ChatGPT может управлять космическим кораблем
Недавно международная группа исследователей проводила необычные соревнования: разным моделям ИИ предлагалось управлять космическим кораблем в симуляторе. Больше всех организаторов удивил ChatGPT. Он занял второе место среди систем, которые самостоятельно решали задачи навигации. Это примечательно, потому что модель, созданная не для космоса, почти догнала специализированные решения.
Исследователи проверяли, как ИИ справится с задачами, которые могут стоять перед настоящими аппаратами на орбите или в дальнем космосе. Например, как догнать спутник или скрыться от наблюдения. Все испытания проходили в симуляторе на базе видеоигры Kerbal Space Program. Это популярная песочница с реалистичной механикой полетов и гравитацией, которую инженеры и ученые часто используют для тестов.
Организаторы создали соревнование, в котором модели должны были сами принимать решения, а люди не вмешивались. Участвующие команды использовали разные подходы. Одна группа применила уравнения движения и оптимизации. Другая — готовые коммерчески доступные языковые модели, такие как ChatGPT. Этот подход оказался неожиданно эффективным.
Чтобы ChatGPT понял, как управлять кораблем, исследователи описали состояние аппарата и цель текстом. Например: «Ты управляешь кораблем, который должен догнать спутник». На основе этой информации модель выдавала рекомендации: как развернуться, куда ускориться, когда затормозить. После этого другой алгоритм переводил ответы из текста в код команды для симулятора.
Причина неожиданной эффективности в том, что такие модели уже обучены на огромных массивах текстов. Поэтому они быстро схватывают суть задачи, если сформулировать ее четко. Исследователи говорили, что им понадобилось всего несколько запросов, чтобы модель начала давать правильные советы. Постепенно они уточняли формулировки и добились стабильного поведения.
Обычно автономные навигационные системы требуют долгого обучения с поправками, доработками и тестами. Это трудоемко. А в условиях ограниченного времени, как в этом соревновании, такой путь использовать нельзя. В этом смысле ChatGPT оказался неожиданным решением: готовая модель без дообучения, но с тонкой настройкой запросов, справилась почти лучше всех.
Первое место заняла система, построенная на других принципах. Но факт, что языковая модель вообще добралась до финиша и заняла второе место, удивил многих. Это произошло еще до выхода самой свежей, четвертой версии ChatGPT.
Авторы исследования признают, что до реальных полетов еще далеко. Пока что модель может «галлюцинировать» — придумывать несуществующие данные. В космосе такая ошибка может обернуться катастрофой. Но уже сейчас видно: большие языковые модели можно применять в сферах, для которых их не создавали. И одна из них — автономные экспедиции в дальний космос, где нет связи с Землей и каждый маневр нужно рассчитывать на месте.
