Deepmind 公佈 RT-2：進一步提升機器人自主學習能力的新一代模型
RT-2 的獨特之處
Deepmind 宣布了新一代機器人模型 RT-2，這是首個具有視覺-語言-行動（VLA）功能的模型，可以使機器人在沒有具體訓練的情況下執行新的任務。就像語言模型從網路資料學習一般的概念和觀念一樣，RT-2 使用來自網路的文字和影象來理解現實世界中的不同概念，並將這些知識轉化為機器人行動的通用指令。當這項技術得到改進，它將可以實現具有上下文感知和適應性的機器人，在不同情況和環境下執行不同任務，而無需當前所需的大量訓練。
RT-2 的最大亮點在於，與 RT-1 和其他模型不同，它不需要數十萬條資料點就能使機器人執行。長期以來，組織一直認為對複雜、抽象任務的處理需要具體的機器人訓練（包括對每個物體、環境和情況的覆蓋），這種訓練至關重要。但在這種情況下，RT-2 透過少量的機器人資料學習從事基礎模型中可見的複雜推理，並將所獲知識轉化為直接的機器人行動——即使是對其從未見過或訓練過的任務。
據 Google 解釋，"RT-2 展示了改進的泛化能力和對機器人資料以外的語義和視覺理解，包括解釋新的指令、根據物件類別或高層次描述進行初步推理等。"
RT-2 的潛在應用
當像 RT-2 這樣的先進視覺-語言-行動模型得到進一步發展時，將能夠實現上下文感知的機器人。這些機器人可以根據當前情況在現實世界中進行推理、解決問題和解讀訊息，執行各種不同的行動。例如，在倉庫中，企業可以看到機器能夠根據物體的型別、重量、脆弱性等因素，在處理每個物體時採取不同的方式，而不是執行相同的重複性動作。
據 Markets and Markets 報告，AI 驅動機器人領域預計從 2021 年的 69 億美元增長到 2026 年的 353 億美元，預計年複合增長率為 38.6%。因此 RT-2 這樣的技術具有巨大的商業應用潛力。
編者評論和建議
Deepmind 的 RT-2 模型的突破讓我們看到了機器人技術的潛力。這種具有視覺-語言-行動能力的模型不僅可以提高機器人的智慧程度，還可以大大減少訓練所需的時間和資料量。
然而我們也必須牢記，使用這樣的模型還存在一些問題和風險。首先是資料的收集和使用問題，這需要我們非常謹慎地平衡隱私和創新的衝突。其次是模型的準確性和安全問題，我們需要確保這樣的模型不會因為誤判或被攻擊而導致危險的結果。
在探索和應用 RT-2 這樣的技術時，我們建議政府、企業和學術界之間加固合作，制定相應的監管框架和道德準則，以確保這種技術的安全性和可持續發展。
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