ChatGPT kao Han Solo – veštačka inteligencija pilotira svemirskom letelicom iznenađujuće dobro

Istraživači već dugo nastoje da razviju autonomne sisteme za kontrolu satelita i navigaciju svemirskih brodova. Jednostavno rečeno, u budućnosti će biti previše satelita da bi ljudi mogli ručno njima da upravljaju. A kada je reč o istraživanju dubokog svemira, ograničenja brzine svetlosti znače da ne možemo upravljati letelicama u realnom vremenu.

Ako zaista želimo da se proširimo u svemiru, moraćemo da prepustimo odluke robotima.

Kako bi podstakli inovacije, istraživači u oblasti aeronautike su poslednjih godina napravili takmičenje pod nazivom "Kerbal Space Program Differential Game Challenge" – vrstu igrališta zasnovanog na popularnoj video-igri Kerbal Space Program – koje omogućava zajednici da osmišljava, eksperimentiše i testira autonomne sisteme u (donekle) realističnom okruženju.

Izazov se sastoji od više scenarija, kao što su misije potere i presretanja satelita ili misije izbegavanja otkrivanja.

U radu koji će biti objavljen u časopisu Journal of Advances in Space Research, međunarodni tim istraživača opisao je svog kandidata: komercijalno dostupan veliki jezički model (LLM), poput ChatGPT-a ili Lame (Llama).

Istraživači su se odlučili za LLM jer tradicionalni pristupi razvoju autonomnih sistema zahtevaju brojne cikluse treniranja, povratnih informacija i dorade. Ali suština "Kerbal" izazova je da bude što realističniji, što znači da misije traju samo nekoliko sati. Zbog toga je neprimenljivo stalno unapređivati model u hodu.

LLM su toliko moćni jer su već trenirani na ogromnim količinama teksta napisanog od strane ljudi, pa im u najboljem slučaju treba samo malo pažljivo formulisanih uputstava i nekoliko pokušaja da se uhvati pravi kontekst za određenu situaciju.

Koliko zaista mogu da upravljaju svemirskim brodom?

Istraživači su razvili metod za pretvaranje trenutnog stanja letelice i njenih ciljeva u tekstualnu formu. Potom su to prosledili LLM-u i tražili preporuke kako da se letelica orijentiše i manevriše. Zatim su razvili „prevodioca“ koji je tekstualni izlaz modela pretvarao u funkcionalni kod sposoban da upravlja simuliranim vozilom.

Sa malim brojem uputstava i nekoliko prilagođavanja, istraživači su uspeli da nateraju ChatGPT da uspešno izvede mnoge testove iz izazova — i na kraju je osvojio drugo mesto na poslednjem takmičenju. (Prvo mesto je osvojio model zasnovan na drugačijim matematičkim jednačinama, prema radu.)

I sve se to dogodilo pre objave najnovije verzije ChatGPT-a, modela 4. Ima još dosta posla, posebno u smanjenju „halucinacija“ (nepoželjnih, besmislenih odgovora), što bi u stvarnom svetu moglo biti katastrofalno.

Ali ovaj uspeh ipak pokazuje koliku moć mogu imati čak i široko dostupni LLM programi kada se iskoristi njihovo znanje usvojeno iz ogromne količine ljudskih tekstova.