Исследователи проверили, способны ли современные "цифровые духи" управлять космическим кораблем. ИИ GPT-4 и LLaMA заняли второе место в международном конкурсе по автономной навигации в симуляторе Kerbal Space Program. Эксперимент продемонстрировал, что большие языковые модели могут принимать сложные тактические решения в реальном времени и могут стать основой для будущих автономных космических миссий.
Ученые давно интересуются созданием автономных систем для управления спутниками и космическими аппаратами. В будущем количество спутников возрастет настолько, что их будет невозможно контролировать вручную. К тому же, в исследовании дальнего космоса из-за ограничений скорости света управление аппаратами в реальном времени станет невозможным. Если человечество хочет осваивать космос, придется доверить принятие решений роботам
Чтобы стимулировать инновации, специалисты по аэронавтике запустили игру Kerbal Space Program Differential Game Challenge. Это платформа для тренировок, основанная на популярной видеоигре Kerbal Space Program. Она позволяет специалистам разрабатывать, экспериментировать и тестировать автономные системы в реалистичной обстановке. Задачи в симуляторе включают в себя различные сценарии, такие как преследование и перехват спутника или предотвращение его обнаружения.
Международная команда учёных представила своего кандидата — большая, языковая модель(БЯМ, LLM) уже "старичок" по меркам создания ИИ ChatGPT-3.5 и LLaMA. Исследователи выбрали эти технологии, потому что создание автономных систем традиционными методами требует длительных циклов обучения, обратной связи и доработок. В Kerbal Challenge миссии длятся всего несколько часов, что делает постоянное улучшение модели непрактичным.
Мощь нынешних нейросетей кроется в том, что они уже обучены на огромных объемах человеческих текстов. Благодаря этому в идеальном случае, им достаточно лишь небольшой, но точной настройки подсказок (техника подсказок, промпт-инжиниринг) и нескольких попыток, чтобы уловить нужный контекст.
Чтобы ИИ могли управлять космическими аппаратами, исследователи создали алгоритм, который преобразует текущее состояние корабля и его цель в текстовый формат. Этот текст передается языковой модели, которая затем дает рекомендации по ориентации и маневрированию. Также ученые разработали специальный слой-переводчик, который превращает текстовые рекомендации LLM в код для управления симулятором. С помощью небольшой серии подсказок и доработок исследователи добились того, что их агент прошел испытания в этом конкурсе и занял второе место. Как указано в статье, первое место досталось модели, разработанной на основе других уравнений.
Впрочем, пока рано "готовить" ИИ к колонизации ближнего космоса. Предстоит много работы, особенно над тем, чтобы избежать "ИИ-галлюцинаций" у "цифровых покорителей вселенной", которые в реальных условиях могут привести к катастрофе.ИИ ничего не будет - они как духи, почти-что вездесущи, и максимальная для них опасность - отключение серверов.Впрочем, путём репликации кода они(пускай, пока с помощью людей) научились "выживать" и подстраиваться под новые условия. А вот люди потеряют ценный аппарат, стоимость которого может сильно превышать миллионы долларов.
Тем не менее, это показывает, какой потенциал таят в себе нейросети: усвоив огромные объёмы человеческих знаний, они могут применяться самыми неожиданными способами.