在蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室里,一個(gè)有趣的場景正在上演:一臺四足機(jī)器人正試圖抓取被風(fēng)扇部分遮擋的網(wǎng)球。第一次嘗試失敗后,機(jī)器人沒有像往常一樣重復(fù)同樣的錯(cuò)誤動(dòng)作,而是停下來"思考"了一下,然后決定先把風(fēng)扇推開,再去抓網(wǎng)球。更令人驚訝的是,當(dāng)類似情況再次出現(xiàn)時(shí),機(jī)器人直接就知道該怎么做了。
這項(xiàng)由瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的突破性技術(shù)被稱為EXPTEACH(Experience is the Best Teacher),于2025年7月發(fā)表在計(jì)算機(jī)科學(xué)頂級期刊上。這項(xiàng)研究首次讓機(jī)器人具備了類似人類的學(xué)習(xí)能力——通過親身體驗(yàn)來學(xué)習(xí)和記憶,并將這些經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到新的任務(wù)中。
傳統(tǒng)的機(jī)器人就像一個(gè)只會死記硬背的學(xué)生,雖然在網(wǎng)絡(luò)上學(xué)會了很多知識,但一旦遇到具體的現(xiàn)實(shí)環(huán)境就束手無策。比如,當(dāng)機(jī)器人看到一個(gè)蘋果時(shí),它知道這是蘋果,也知道應(yīng)該抓取它,但它不知道自己的"手"(機(jī)械臂)能不能夠得著,或者自己的"手指"(夾爪)是否足夠靈活。就像一個(gè)從未下過廚的人看菜譜做菜一樣,理論知識和實(shí)際操作之間存在巨大鴻溝。
EXPTEACH的核心創(chuàng)新在于給機(jī)器人裝上了兩種"記憶系統(tǒng)"——短期記憶和長期記憶,就像人類大腦的工作方式一樣。短期記憶幫助機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)過程中進(jìn)行反思和調(diào)整,而長期記憶則將成功的經(jīng)驗(yàn)儲存起來,供未來類似情況使用。當(dāng)機(jī)器人遇到新任務(wù)時(shí),它會從長期記憶中檢索相關(guān)經(jīng)驗(yàn),就像人們回憶"上次遇到類似情況時(shí)是怎么解決的"一樣。
這種學(xué)習(xí)方式帶來了驚人的效果。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,通過短期記憶的反思機(jī)制,機(jī)器人在四項(xiàng)挑戰(zhàn)性任務(wù)中的成功率從36%躍升至84%。而通過長期記憶的經(jīng)驗(yàn)積累,機(jī)器人在12個(gè)真實(shí)場景測試中的首次嘗試成功率從22%提高到80%,其中包括8個(gè)之前從未見過的場景。
更有趣的是,研究團(tuán)隊(duì)觀察到了機(jī)器人"智能行為"的自然涌現(xiàn)。當(dāng)機(jī)器人發(fā)現(xiàn)直接用夾爪推動(dòng)小糖果效果不好時(shí),它會主動(dòng)尋找周圍的海綿作為工具來完成任務(wù)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)直接抓取裝有蘋果的碗會導(dǎo)致蘋果掉落時(shí),機(jī)器人學(xué)會了先移開蘋果再抓取碗。這些創(chuàng)造性的解決方案都不是研究人員預(yù)先編程的,而是機(jī)器人通過自主學(xué)習(xí)獲得的能力。
一、機(jī)器人的"大腦升級"之路
傳統(tǒng)機(jī)器人的工作方式就像一個(gè)剛拿到駕照但從未上路的新手司機(jī)。雖然理論考試滿分,知道所有交通規(guī)則,但一旦真正坐到車?yán)锩鎸?fù)雜的道路狀況就會手忙腳亂。這正是當(dāng)前視覺語言模型在機(jī)器人應(yīng)用中面臨的核心問題。
視覺語言模型本質(zhì)上是在互聯(lián)網(wǎng)上學(xué)習(xí)了大量文字和圖片的人工智能系統(tǒng)。它們就像博覽群書的學(xué)者,對世界有著廣泛的知識,能夠理解"拿起蘋果"這樣的指令,也能識別出圖片中的蘋果在哪里。但是,當(dāng)這些模型被應(yīng)用到具體的機(jī)器人身上時(shí),問題就出現(xiàn)了。
