Bilgisayar bilimi Peter Burke, bir robotun beynini yöneticiler tarafından doğru bir şekilde düzelttilerse, üretken modeller ve barındıran donanım kullanarak programlayabileceğini göstermiştir.
Proje, açıklıyor Bir ön belgeTerminatöre doğru bir adımdır.
Burke’ün çalışması, “Arnold Schwarzenegger’in Terminatörü’nde, robotlar kendini duyar ve dünyanın kontrolünü ele geçiriyor” diye çalıştı. “Bu belgede, bu yönde ilk adımı atıyoruz: bir robot (AI yazma makinesinin kodu), sıfırdan, minimum insan girişiyle, başka bir robotun beyni, bir drone yaratır.”
Otonom yakalama artık bir lüks değil, uzamsal bir taban
Irvine, California Üniversitesi’nde elektrik ve bilgisayar mühendisliği profesörü Burke, “Terminator’un sonucunun asla gerçekleşmeyeceği” umudunu ifade etmek için belgesinin sonuna kadar bekliyor. Okuyucular da aynı şeyi alsa da, bu, IA için artan bir askeri ilgiyle ilgili bir gerçek değildir. Yani bu kelimeleri ekrana koymanın bazı avantajı var.
Kayıt Burke, projeyi tartışmaya istekli olup olmadığını sordu, ancak “Robot Robot Beyni: Gökyüzünde Barındırılan Yapay Zeka tarafından üretilen dronların kontrol ve kontrol istasyonu” başlıklı belge, bilimsel robotlar tarafından gözden geçiriliyor.
Makale “robot” kelimesi için iki özel tanım kullanıyor. Yerel bir dizüstü bilgisayarda ve diğer robotu programlayan bulutta çeşitli üretken üretken modelleri açıklar – bir drone ile donatılmış bir drone Raspberry Pi Zero 2 WSunucu, kontrol sistemi kodunu gerçekleştirmeye yönelik.
Genellikle, kontrol sistemi veya yerdeki kontrol sistemi (GCS), kablosuz bir telemetri bağlantısı yoluyla dronları kontrol edecek drone operatörü için mevcut olacak bir bilgisayarda gerçekleştirilecektir. Görevli VE QgroundControl Bunlar bu tür yazılımlara örnektir.
GCS, Burke’ün açıkladığı gibi, eşlemeyi gerçek zamanlı olarak, görevin planlanmasını ve dronların konfigürasyonunu yöneten bir ara beyindir. Alt seviye beyin drone ürün yazılımı (örn. Ardupipilot) ve üst düzey beyin robot işletim sistemi (ROS) veya otonom çarpışmalardan kaçınmayı yöneten başka bir kod olacaktır. Bir insan pilotu da dahil olabilir.
Burke’ün yaptığı şey, üretken modellerin gerçek zamanlı olarak bir GCS drone veya daha ziyade WebGC’ler oluşturmak için gereken tüm kodu yazması istenebileceğini göstermektir, çünkü kod ahududu kartında bir Flask Web sunucusu gerçekleştirir. Drone daha sonra, havadayken internette erişilebilen AI-Yahudi Kontrol web sitesine ev sahipliği yapar.
Proje, her biri kapasite gelişme kapasitesinin uygulanmasında rol oynayan çeşitli yapay zeka modellerine (Claude, Gemini, Chatgpt) ve IDE AI (Kod, İmleç, Windsurf) içeren bir dizi sprint içeriyordu.
Örneğin, ilk sprint, tarayıcıda Claude kullanarak yerdeki bir GC’nin kodlanmasına odaklandı. Aşağıdaki talimatları dahil etti:
- İstemi: Mavlink komutlarını Raspberry Pi’deki bir uçuş denetleyicisine göndermek için bir Python programı yazın. ‘Al Drone’un kalkması ve 50 feet’te süzülmesi.
- İstemi: Drone’u çıkarmak için tıklamak için bir düğme ile PI’de bir web sitesi oluşturun.
- İstemi: Şimdi web sayfasına bazı özellikler ekleyin. Üzerine dronun konumu olan bir harita ekleyin. Drone’yi haritaya yerleştirmek için Mavlink GPS mesajlarını kullanın.
