機(jī)器人ChatGPT來(lái)了：大模型進(jìn)現(xiàn)實(shí)世界，DeepMind重量級(jí)突破

來(lái)源：機(jī)器之心

給機(jī)器人發(fā)命令，從沒(méi)這么簡(jiǎn)單過(guò)。

我們知道，在掌握了網(wǎng)絡(luò)中的語(yǔ)言和圖像之后，大模型終究要走進(jìn)現(xiàn)實(shí)世界，「具身智能」應(yīng)該是下一步發(fā)展的方向。

把大模型接入機(jī)器人，用簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言代替復(fù)雜指令形成具體行動(dòng)規(guī)劃，且無(wú)需額外數(shù)據(jù)和訓(xùn)練，這個(gè)愿景看起來(lái)很美好，但似乎也有些遙遠(yuǎn)。畢竟機(jī)器人領(lǐng)域，難是出了名的。

然而 AI 的進(jìn)化速度比我們想象得還要快。

本周五，谷歌 DeepMind 宣布推出 RT-2：全球第一個(gè)控制機(jī)器人的視覺(jué) - 語(yǔ)言 - 動(dòng)作（VLA）模型。

現(xiàn)在不再用復(fù)雜指令，機(jī)器人也能直接像 ChatGPT 一樣操縱了。

RT-2 到達(dá)了怎樣的智能化程度？DeepMind 研究人員用機(jī)械臂展示了一下，跟 AI 說(shuō)選擇「已滅絕的動(dòng)物」，手臂伸出，爪子張開(kāi)落下，它抓住了恐龍玩偶。

在此之前，機(jī)器人無(wú)法可靠地理解它們從未見(jiàn)過(guò)的物體，更無(wú)法做把「滅絕動(dòng)物」到「塑料恐龍玩偶」聯(lián)系起來(lái)這種有關(guān)推理的事。

跟機(jī)器人說(shuō)，把可樂(lè)罐給泰勒?斯威夫特：

看得出來(lái)這個(gè)機(jī)器人是真粉絲，對(duì)人類來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息。

ChatGPT 等大語(yǔ)言模型的發(fā)展，正在為機(jī)器人領(lǐng)域掀起一場(chǎng)革命，谷歌把最先進(jìn)的語(yǔ)言模型安在機(jī)器人身上，讓它們終于擁有了一顆人工大腦。

在 DeepMind 在最新提交的一篇論文中研究人員表示，RT-2 模型基于網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器人數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，利用了 Bard 等大型語(yǔ)言模型的研究進(jìn)展，并將其與機(jī)器人數(shù)據(jù)相結(jié)合，新模型還可以理解英語(yǔ)以外的指令。

谷歌高管稱，RT-2 是機(jī)器人制造和編程方式的重大飛躍。「由于這一變化，我們不得不重新考慮我們的整個(gè)研究規(guī)劃了，」谷歌 DeepMind 機(jī)器人技術(shù)主管 Vincent Vanhoucke 表示。「之前所做的很多事情都完全變成無(wú)用功了。」

RT-2 是如何實(shí)現(xiàn)的？

DeepMind 這個(gè) RT-2 拆開(kāi)了讀就是 Robotic Transformer —— 機(jī)器人的 transformer 模型。

想要讓機(jī)器人能像科幻電影里一樣聽(tīng)懂人話，展現(xiàn)生存能力，并不是件容易的事。相對(duì)于虛擬環(huán)境，真實(shí)的物理世界復(fù)雜而無(wú)序，機(jī)器人通常需要復(fù)雜的指令才能為人類做一些簡(jiǎn)單的事情。相反，人類本能地知道該怎么做。

此前，訓(xùn)練機(jī)器人需要很長(zhǎng)時(shí)間，研究人員必須為不同任務(wù)單獨(dú)建立解決方案，而借助 RT-2 的強(qiáng)大功能，機(jī)器人可以自己分析更多信息，自行推斷下一步該做什么。

