavampaa robotiikkaa ja tekoälyä. Niiden kyky oppia, mukautua ja toimia itsenäisesti tekee niistä ratkaisevan tärkeitä monilla toimialoilla tulevaisuudessa. Ne pystyvät sopeutumaan uusiin ja muuttuviin tilanteisiin, mikä tekee niistä erittäin joustavia erilaisissa ympäristöissä. LBM:t kehittyvät jatkuvasti kokemuksen myötä, oppien uusista datalähteistä ja vuorovaikutuksista, mikä tekee niistä yhä tarkempia ja älykkäämpiä ajan kuluessa. Tämän jatkuvan oppimisen ansiosta niiden suorituskyky paranee ajan myötä, mikä mahdollistaa entistä tehokkaamman ja älykkäämmän toiminnan monimutkaisissa ja dynaamisissa tehtävissä.
“Robotit muuttavat datan fyysisiksi teoiksi, suuret käyttäytymismallit mukauttavat teot ihmisten toimintaan ja kontekstiin”
PS: Kun ja toivon, että lähdet matkalle selvittämään, mitä LBM:t tarkoittavat sinulle ja organisaatiollesi törmäät mitä todennäköisimmin kahteen termiin. Toinen on content, joka sulautuu lyhenteeseen näin LCBM ja toinen on diffusion. Palaan näihin myöhemmässä blogissa, mutta tässä nopea ja lyhyt alku näihin keskeisiin termeihin, kun puhtaan isoista käyttäytymismalleista:
Content (tässä yhteydessä) tarkoittaa sisällön yhdistämistä käyttäytymiseen. Content osana LBM:aa tuottaa kontekstiin mukautuvia reaktioita ja toimenpiteitä.
Diffusion tarkoittaa vaikuttavuutta, miten käyttäytymiset leviävät LBM:ssa, vuorovaikutuksista nettikäyttäytymiseen ja toimintoihin, diffuusiot muovaavat kaikkea sosiaalisista suuntauksista robotiikkaan.
PPS: Suuret käyttäytymismallit ovat korkean riskiluokan malleja ja ne herättävät paljon eettisiä kysymyksiä, joista olisi hyvä käydä keskustelua jo nyt.
Linkkejä:
Brian Wangin artikkeli https://www.nextbigfuture.com/2024/01/large-behaviorial-models-for-ai-robots.html
The Power of Large Behavior Models in Healthcare Consumer Engagement https://lirio.com/blog/the-power-of-large-behavior-models-in-healthcare-consumer-engagement/
Toyota Research Institutes Robots Learn New Manipulation Skills in an Afternoon. Here’s How. https://medium.com/toyotaresearch/tris-robots-learn-new-skills-in-an-afternoon-here-s-how-2c30b1a8c573
MIT:n esitys: https://www.youtube.com/watch?v=fwBbj6UmK-I
Cristina Andersson 