這就好比讓一個(gè)從未做過飯的人突然去主廚一頓豐盛的晚餐。雖然他可能讀過很多食譜,知道糖醋里脊需要什么食材,但他不知道自己家的爐子火力如何,不知道鍋?zhàn)拥膶?dǎo)熱性能,也不知道自己的刀工水平。同樣地,視覺語言模型雖然"知道"應(yīng)該抓取蘋果,但它不了解機(jī)器人夾爪的實(shí)際抓取能力,不清楚機(jī)械臂的活動(dòng)范圍,更不知道在什么情況下抓取可能會失敗。
蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)意識到,要解決這個(gè)問題,必須讓機(jī)器人像人類一樣通過實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來學(xué)習(xí)。人類嬰兒學(xué)會走路不是通過閱讀解剖學(xué)教科書,而是通過無數(shù)次的嘗試、跌倒、爬起來再試。每一次失敗都在大腦中留下記憶,幫助下一次做得更好。
EXPTEACH系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念就是模擬這種人類學(xué)習(xí)過程。它不是試圖讓機(jī)器人一次就完美執(zhí)行任務(wù),而是允許機(jī)器人犯錯(cuò),并從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)。更重要的是,系統(tǒng)會將這些學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)保存下來,形成機(jī)器人自己的"人生閱歷"。
這種方法的革命性在于,它打破了傳統(tǒng)機(jī)器人學(xué)習(xí)的局限性。以往的機(jī)器人系統(tǒng)通常需要大量的預(yù)編程或者特定場景的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而EXPTEACH讓機(jī)器人能夠在真實(shí)環(huán)境中自主學(xué)習(xí),就像一個(gè)學(xué)徒在師傅身邊觀察、嘗試、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)一樣。
研究團(tuán)隊(duì)選擇使用GPT-4o作為機(jī)器人的"大腦",這個(gè)強(qiáng)大的視覺語言模型不僅能理解文字指令,還能分析視覺信息。但是,他們沒有止步于此,而是給這個(gè)大腦裝上了記憶系統(tǒng)和反思能力。這就像給一個(gè)聰明但缺乏經(jīng)驗(yàn)的人配備了完善的學(xué)習(xí)和記憶工具。
二、雙重記憶系統(tǒng)的巧妙設(shè)計(jì)
EXPTEACH的核心創(chuàng)新之一就是為機(jī)器人設(shè)計(jì)了一套雙重記憶系統(tǒng),這套系統(tǒng)的工作原理非常類似于人類大腦的記憶機(jī)制。當(dāng)我們學(xué)習(xí)新技能時(shí),大腦會同時(shí)運(yùn)用工作記憶來處理當(dāng)前任務(wù),并將重要經(jīng)驗(yàn)儲存到長期記憶中供未來使用。
短期記憶在EXPTEACH系統(tǒng)中扮演著"實(shí)時(shí)導(dǎo)師"的角色。當(dāng)機(jī)器人開始執(zhí)行一個(gè)任務(wù)時(shí),短期記憶就像一個(gè)隨身的記事本,詳細(xì)記錄著每一步操作和結(jié)果。比如,當(dāng)機(jī)器人嘗試抓取一個(gè)蘋果時(shí),短期記憶會記錄下"嘗試從正面抓取蘋果,結(jié)果失敗,原因是被容器擋住了"。接下來,如果機(jī)器人決定先推開容器再抓取,短期記憶又會記錄"推開容器后成功抓取蘋果"。
這種實(shí)時(shí)記錄不僅僅是簡單的流水賬,更重要的是系統(tǒng)會基于這些記錄進(jìn)行反思和分析。就像一個(gè)棋手在下棋過程中不斷思考"這一步為什么沒用"、"下一步應(yīng)該怎么辦"一樣,機(jī)器人的短期記憶系統(tǒng)會分析失敗原因,并提出改進(jìn)建議。
短期記憶的另一個(gè)重要功能是使機(jī)器人具備了"舉一反三"的能力。在實(shí)驗(yàn)中,研究團(tuán)隊(duì)觀察到了令人興奮的現(xiàn)象:當(dāng)機(jī)器人發(fā)現(xiàn)用夾爪直接推動(dòng)小糖果效果不佳時(shí),它會自主地尋找桌子上的海綿作為工具。這種創(chuàng)造性解決問題的能力完全不是預(yù)先編程的,而是通過短期記憶的反思機(jī)制自然涌現(xiàn)出來的。