RT-2 建立在視覺(jué) - 語(yǔ)言模型（VLM）的基礎(chǔ)上，又創(chuàng)造了一種新的概念：視覺(jué) - 語(yǔ)言 - 動(dòng)作（VLA）模型，它可以從網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器人數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，并將這些知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器人可以控制的通用指令。該模型甚至能夠使用思維鏈提示，比如哪種飲料最適合疲憊的人 (能量飲料)。

RT-2 架構(gòu)及訓(xùn)練過(guò)程

其實(shí)早在去年，谷歌就曾推出過(guò) RT-1 版本的機(jī)器人，只需要一個(gè)單一的預(yù)訓(xùn)練模型，RT-1 就能從不同的感官輸入（如視覺(jué)、文本等）中生成指令，從而執(zhí)行多種任務(wù)。

作為預(yù)訓(xùn)練模型，要想構(gòu)建得好自然需要大量用于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)。RT-2 建立在 RT-1 的基礎(chǔ)上，并且使用了 RT-1 的演示數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是由 13 個(gè)機(jī)器人在辦公室、廚房環(huán)境中收集的，歷時(shí) 17 個(gè)月。

DeepMind 造出了 VLA 模型

前面我們已經(jīng)提到 RT-2 建立在 VLM 基礎(chǔ)之上，其中 VLMs 模型已經(jīng)在 Web 規(guī)模的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練完成，可用來(lái)執(zhí)行諸如視覺(jué)問(wèn)答、圖像字幕生成或物體識(shí)別等任務(wù)。此外，研究人員還對(duì)先前提出的兩個(gè) VLM 模型 PaLI-X（Pathways Language and Image model）和 PaLM-E（Pathways Language model Embodied）進(jìn)行了適應(yīng)性調(diào)整，當(dāng)做 RT-2 的主干，并將這些模型的視覺(jué) - 語(yǔ)言 - 動(dòng)作版本稱為 RT-2-PaLI-X 以及 RT-2-PaLM-E 。

為了使視覺(jué) - 語(yǔ)言模型能夠控制機(jī)器人，還差對(duì)動(dòng)作控制這一步。該研究采用了非常簡(jiǎn)單的方法：他們將機(jī)器人動(dòng)作表示為另一種語(yǔ)言，即文本 token，并與 Web 規(guī)模的視覺(jué) - 語(yǔ)言數(shù)據(jù)集一起進(jìn)行訓(xùn)練。

對(duì)機(jī)器人的動(dòng)作編碼基于 Brohan 等人為 RT-1 模型提出的離散化方法。

如下圖所示，該研究將機(jī)器人動(dòng)作表示為文本字符串，這種字符串可以是機(jī)器人動(dòng)作 token 編號(hào)的序列，例如「1 128 91 241 5 101 127 217」。 

該字符串以一個(gè)標(biāo)志開(kāi)始，該標(biāo)志指示機(jī)器人是繼續(xù)還是終止當(dāng)前情節(jié)，然后機(jī)器人根據(jù)指示改變末端執(zhí)行器的位置和旋轉(zhuǎn)以及機(jī)器人抓手等命令。

由于動(dòng)作被表示為文本字符串，因此機(jī)器人執(zhí)行動(dòng)作命令就像執(zhí)行字符串命令一樣簡(jiǎn)單。有了這種表示，我們可以直接對(duì)現(xiàn)有的視覺(jué) - 語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)，并將其轉(zhuǎn)換為視覺(jué) - 語(yǔ)言 - 動(dòng)作模型。

在推理過(guò)程中，文本 token 被分解為機(jī)器人動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。

實(shí)驗(yàn)

