ИИ не играл в Лего, но всё равно знает, как собрать его лучше тебя — LegoGPT, в чём подвох?
NewsMakerОпиши, что хочешь — и модель выдаст подробную инструкцию.
Представьте: вы описываете задуманную модель из конструктора Lego, а искусственный интеллект самостоятельно подбирает элементы и создает надежную структуру. Такую возможность предоставили исследователи, разработавшие LegoGPT — технологию, преобразующую текстовые описания в пошаговые инструкции по воплощению работающих проектов.
Исследовательская команда из Университета Карнеги-Меллон в Питтсбурге адаптировала искусственный интеллект от компании Meta для работы с кубиками Lego. Алгоритм анализирует описание желаемой конструкции и последовательно определяет оптимальное расположение каждой детали. Особое внимание уделяется проверке стабильности: все создаваемые модели проходят через виртуальное тестирование. Если добавление нового элемента нарушает устойчивость структуры — как в популярной игре "Дженга" — программа возвращается к предыдущему этапу и ищет другое решение. Такой механизм корректировки получил название "rollback" (откат).
Благодаря такому подходу разработчикам удалось достичь впечатляющего результата: 98,8% успешных сборок. Для сравнения, если бы система сразу использовала первое найденное решение без проверки стабильности, этот показатель составил бы всего 24%.
Чтобы научить LegoGPT создавать устойчивые конструкции, команда сформировала базу данных из более чем 47 тысяч моделей из кубиков Lego. Каждую сопроводили описанием и тщательно проверили на физическую стабильность, гарантируя, что искусственный интеллект сможет воспроизводить работоспособные конструкции в реальном мире.
При тестировании разработки журналист решил создать миниатюру бутылки в плетеной корзине. LegoGPT добавила этот запрос в очередь на обработку, присвоив ему 56-й номер. Наблюдая за процессом проектирования, автор отметил, как тщательно программа просчитывает варианты сборки, выбирая наиболее подходящее решение.
"Поначалу я счел LegoGPT просто красивой игрушкой, но при более детальном изучении понял, что это не так", — делится журналист. Признаваясь в собственной неспособности к ручному конструированию в школьные годы, он отмечает потенциал системы для увлеченных фанатов Lego и возможности развития командной работы.
Образовательная ценность такого инструмента может оказаться значительной: студенты получат возможность совместно развивать логическое мышление, пространственное воображение, навыки программирования методом проб и ошибок и техники командного взаимодействия.
Ключевой принцип проекта — минимализм. Интерфейс LegoGPT и сами конструкции отличаются намеренной простотой, сочетающей ретро-эстетику с удобством использования. Встроенные ограничения помогают сохранять целенаправленность: система работает только с восемью типами кубиков, 21 категорией объектов и пространством 20х20х20 сантиметров.
На текущем этапе демонстрационная версия не позволяет задавать цвет или текстуру — все блоки остаются неокрашенными. Однако с развитием функционала LegoGPT может превратиться в мощный инструмент проектирования.
Главное преимущество проекта перед другими разработками в сфере искусственного интеллекта — опора на репутацию бренда Lego. Несмотря на перенасыщение рынка ИИ-агентами для Minecraft и подобных платформ, создатели LegoGPT обладают серьезным опытом в области физического моделирования.
Эксперты полагают, что с расширением набора деталей, добавлением цветовых решений и развитием междисциплинарного взаимодействия с архитектурой и дизайном LegoGPT сможет преодолеть статус простой технологической диковинки.
Представьте: вы описываете задуманную модель из конструктора Lego, а искусственный интеллект самостоятельно подбирает элементы и создает надежную структуру. Такую возможность предоставили исследователи, разработавшие LegoGPT — технологию, преобразующую текстовые описания в пошаговые инструкции по воплощению работающих проектов.
Исследовательская команда из Университета Карнеги-Меллон в Питтсбурге адаптировала искусственный интеллект от компании Meta для работы с кубиками Lego. Алгоритм анализирует описание желаемой конструкции и последовательно определяет оптимальное расположение каждой детали. Особое внимание уделяется проверке стабильности: все создаваемые модели проходят через виртуальное тестирование. Если добавление нового элемента нарушает устойчивость структуры — как в популярной игре "Дженга" — программа возвращается к предыдущему этапу и ищет другое решение. Такой механизм корректировки получил название "rollback" (откат).
Благодаря такому подходу разработчикам удалось достичь впечатляющего результата: 98,8% успешных сборок. Для сравнения, если бы система сразу использовала первое найденное решение без проверки стабильности, этот показатель составил бы всего 24%.
Чтобы научить LegoGPT создавать устойчивые конструкции, команда сформировала базу данных из более чем 47 тысяч моделей из кубиков Lego. Каждую сопроводили описанием и тщательно проверили на физическую стабильность, гарантируя, что искусственный интеллект сможет воспроизводить работоспособные конструкции в реальном мире.
При тестировании разработки журналист решил создать миниатюру бутылки в плетеной корзине. LegoGPT добавила этот запрос в очередь на обработку, присвоив ему 56-й номер. Наблюдая за процессом проектирования, автор отметил, как тщательно программа просчитывает варианты сборки, выбирая наиболее подходящее решение.
"Поначалу я счел LegoGPT просто красивой игрушкой, но при более детальном изучении понял, что это не так", — делится журналист. Признаваясь в собственной неспособности к ручному конструированию в школьные годы, он отмечает потенциал системы для увлеченных фанатов Lego и возможности развития командной работы.
Образовательная ценность такого инструмента может оказаться значительной: студенты получат возможность совместно развивать логическое мышление, пространственное воображение, навыки программирования методом проб и ошибок и техники командного взаимодействия.
Ключевой принцип проекта — минимализм. Интерфейс LegoGPT и сами конструкции отличаются намеренной простотой, сочетающей ретро-эстетику с удобством использования. Встроенные ограничения помогают сохранять целенаправленность: система работает только с восемью типами кубиков, 21 категорией объектов и пространством 20х20х20 сантиметров.
На текущем этапе демонстрационная версия не позволяет задавать цвет или текстуру — все блоки остаются неокрашенными. Однако с развитием функционала LegoGPT может превратиться в мощный инструмент проектирования.
Главное преимущество проекта перед другими разработками в сфере искусственного интеллекта — опора на репутацию бренда Lego. Несмотря на перенасыщение рынка ИИ-агентами для Minecraft и подобных платформ, создатели LegoGPT обладают серьезным опытом в области физического моделирования.
Эксперты полагают, что с расширением набора деталей, добавлением цветовых решений и развитием междисциплинарного взаимодействия с архитектурой и дизайном LegoGPT сможет преодолеть статус простой технологической диковинки.