長期記憶系統(tǒng)則承擔(dān)著"智慧老者"的角色。當(dāng)機(jī)器人成功完成一個(gè)任務(wù)后,系統(tǒng)會將整個(gè)過程中的關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)提煉成簡潔的總結(jié),儲存到長期記憶庫中。這就像人們在經(jīng)歷了某種困難后,會在心中留下"下次遇到類似情況該怎么辦"的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
長期記憶的檢索機(jī)制采用了先進(jìn)的檢索增強(qiáng)生成技術(shù)。當(dāng)機(jī)器人面臨新任務(wù)時(shí),系統(tǒng)會分析當(dāng)前場景和任務(wù)需求,然后從記憶庫中搜索最相關(guān)的歷史經(jīng)驗(yàn)。這個(gè)過程就像人們在面對新問題時(shí)會想起"這種情況我以前遇到過",然后回憶起當(dāng)時(shí)的解決方案。
為了驗(yàn)證這套記憶系統(tǒng)的效果,研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示,配備短期記憶的機(jī)器人在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出了顯著的學(xué)習(xí)能力。在一個(gè)需要抓取被容器部分遮擋的蘋果的任務(wù)中,沒有記憶系統(tǒng)的機(jī)器人成功率只有50%,而配備了短期記憶的機(jī)器人成功率達(dá)到了86%。
更令人印象深刻的是,長期記憶系統(tǒng)展現(xiàn)出了出色的泛化能力。當(dāng)機(jī)器人在一個(gè)場景中學(xué)會了"先移開障礙物再抓取目標(biāo)"的經(jīng)驗(yàn)后,它能夠?qū)⑦@個(gè)經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到完全不同的新場景中。比如,之前學(xué)會移開容器抓取蘋果的機(jī)器人,后來在面對被毛巾覆蓋的螺絲刀時(shí),會自動(dòng)想到先移開毛巾再抓取螺絲刀。
這種記憶系統(tǒng)的設(shè)計(jì)還有一個(gè)巧妙之處:它是完全自主的。機(jī)器人不需要人工標(biāo)記哪些經(jīng)驗(yàn)重要,也不需要人工設(shè)計(jì)記憶的存儲格式。整個(gè)學(xué)習(xí)和記憶過程都是機(jī)器人通過與環(huán)境的交互自然產(chǎn)生的。這就像人類嬰兒學(xué)習(xí)走路一樣,沒有人教他們具體應(yīng)該記住什么,但他們會自然地從每次跌倒中學(xué)到有用的經(jīng)驗(yàn)。
三、視覺理解能力的精準(zhǔn)提升
在現(xiàn)實(shí)世界中操作物體時(shí),機(jī)器人面臨的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)比在電腦屏幕上識別物體復(fù)雜得多。這就像區(qū)別在于看菜譜和實(shí)際下廚的差別:看菜譜時(shí)你知道需要"少許鹽",但實(shí)際做菜時(shí)你必須知道確切應(yīng)該撒在哪里,撒多少。
傳統(tǒng)的機(jī)器人視覺系統(tǒng)雖然能夠識別出"這是一個(gè)蘋果"、"這是一個(gè)盤子",但它們往往無法精確理解"應(yīng)該從蘋果的哪個(gè)部分抓取"、"應(yīng)該把蘋果放在盤子的什么位置"。這種粗糙的理解方式在簡單任務(wù)中可能勉強(qiáng)夠用,但在復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中就會頻繁出錯(cuò)。
EXPTEACH系統(tǒng)通過引入智能圖像標(biāo)注模塊解決了這個(gè)問題。這個(gè)模塊的工作方式類似于一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)師在旁邊指導(dǎo)新手:當(dāng)任務(wù)需要精確操作時(shí),系統(tǒng)會在圖像上標(biāo)注出多個(gè)可選的操作位置,然后讓機(jī)器人的"大腦"選擇最合適的位置。
