 |
Hình minh họa về tàu vũ trụ thế hệ tiếp theo rời khỏi nhà chứa máy bay. (Ảnh: Devrimb) |
Các nhà nghiên cứu lần đầu tiên sử dụng lệnh cho ChatGPT để xem nó có thể điều khiển tàu vũ trụ tốt như thế nào. Điều khiến họ ngạc nhiên là mô hình ngôn ngữ lớn (viết tắt là LLM) đã hoạt động rất tốt, giành vị trí thứ hai trong cuộc thi mô phỏng tàu vũ trụ tự động.
Từ lâu, các nhà nghiên cứu đã quan tâm đến việc phát triển các hệ thống tự động để điều khiển vệ tinh và điều hướng tàu vũ trụ do có quá nhiều vệ tinh để con người có thể điều khiển một cách thủ công trong tương lai. Và đối với việc thám hiểm không gian sâu, những hạn chế về tốc độ ánh sáng có nghĩa là chúng ta không thể điều khiển trực tiếp tàu vũ trụ theo thời gian thực. Nếu chúng ta thực sự muốn mở rộng không gian, chúng ta phải để robot tự đưa ra quyết định.
Để khuyến khích sự đổi mới, trong những năm gần đây, các nhà nghiên cứu hàng không đã tạo ra Kerbal Space Program Differential Game Challenge, một sân chơi dựa trên trò chơi điện tử Kerbal Space Program phổ biến để cho phép cộng đồng thiết kế, thử nghiệm và kiểm tra các hệ thống tự động trong một môi trường thực tế. Thử thách bao gồm một số kịch bản, như nhiệm vụ truy đuổi và chặn vệ tinh và nhiệm vụ trốn tránh bị phát hiện.
Một LLM có sẵn trên thị trường, giống như ChatGPT và Llama. Các nhà nghiên cứu quyết định sử dụng LLM vì các phương pháp tiếp cận truyền thống để phát triển hệ thống tự động đòi hỏi nhiều chu kỳ đào tạo, phản hồi và tinh chỉnh.
Nhưng LLM lại rất mạnh vì chúng đã được đào tạo về khối lượng lớn văn bản do con người viết, vì vậy trong trường hợp tốt nhất, chúng chỉ cần kỹ thuật nhắc nhở và một vài lần thử để có được bối cảnh phù hợp cho một tình huống nhất định.
ChatGPT có thể điều khiển tàu vũ trụ?
Các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp để dịch trạng thái nhất định của tàu vũ trụ và mục tiêu của nó dưới dạng văn bản. Sau đó, họ chuyển nó cho LLM và yêu cầu chúng đưa ra khuyến nghị về cách định hướng và điều khiển tàu vũ trụ. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã phát triển một lớp dịch chuyển đổi đầu ra dựa trên văn bản của LLM thành mã chức năng có thể vận hành phương tiện mô phỏng.
Với các lệnh nhắc nhỏ và một số điều chỉnh, các nhà nghiên cứu đã khiến ChatGPT hoàn thành nhiều bài kiểm tra trong thử thách và cuối cùng đã giành vị trí thứ hai trong một cuộc thi gần đây. Giải nhất đã thuộc về một mô hình dựa trên các phương trình khác nhau.
Và tất cả những điều này đã được thực hiện trước khi phát hành phiên bản mới nhất của ChatGPT, phiên bản 4. Vẫn còn rất nhiều việc phải làm, đặc biệt là việc tránh "ảo giác" không mong muốn, điều đặc biệt tai hại trong một kịch bản thực tế. Tuy nhiên, nó cho thấy sức mạnh mà ngay cả các LLM có sẵn có thể được đưa vào sử dụng theo những cách không ngờ tới.
