自動生成 AI: 推動機器人技術進步的關鍵
引言
在近幾個月，機器人領域見證了顯著的發展，這主要歸功於生成式人工智慧的快速進展。領先的科技公司和研究實驗室正利用生成式 AI 模型來解決機器人領域中的重大挑戰，這些挑戰迄今為止阻礙了機器人在重工業和研究實驗室以外廣泛應用的可能性。以下是一些生成式 AI 正在幫助推動機器人研究進一步發展的創新方式。橋接模擬與現實之鴻溝
在真實世界中培訓機器學習模型存在一系列挑戰。這個過程緩慢，僅能以實時事件的速度進行。與此同時這種培訓方式成本高昂，受到實際部署的機器人數量的約束。此外安全問題和對多樣環境進行全面培訓的有限存取許可權也是另外的障礙。 為了克服這些障礙，研究人員使用模擬環境來訓練機器人模型。這種方法具有可擴充套件性，並且與真實世界的培訓相比，成本大大降低。然而這種解決方案也存在缺點。建立詳細的模擬環境可能成本高昂。此外這些環境通常缺乏真實世界中所存在的複雜細節，這種差異被稱為"模擬與現實之鴻溝"。這種差異導致了在模擬中訓練的模型在現實世界中部署時效能下降，因為它們無法處理環境的復雜性和細微區別。 最近，生成模型成為橋接模擬與現實鴻溝的重要工具，有助於使模擬環境更加逼真和詳細。例如，神經光線場（NeRF）模型是可以從 2D 場景建立 3D 物體的生成模型。NeRF 使開發人員更容易建立用於訓練機器人的模擬環境。Nvidia 利用如 NeRF 這樣的生成模型進行其神經重建引擎，該 AI 系統可以從安裝在車輛上的攝像頭記錄的影片中建立逼真的 3D 環境，用於訓練自駕車模型。多所大學的研究人員開發的 SyncDreamer 模型從單個 2D 影像生成物體的多個檢視。然後這些檢視可以餵給另一個生成模型來建立用於模擬環境的 3D 模型。DeepMind 的 UniSim 模型使用 LLM 和擴散模型來生成逼真的影片序列。這些序列可用於建立用於訓練機器人模型的精細模擬。橋接機器人與人類之鴻溝
機器人研究中的另一個重大障礙是提高人機互動能力，包括提高機器人理解人類命令和有效合作的能力。多模態生成模型的進展有助於解決這個問題。這些模型可將自然語言與其他資料型別（如圖片和影片）相結合，以促進更有效的機器人溝通。 Google 的 PaLM-E 模型就是一個典型例子。該模型結合了語言模型和視覺轉換器，共同訓練以理解圖片和文字之間的相關性。該模型然後應用這些知識來分析視覺場景並將自然語言指令轉化為機器人動作。PaLM-E 等模型顯著提升了機器人執行複雜命令的能力。 在此基礎上，Google 去年夏天推出了 RT-2（Vision-Language-Action）模型。RT-2 在大量網路資料的基礎上進行了訓練，可以執行自然語言指令，甚至能處理沒有明確訓練過的任務。橋接機器人與資料集之鴻溝
機器人研究的世界充滿了從真實機器人收集的模型和資料集。然而這些資料集通常是零散的，從不同機器人、以不同格式和不同任務收集而來。最近，一些研究團隊開始將這些資料集的知識整合起來，建立更多功能的模型。 一個突出的例子是 DeepMind 和其他 33 個研究機構合作的 RT-X 專案。該專案的宏偉目標是開發一個通用型 AI 系統，能夠與不同型別的實體機器人一起工作並執行各種任務。該專案受到大型語言模型研究的啟發，顯示將 LLM 大型資料集上進行訓練，可以使其執行以前無法實現的任務。研究人員將來自 22 種機器人實體和 20 個不同國家的 20 個研究機構的資料集進行整合。這個統一的資料集包括 500 項技能和 15 萬項任務。研究人員隨後在這個資料集上訓練了一系列模型。令人驚訝的是，這些模型表現出了泛化到許多不同型別機器人和任務的能力，其中一些任務它們甚至沒有進行過明確的訓練。生成更好的獎勵模型
生成模型在程式碼編寫中已經取得了顯著應用，有趣的是，它們還可以為機器人培訓生成程式碼。Nvidia 的最新模型 Eureka 使用生成 AI 來設計獎勵模型，這是在機器人訓練中具有挑戰性的元件。Eureka 使用 GPT-4 為獎勵模型編寫程式碼，消除了任務特定提示或預定義獎勵模板的需求。它利用模擬環境和 GPU 快速評估大量的獎勵候選項的質量，從而提高訓練效率。Eureka 還使用 GPT-4 分析和改進它生成的程式碼。此外它可以融入人類反饋來完善獎勵模型，使其更符合開發者的目標。觀點和建議
隨著生成式 AI 的迅速發展，它正成為機器人技術中越來越重要的一部分。生成式 AI 的應用領域已經擴充套件到了比原先的視野更複雜的任務上。這種發展將使機器人技術以更快的速度創新，使機器人更接近與我們一同在日常生活中部署的目標。 然而我們也需要關注這種技術在倫理和安全方面可能帶來的問題。隨著機器人與人類之間的互動變得越來越頻繁，我們需要確保機器人的行為遵循人類價值觀和倫理準則。此外機器人技術的發展也有可能導致大規模的失業，這就需要我們仔細思考如何平衡機器人技術的發展和社會的需要。 我建議政府和相關機構加固研究機器人技術的倫理和安全標準，以確保這些技術的可持續發展和應用。此外需要加大對機器人技術的公眾教育，讓大眾更清楚理解這些技術的潛在影響和可能的風險。結論
生成式人工智慧為機器人技術的發展帶來了嶄新的可能性。它幫助橋接了模擬與現實之間的鴻溝，改善了機器人與人類之間的互動能力，整合了已有的機器人資料集，並提供更好的獎勵模型設計。然而我們也需要意識到這種技術可能帶來的倫理和安全問題，並制定相應的規範和監管機制。 透過平衡技術發展和社會需求，我們可以確保生成式 AI 在機器人技術領域的應用能夠為人類帶來更多益處。當前，這一領域的發展已經引起了廣泛關注，我們可以期待在不久的將來看到更多關於生成式 AI 在機器人技術中的錯綜複雜應用。ArtificialIntelligenceorRobotics-自動生成 AI,機器人,聰明,能力,主流市場,準備