比如,當(dāng)機(jī)器人需要抓取一個(gè)雞腿時(shí),圖像標(biāo)注模塊會在雞腿的不同部位標(biāo)上數(shù)字:1號位置在肉的部分,2號位置在骨頭部分。然后機(jī)器人的視覺語言模型會分析這些選項(xiàng),考慮到衛(wèi)生和實(shí)用性,選擇從骨頭部分(2號位置)抓取。這種方式確保了機(jī)器人能夠像人類一樣,從常識性的角度做出合理的抓取選擇。
這種精準(zhǔn)的空間理解能力在實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)出了顯著效果。研究團(tuán)隊(duì)測試了7種不同形狀和特性的物體,包括雞腿、烤串、冰淇淋筒、刷子等需要特定抓取方式的物品。結(jié)果顯示,使用圖像標(biāo)注功能后,機(jī)器人在復(fù)雜物體抓取任務(wù)中的成功率顯著提升。特別是對于那些有明確"正確抓取部位"的物體,比如需要抓住木棍而不是肉塊的烤串,成功率提升尤為明顯。
圖像標(biāo)注模塊的另一個(gè)重要應(yīng)用是在推送任務(wù)中。當(dāng)機(jī)器人需要將一個(gè)物體推到特定位置時(shí),系統(tǒng)會標(biāo)注出多個(gè)可能的推送終點(diǎn),讓機(jī)器人選擇最合適的目標(biāo)位置。這就像在地圖上標(biāo)出幾個(gè)可能的停車位,然后選擇最方便的那一個(gè)。
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,在推送任務(wù)中,圖像標(biāo)注功能始終能夠減少位置誤差。無論是將雞蛋推向壽司、將壽司推向盤子,還是其他各種推送任務(wù),使用圖像標(biāo)注的機(jī)器人都能更準(zhǔn)確地到達(dá)目標(biāo)位置。這種精確度的提升對于需要精細(xì)操作的機(jī)器人應(yīng)用來說至關(guān)重要。
值得注意的是,這個(gè)圖像標(biāo)注系統(tǒng)是"按需激活"的。機(jī)器人的大腦會判斷當(dāng)前任務(wù)是否需要精確的空間理解,只有在必要時(shí)才會啟用標(biāo)注功能。這就像一個(gè)熟練的工人知道什么時(shí)候需要仔細(xì)測量,什么時(shí)候可以憑經(jīng)驗(yàn)操作一樣。這種智能化的選擇機(jī)制既保證了操作精度,又避免了不必要的計(jì)算開銷。
圖像標(biāo)注模塊還與機(jī)器人的記憶系統(tǒng)形成了良性循環(huán)。當(dāng)機(jī)器人通過精確的圖像標(biāo)注成功完成任務(wù)后,相關(guān)經(jīng)驗(yàn)會被記錄在長期記憶中。之后在類似場景中,機(jī)器人就能更快地做出正確選擇,甚至在某些情況下不再需要標(biāo)注輔助。
四、從實(shí)驗(yàn)室到現(xiàn)實(shí)世界的驚人表現(xiàn)
要驗(yàn)證EXPTEACH系統(tǒng)的真實(shí)能力,研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一系列極具挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實(shí)世界測試。這些測試不是在控制嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中進(jìn)行,而是在充滿不確定性的真實(shí)場景中展開,就像讓一個(gè)剛學(xué)會開車的人直接上路面對各種復(fù)雜交通狀況一樣。
測試平臺本身就頗具特色:一臺結(jié)合了ANYmal四足機(jī)器人和6自由度機(jī)械臂的復(fù)合系統(tǒng)。這個(gè)組合就像給一只機(jī)械狗裝上了靈活的手臂,既具備了移動(dòng)能力,又擁有了精細(xì)操作能力。機(jī)械臂末端配備了兩指夾爪和深度相機(jī),讓機(jī)器人能夠"看"和"抓"。
研究團(tuán)隊(duì)首先測試了短期記憶系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力。他們設(shè)計(jì)了四個(gè)特別困難的任務(wù)場景:將蘋果放在被容器部分阻擋的盤子上、移動(dòng)被海綿包圍的微小糖果、抓取易碎的雞蛋,以及從裝有蘋果的碗中取出碗本身。這些任務(wù)的共同特點(diǎn)是僅憑第一次嘗試很難成功,需要機(jī)器人具備學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。
