Modele te (w skrócie LLM, od słów Large Language Model) wykorzystują zaprojektowane z myślą o robotach oprogramowanie Google PaLM-SayCan, które rozumie kreowane przez programistów podpowiedzi i sugestie dotyczące sposobów tworzenia kodu aplikacji. Dużą rolę odgrywa tu również oprogramowanie GPT-3 LLM OpenAI i powiązane z nim metody automatycznego uzupełniania kodu, takie jak Copilot GitHub.

Google nadało tej nowej metodzie programowania robotów nazwę "Code as Policies" (CaP) i zapewnia, że pozwala ona instruować roboty, jak mają pisać aplikację, wykorzystując podpowiedzi mające postać języka naturalnego. Istnieją tu jednak pewne ograniczenia, np. model może poinstruować robota jak ma ustawić pokolorowane bloki na samej górze dwuwymiarowego kwadratu, ale nie może już przetłumaczyć bardziej złożonych instrukcji, takich jak „zbuduj cały dom z takich bloków”, ponieważ według Google dom ma strukturę 3D (trójwymiarową).

Zobacz również:

• Ta technika rozwiązuje problem ograniczonej wielkości okien kontekstowych obsługujących modele językowe LLM
• Cyfrowa transformacja z AI - co nowego na Google Cloud Next 24
• Musk ostrzega, że ludzkość nie docenia sztucznej inteligencji

Jednocześnie Google ostrzega, że chociaż metoda CaP zapewnia robotom odpowiednią elastyczność, to potencjalne zwiększa też ryzyko pomyłki, ponieważ zsyntetyzowane programy – a takim jest model CaP - mogą w przypadku fizycznego sprzętu powodować niezamierzone i niebezpieczne zachowania.