研究人員對(duì) RT-2 模型進(jìn)行了一系列定性和定量實(shí)驗(yàn)。

下圖展示了 RT-2 在語(yǔ)義理解和基本推理方面的性能。例如，對(duì)于「把草莓放進(jìn)正確的碗里」這一項(xiàng)任務(wù)，RT-2 不僅需要對(duì)草莓和碗進(jìn)行表征理解，還需要在場(chǎng)景上下文中進(jìn)行推理，以知道草莓應(yīng)該與相似的水果放在一起。而對(duì)于「拾起即將從桌子上掉下來(lái)的袋子」這一任務(wù)，RT-2 需要理解袋子的物理屬性，以消除兩個(gè)袋子之間的歧義并識(shí)別處于不穩(wěn)定位置的物體。

需要說(shuō)明的是，所有這些場(chǎng)景中測(cè)試的交互過(guò)程在機(jī)器人數(shù)據(jù)中從未見(jiàn)過(guò)。

下圖表明在四個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試上，RT-2 模型優(yōu)于之前的 RT-1 和視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練 (VC-1) 基線。

RT-2 保留了機(jī)器人在原始任務(wù)上的性能，并提高了機(jī)器人在以前未見(jiàn)過(guò)場(chǎng)景中的性能，從 RT-1 的 32% 提高到 62%。

一系列結(jié)果表明，視覺(jué) - 語(yǔ)言模型（VLM）是可以轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大的視覺(jué) - 語(yǔ)言 - 動(dòng)作（VLA）模型的，通過(guò)將 VLM 預(yù)訓(xùn)練與機(jī)器人數(shù)據(jù)相結(jié)合，可以直接控制機(jī)器人。

和 ChatGPT 類似，這樣的能力如果大規(guī)模應(yīng)用起來(lái)，世界估計(jì)會(huì)發(fā)生不小的變化。不過(guò)谷歌沒(méi)有立即應(yīng)用 RT-2 機(jī)器人的計(jì)劃，只表示研究人員相信這些能理解人話的機(jī)器人絕不只會(huì)停留在展示能力的層面上。

簡(jiǎn)單想象一下，具有內(nèi)置語(yǔ)言模型的機(jī)器人可以放入倉(cāng)庫(kù)、幫你抓藥，甚至可以用作家庭助理 —— 折疊衣物、從洗碗機(jī)中取出物品、在房子周圍收拾東西。

它可能真正開(kāi)啟了在有人環(huán)境下使用機(jī)器人的大門，所有需要體力勞動(dòng)的方向都可以接手 —— 就是之前 OpenAI 有關(guān)預(yù)測(cè) ChatGPT 影響工作崗位的報(bào)告中，大模型影響不到的那部分，現(xiàn)在也能被覆蓋。

具身智能，離我們不遠(yuǎn)了？

最近一段時(shí)間，具身智能是大量研究者正在探索的方向。本月斯坦福大學(xué)李飛飛團(tuán)隊(duì)就展示了一些新成果，通過(guò)大語(yǔ)言模型加視覺(jué)語(yǔ)言模型，AI 能在 3D 空間分析規(guī)劃，指導(dǎo)機(jī)器人行動(dòng)。

稚暉君的通用人形機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司「智元機(jī)器人（Agibot）」昨天晚上放出的視頻，也展示了基于大語(yǔ)言模型的機(jī)器人行為自動(dòng)編排和任務(wù)執(zhí)行能力。

預(yù)計(jì)在 8 月，稚暉君的公司即將對(duì)外展示最近取得的一些成果。

可見(jiàn)在大模型領(lǐng)域里，還有大事即將發(fā)生。

參考內(nèi)容：

https://www.deepmind.com/blog/rt-2-new-model-translates-vision-and-language-into-action

https://www.blog.google/technology/ai/google-deepmind-rt2-robotics-vla-model/

https://www.theverge.com/2023/7/28/23811109/google-smart-robot-generative-ai

https://www.nytimes.com/2023/07/28/technology/google-robots-ai.html

https://www.bilibili.com/video/BV1Uu4y1274k/

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