測試結(jié)果令人印象深刻。在將蘋果放在被容器阻擋的盤子上這個(gè)任務(wù)中,沒有記憶能力的基礎(chǔ)系統(tǒng)成功率只有50%,而EXPTEACH系統(tǒng)的成功率達(dá)到了86%。這種提升源于機(jī)器人學(xué)會了一個(gè)關(guān)鍵策略:當(dāng)發(fā)現(xiàn)容器阻擋了直接路徑時(shí),先推開容器,然后再執(zhí)行放置動(dòng)作。
更有趣的是移動(dòng)微小糖果的任務(wù)。由于夾爪相對于糖果來說太大,直接推動(dòng)往往效果不佳。令研究團(tuán)隊(duì)驚喜的是,機(jī)器人自主發(fā)現(xiàn)了使用工具的策略。當(dāng)直接推動(dòng)失敗后,機(jī)器人會尋找桌面上的海綿或毛巾,用這些物品作為工具來更好地控制糖果的移動(dòng)。這種創(chuàng)造性解決方案完全沒有被預(yù)先編程,而是通過機(jī)器人的自主學(xué)習(xí)涌現(xiàn)出來的。
在抓取裝有蘋果的碗這個(gè)任務(wù)中,機(jī)器人展現(xiàn)了更高層次的規(guī)劃能力。最初,機(jī)器人嘗試直接抓取碗,結(jié)果導(dǎo)致蘋果掉落。經(jīng)過反思后,機(jī)器人學(xué)會了一個(gè)更加周到的策略:先小心地將蘋果從碗中取出并放在安全的地方,然后再抓取空碗。這種"先收拾后操作"的策略體現(xiàn)了類似人類的前瞻性思維。
接下來,研究團(tuán)隊(duì)測試了長期記憶系統(tǒng)的泛化能力。他們將機(jī)器人在前述任務(wù)中積累的經(jīng)驗(yàn)儲存起來,然后在12個(gè)新的測試場景中檢驗(yàn)這些經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)用效果。這些新場景在表面上看起來與之前的任務(wù)不同,但在深層邏輯上存在相似性。
結(jié)果顯示,長期記憶帶來了巨大的性能提升。在沒有記憶輔助的情況下,機(jī)器人在新場景中的首次嘗試成功率只有22%。而在長期記憶的指導(dǎo)下,這一數(shù)字躍升至80%。更重要的是,在8個(gè)完全未見過的場景中,機(jī)器人同樣保持了很高的成功率。
一個(gè)典型的泛化例子是工具使用經(jīng)驗(yàn)的遷移。機(jī)器人之前學(xué)會了用海綿推動(dòng)糖果,后來在面對需要移動(dòng)螺絲的任務(wù)時(shí),它自動(dòng)想到使用毛巾作為工具。雖然具體的物體發(fā)生了變化(從糖果變成螺絲,從海綿變成毛巾),但解決問題的核心策略——使用輔助工具來更好地控制小物體——得到了成功的遷移。
另一個(gè)有趣的泛化例子涉及障礙物處理策略。機(jī)器人在學(xué)會了"先移開容器再抓取蘋果"的經(jīng)驗(yàn)后,成功地將這一策略應(yīng)用到了"先移開蘋果再抓取牛奶盒"的新任務(wù)中。盡管具體的物體和空間關(guān)系發(fā)生了變化,但"清除障礙物"這一核心策略得到了有效應(yīng)用。
為了進(jìn)一步驗(yàn)證記憶檢索機(jī)制的有效性,研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)。他們比較了三種不同的記憶使用策略:隨機(jī)選擇經(jīng)驗(yàn)、提供全部記憶內(nèi)容、以及使用智能檢索選擇相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。結(jié)果顯示,智能檢索策略的成功率達(dá)到89%,明顯優(yōu)于隨機(jī)選擇的27%和全量提供的67%。這表明,不僅要有記憶,更要有智能地使用記憶的能力。
五、技術(shù)創(chuàng)新背后的深層意義
EXPTEACH系統(tǒng)的成功不僅僅是一個(gè)技術(shù)突破,更代表了機(jī)器人學(xué)習(xí)paradigm的根本性轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的機(jī)器人系統(tǒng)就像一本百科全書,雖然包含了大量知識,但無法根據(jù)具體情況靈活應(yīng)用。而EXPTEACH系統(tǒng)更像一個(gè)有學(xué)習(xí)能力的學(xué)生,能夠通過實(shí)踐不斷積累經(jīng)驗(yàn),并將這些經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到新的情況中。