- İstemi: Şimdi aşağıdaki özelliği web sayfasına ekleyin: Kullanıcı haritayı tıklayabilir ve web sayfası, kullanıcının tıkladığı haritanın konumunun GPS koordinatlarını kaydeder. Sonra Mavlink’te drone’ya sinek-“rehberli” komut gönderecek.
- İstemi: Dosyaların ve dizin yapılarının oluşturulması da dahil olmak üzere yüklemeyi çalıştırmak için tek bir .sh dosyası oluşturun.
Sprint iyi başladı, ancak bir düzine talimattan sonra model çalışmayı bıraktı çünkü konuşma (öneri ve cevap serisi) Claude bağlamına izin verilen daha fazla jeton tüketti.
Gemini 2.5 ve imleç ile yapılan müteakip girişimler her sorunla karşılaştı. Gemini’nin oturumu, Bash komut dosyası hatalarıyla Shell ile raydan çıkarıldı. İmleç oturumu fonksiyonel bir prototipe yol açtı, ancak geliştiriciler, model bağlamının sınırlamalarını karşılayacak kadar küçük projeyi kırmak için yeniden düzenlemek zorunda kaldı.
Windsurf kullanan dördüncü sprint nihayet başarılı oldu. AI tarafından üretilen WebGC’ler 2.5 hafta boyunca yaklaşık 100 saatlik insan çalışması aldı ve 10K kod hatlarına yol açtı.
Burke tahminlerinden yaklaşık 20 kat daha az, bir proje ile karşılaştırılabilir bir proje oluşturmak için gereklidir. BulutlamaBurke ve bir avuç öğrenci son dört yılda gelişti.
Belgenin gözlemlerinden biri, mevcut AI modellerinin 10.000’den fazla kodu yönetememesidir. Burke yeni bir çalışmak (S. Rando ve ark.) Sonnet Claude 3.5’in Longswebench üzerindeki doğruluğunun, bağlamın uzunluğu 32K’dan 256k jetona yükseldiğinde yüzde 29’dan yüzde üçe düştüğünü ve deneyiminin Rando’nun keşifleriyle tutarlı olduğunu ve bir kod çizgisinin eşdeğer 10 belirtecinin eşdeğer olduğunu varsaydığını söyledi.
Hantz Févry, Mekansal Data Biz Geolava’nın CEO’su, Kayıt Drone projesini büyüleyici bulmuş bir e -mail.
“Üretken yoluyla kendi komuta ve kontrol merkezini özerk bir şekilde etkileyen bir dron sistemi fikri sadece hırslı değil, aynı zamanda sınır mekansal zekasının yönlendirildiği yönle de hizalandı.” Dedi. “Ancak, güvenlik için zor kontroller ve sınırlar olması gerektiğine inanıyorum.”
Makale, drone projesi sırasında, davanın manuel olarak değiştirilmesi sırasında insan kontrolü altında gereksiz bir vericinin korunduğunu belirtiyor.
Jeolava’nın yönetimindeki deneyimine dayanarak Févry, bu tür sistemlerin ortaya çıkmasının hava görüntüleri sektöründe bir değişikliğe işaret ettiğini söyledi.
“Hava görüntüleri radikal olarak daha erişilebilir hale geliyor” dedi. “Otonom yakalama artık bir lüks değil, dronlar, stratosferik veya leo yakalama (düşük karasal yörünge) olsun, yapay mekansal zeka için bir tabandır. Kağıtta açıklanan gibi sistemler, bir sonraki, planlama ve akıl yürütmenin gerçek zamanlı olarak birleştirildiği, bir sonraki, kısmen otomatik platformların nasıl bir şekilde birleştirildiği gibi bir bakıştır.
Févry, bu sistemler için gerçek testin üretken sistemlerin çelişkili veya belirsiz ortamları yönetme şekli olacağını söyledi.
“Bir şey, simülasyonda veya önceki hipotezlerle bir kontrol döngüsü vermektir.” “Toprak, görev hedefleri veya sistemin topolojisi uçuşun yarısında değiştiğinde adapte olmak başka bir şeydir. Ancak uzun vadeli sonuçlar önemlidir: Bu tür bir çalışma, sadece görevin belirli robotiklerini değil, özerkliği genelleştirmeyi öngörüyor.”
Sizi Terminator 3: Makinelerin Yükselişi’nden John Connor’un sözleriyle bırakıyoruz: “Gelecek yazılmadı. Kendimiz için ne yaptığımızdan başka bir kader yok”. ®