टोयोटा रिसर्च इंस्टीट्यूट (टीआरआई) ने रोबोटों को नाश्ता बनाना सिखाने के लिए - या कम से कम नाश्ता बनाने के लिए आवश्यक व्यक्तिगत कार्यों को - सैकड़ों घंटे की प्रोग्रामिंग और बग फिक्सिंग की आवश्यकता के बिना, "रोबोटिक किंडरगार्टन" में जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया। इसके बजाय, शोधकर्ताओं ने रोबोटों को स्पर्श की अनुभूति देकर, उन्हें एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल में प्लग करके और फिर उन्हें यह सिखाकर कि उन्हें एक इंसान की तरह क्या करना है, थोड़े ही समय में यह हासिल किया।

शोधकर्ताओं का कहना है कि स्पर्श "एक प्रमुख प्रवर्तक है।" रोबोट द्वारा नीचे दिए गए वीडियो (मेरे शब्द, उनके नहीं) में देखे गए तकिये वाले अंगूठे को फैलाकर, मॉडल "महसूस" कर सकता है कि वह क्या कर रहा है, जिससे उसे अधिक जानकारी प्राप्त करने की अनुमति मिलती है। इससे कठिन कार्यों को अकेले देखने की तुलना में पूरा करना आसान हो जाता है।

लैब के कुशल संचालन विभाग के प्रबंधक बेन बर्चफ़ील ने कहा, "उन्हें अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करते हुए देखना रोमांचक है।" सबसे पहले, एक "शिक्षक" कौशल का एक सेट प्रदर्शित करता है, और फिर "कुछ घंटों में," मॉडल पृष्ठभूमि में सीखता है। उन्होंने कहा, "हम अक्सर रोबोट को दोपहर में सिखाते हैं, उसे रात भर सीखने देते हैं और फिर अगली सुबह उसका नया व्यवहार देखते हैं।"

शोधकर्ताओं का कहना है कि वे रोबोटों के लिए "बड़े व्यवहार मॉडल" (लार्ज बिहेवियर मॉडल्स) या एलबीएम बनाने की कोशिश कर रहे हैं। एमआईटी में रोबोटिक्स के प्रोफेसर और टीआरआई में रोबोटिक्स अनुसंधान के उपाध्यक्ष रस टेडरेके ने कहा, "जिस तरह एलएलएम को मानव लेखन पैटर्न को रिकॉर्ड करके प्रशिक्षित किया जाता है, उसी तरह टोयोटा के एलबीएम अवलोकन के माध्यम से सीखेंगे और फिर "सामान्यीकरण करेंगे, एक नए कौशल का प्रदर्शन करेंगे जो उन्हें कभी नहीं सिखाया गया है।"

इस प्रक्रिया का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं का कहना है कि उन्होंने 60 से अधिक चुनौतीपूर्ण कौशलों को प्रशिक्षित किया है, जैसे "तरल पदार्थ डालना, उपकरणों का उपयोग करना और विकृत वस्तुओं में हेरफेर करना।" उन्हें उम्मीद है कि 2024 के अंत तक यह संख्या बढ़कर 1,000 हो जाएगी।

Google और Tesla अपने रोबोटिकट्रांसफॉर्मरRT-2 के साथ इसी तरह का शोध कर रहे हैं। टोयोटा के शोधकर्ताओं के दृष्टिकोण के समान, उनका रोबोट अपने अनुभव का उपयोग करके यह अनुमान लगाता है कि चीजों को कैसे करना है। सिद्धांत रूप में, एआई-प्रशिक्षित रोबोट अंततः मानव को सामान्य निर्देश देने के अलावा लगभग बिना किसी निर्देश के कार्य कर सकते हैं (जैसे कि "फैल को साफ करना")।

लेकिन जैसा कि न्यूयॉर्क टाइम्स ने सर्च दिग्गज के शोध पर रिपोर्ट करते समय नोट किया था, कम से कम Google के बॉट्स को अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है। इस तरह का काम अक्सर "धीमा और श्रम-गहन" होता है, और पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा प्रदान करना इंटरनेट से डाउनलोड किए गए एआई मॉडल को बड़ी मात्रा में डेटा खिलाने की तुलना में बहुत कठिन है।