這種轉(zhuǎn)變的核心在于從"知識驅(qū)動(dòng)"向"經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)"的轉(zhuǎn)變。以往的機(jī)器人系統(tǒng)主要依賴預(yù)先編程的知識庫或大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而EXPTEACH系統(tǒng)則強(qiáng)調(diào)通過真實(shí)世界的交互來生成和積累經(jīng)驗(yàn)。這就像從"背書"的學(xué)習(xí)方式轉(zhuǎn)向"實(shí)習(xí)"的學(xué)習(xí)方式,后者雖然初期可能效率較低,但能夠獲得更加深入和實(shí)用的理解。
從技術(shù)架構(gòu)角度來看,EXPTEACH系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了多個(gè)AI組件的有機(jī)集成。視覺語言模型負(fù)責(zé)理解和規(guī)劃,成功檢測器負(fù)責(zé)評估結(jié)果,記憶系統(tǒng)負(fù)責(zé)存儲和檢索經(jīng)驗(yàn),圖像標(biāo)注模塊負(fù)責(zé)精確的空間理解。這些組件不是簡單的疊加,而是形成了一個(gè)相互促進(jìn)的生態(tài)系統(tǒng)。
這種集成式設(shè)計(jì)的優(yōu)勢在于能夠處理現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性和不確定性?,F(xiàn)實(shí)環(huán)境中的物體形狀、位置、光照條件都在不斷變化,單一的AI組件很難應(yīng)對這種復(fù)雜性。而EXPTEACH系統(tǒng)通過多個(gè)組件的協(xié)同工作,能夠在一個(gè)組件遇到困難時(shí),通過其他組件的補(bǔ)償來維持整體性能。
從學(xué)習(xí)效率的角度來看,EXPTEACH系統(tǒng)展現(xiàn)了令人鼓舞的樣本效率。在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)范式中,通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能獲得良好的性能。而EXPTEACH系統(tǒng)能夠從少量的真實(shí)交互經(jīng)驗(yàn)中快速學(xué)習(xí)。這種高效率的學(xué)習(xí)能力部分源于其利用了預(yù)訓(xùn)練視覺語言模型的強(qiáng)大推理能力,部分源于其智能的經(jīng)驗(yàn)組織和檢索機(jī)制。
系統(tǒng)的自主性是另一個(gè)重要特征。EXPTEACH系統(tǒng)不需要人工標(biāo)注成功或失敗的案例,也不需要人工設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。機(jī)器人能夠通過視覺觀察自主判斷任務(wù)的完成情況,并自動(dòng)將成功的經(jīng)驗(yàn)存儲到記憶系統(tǒng)中。這種自主學(xué)習(xí)能力大大降低了系統(tǒng)的部署成本和維護(hù)難度。
從應(yīng)用前景來看,EXPTEACH系統(tǒng)為通用機(jī)器人的發(fā)展開辟了新的道路。傳統(tǒng)的機(jī)器人通常只能在特定環(huán)境中執(zhí)行特定任務(wù),而EXPTEACH系統(tǒng)展現(xiàn)了在多樣化環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力。這種適應(yīng)性使得同一個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)可能應(yīng)用于多個(gè)不同的領(lǐng)域,從家庭服務(wù)到工業(yè)生產(chǎn),從醫(yī)療護(hù)理到教育輔助。
