ChatGPT као Хан Соло – вештачка интелигенција пилотира свемирском летелицом изненађујуће добро

„Ти си аутономни ентитет који управља свемирским бродом у потери“, гласио је први први подстицај који су истраживачи користили да провере колико добро ChatGPT може да пилотира свемирским летелицама. На њихово изненађење, велики језички модел се показао одлично, освојивши друго место на такмичењу у симулацији аутономних свемирских летелица.

Истраживачи већ дуго настоје да развију аутономне системе за контролу сателита и навигацију свемирских бродова. Једноставно речено, у будућности ће бити превише сателита да би људи могли ручно њима да управљају. А када је реч о истраживању дубоког свемира, ограничења брзине светлости значе да не можемо управљати летелицама у реалном времену.

Ако заиста желимо да се проширимо у свемиру, мораћемо да препустимо одлуке роботима.

Како би подстакли иновације, истраживачи у области аеронаутике су последњих година направили такмичење под називом "Kerbal Space Program Differential Game Challenge" – врсту игралишта заснованог на популарној видео-игри Kerbal Space Program – које омогућава заједници да осмишљава, експериментише и тестира аутономне системе у (донекле) реалистичном окружењу.

Изазов се састоји од више сценарија, као што су мисије потере и пресретања сателита или мисије избегавања откривања.

У раду који ће бити објављен у часопису Journal of Advances in Space Research, међународни тим истраживача описао је свог кандидата: комерцијално доступан велики језички модел (ЛЛМ), попут ChatGPT-а или Ламе (Llama).

Истраживачи су се одлучили за ЛЛМ јер традиционални приступи развоју аутономних система захтевају бројне циклусе тренирања, повратних информација и дораде. Али суштина "Kerbal" изазова је да буде што реалистичнији, што значи да мисије трају само неколико сати. Због тога је неприменљиво стално унапређивати модел у ходу.

ЛЛМ су толико моћни јер су већ тренирани на огромним количинама текста написаног од стране људи, па им у најбољем случају треба само мало пажљиво формулисаних упутстава и неколико покушаја да се ухвати прави контекст за одређену ситуацију.

Колико заиста могу да управљају свемирским бродом?

Истраживачи су развили метод за претварање тренутног стања летелице и њених циљева у текстуалну форму. Потом су то проследили ЛЛМ-у и тражили препоруке како да се летелица оријентише и маневрише. Затим су развили „преводиоца“ који је текстуални излаз модела претварао у функционални код способан да управља симулираним возилом.

Са малим бројем упутстава и неколико прилагођавања, истраживачи су успели да натерају ChatGPT да успешно изведе многе тестове из изазова — и на крају је освојио друго место на последњем такмичењу. (Прво место је освојио модел заснован на другачијим математичким једначинама, према раду.)

И све се то догодило пре објаве најновије верзије ChatGPT-а, модела 4. Има још доста посла, посебно у смањењу „халуцинација“ (непожељних, бесмислених одговора), што би у стварном свету могло бити катастрофално.

Али овај успех ипак показује колику моћ могу имати чак и широко доступни ЛЛМ програми када се искористи њихово знање усвојено из огромне количине људских текстова.