Des chercheurs de Google DeepMind ont développé SayTap, un grand modèle linguistique capable de traduire diverses instructions humaines en un format compréhensible par les robots quadrupèdes. Ce modèle permet aux robots non seulement de comprendre des instructions basiques comme "avancer" ou "reculer", mais aussi des concepts plus complexes et contextuels, tels que "attraper un écureuil" ou "courir vite".
Selon les chercheurs, SayTap, agissant comme un contrôleur transposable à un robot physique, établit un pont entre le langage naturel et les contrôleurs bas niveau. Cela permet aux humains de diriger les robots simplement en leur parlant, comme ils le feraient avec une autre personne.
Bien que cette technologie en soit encore à ses débuts, elle pourrait à l'avenir permettre de contrôler les robots par le biais d'instructions en langage naturel.