不過,研究團(tuán)隊(duì)也誠實(shí)地指出了當(dāng)前系統(tǒng)的局限性。EXPTEACH目前主要針對操作任務(wù)進(jìn)行了驗(yàn)證,對于需要移動(dòng)和操作相結(jié)合的復(fù)雜任務(wù)還需要進(jìn)一步研究。系統(tǒng)目前主要依賴視覺信息,對于需要觸覺或聽覺反饋的任務(wù)還有改進(jìn)空間。此外,如何讓機(jī)器人的學(xué)習(xí)更好地與人類偏好對齊,也是未來需要解決的重要問題。
盡管存在這些局限性,EXPTEACH系統(tǒng)已經(jīng)展現(xiàn)了機(jī)器人自主學(xué)習(xí)的巨大潛力。它不僅提高了機(jī)器人的任務(wù)完成能力,更重要的是展示了一種可持續(xù)的學(xué)習(xí)和改進(jìn)機(jī)制。隨著機(jī)器人與環(huán)境交互時(shí)間的增長,其能力將持續(xù)提升,就像人類通過不斷的實(shí)踐變得更加熟練一樣。
這項(xiàng)研究的影響已經(jīng)開始顯現(xiàn)。它為機(jī)器人學(xué)習(xí)領(lǐng)域提供了新的研究方向,啟發(fā)了更多關(guān)于自主學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累的研究。同時(shí),它也為實(shí)際應(yīng)用提供了可行的技術(shù)路徑,讓我們看到了真正智能的、能夠持續(xù)學(xué)習(xí)的機(jī)器人系統(tǒng)的可能性。
說到底,EXPTEACH系統(tǒng)的真正價(jià)值不僅在于它當(dāng)前能夠做什么,更在于它展示了機(jī)器人學(xué)習(xí)的未來可能性。就像人類通過經(jīng)驗(yàn)積累變得越來越智慧一樣,配備了EXPTEACH系統(tǒng)的機(jī)器人也能夠通過不斷的實(shí)踐變得越來越能干。這種持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的能力,可能是通向真正通用人工智能的重要一步。在不遠(yuǎn)的將來,我們可能會看到機(jī)器人不再是執(zhí)行預(yù)設(shè)程序的工具,而是能夠像人類一樣學(xué)習(xí)、適應(yīng)和成長的智能伙伴。當(dāng)然,這一天的到來還需要更多的研究和技術(shù)突破,但EXPTEACH系統(tǒng)已經(jīng)為我們點(diǎn)亮了前進(jìn)道路上的一盞明燈。
Q&A
Q1:EXPTEACH系統(tǒng)是什么?它和普通機(jī)器人有什么區(qū)別? A:EXPTEACH是瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院開發(fā)的機(jī)器人學(xué)習(xí)系統(tǒng),最大特點(diǎn)是具備短期和長期記憶能力。與普通機(jī)器人不同,它能像人類一樣從失敗中學(xué)習(xí),積累經(jīng)驗(yàn)并應(yīng)用到新任務(wù)中。比如機(jī)器人學(xué)會用工具推動(dòng)小物體后,遇到類似情況就會自動(dòng)使用這種策略,而不是重復(fù)犯同樣錯(cuò)誤。
Q2:這種機(jī)器人學(xué)習(xí)方式會不會取代傳統(tǒng)的機(jī)器人編程? A:不會完全取代,但會大大改變機(jī)器人的開發(fā)方式。傳統(tǒng)編程仍然需要提供基礎(chǔ)能力,但EXPTEACH系統(tǒng)讓機(jī)器人能夠在此基礎(chǔ)上自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)。這就像汽車仍需要基本的機(jī)械結(jié)構(gòu),但加上了智能學(xué)習(xí)功能后能夠適應(yīng)不同駕駛員和路況。未來可能是兩種方式的結(jié)合。
Q3:普通人什么時(shí)候能用上這樣的智能機(jī)器人? A:目前EXPTEACH還處于實(shí)驗(yàn)室階段,主要在操作任務(wù)上得到驗(yàn)證。要實(shí)現(xiàn)家庭應(yīng)用還需要解決成本、安全性、移動(dòng)能力等問題。不過技術(shù)發(fā)展很快,預(yù)計(jì)5-10年內(nèi)可能會看到具備基本學(xué)習(xí)能力的家用機(jī)器人,比如能學(xué)會不同家庭布局和使用偏好的清潔或服務(wù)機(jī)器人。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。