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RoboCat本質(zhì)上是由AI賦能的軟件程序，可以作為機(jī)器人的“大腦”，由其加持的機(jī)器人與傳統(tǒng)機(jī)器人不同之處在于，RoboCat機(jī)器人更具“通用性”，并可實(shí)現(xiàn)自我改進(jìn)、自我提升。
DeepMind稱，RoboCat是全球第一個(gè)可以解決和適應(yīng)多種任務(wù)的機(jī)器人AI智能體，并且它可以在各類真實(shí)的機(jī)器人產(chǎn)品上完成這些任務(wù)。
據(jù)DeepMind的介紹，只需要通過(guò)100次左右的演示，RoboCat就可以學(xué)會(huì)操控機(jī)械臂來(lái)完成各式各樣的任務(wù)，然后通過(guò)自生成的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行迭代改進(jìn)。
要知道，構(gòu)建通用機(jī)器人之所以進(jìn)展緩慢，一個(gè)重要原因就是收集真實(shí)世界的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要時(shí)間，而RoboCat的快速學(xué)習(xí)能力減少了對(duì)人類監(jiān)督訓(xùn)練的需求，可以說(shuō)是朝著創(chuàng)建通用機(jī)器人邁出了重要一步。
從發(fā)布的視頻中可以看到，RoboCat已經(jīng)可以通過(guò)自主學(xué)習(xí)操控機(jī)械臂，完成“套圈”“搭積木”“抓水果”等任務(wù)，這些任務(wù)看似簡(jiǎn)單，但考驗(yàn)了機(jī)械臂操作的精準(zhǔn)度、理解力以及對(duì)于形狀匹配難題的解決能力。
最重要的是，不論是它操控的機(jī)械臂還是要完成的任務(wù)，RoboCat之前從來(lái)沒(méi)見(jiàn)過(guò)，如今，RoboCat完成一項(xiàng)新任務(wù)的成功率已經(jīng)從初期的36%提升至74%。
RoboCat 用到的關(guān)鍵技術(shù)之一，是一種多模態(tài)模型Gato，而Gato在西班牙語(yǔ)里意為“貓”(cat)，這也是“RoboCat”這一命名的由來(lái)之一。
Gato模型可以在模擬環(huán)境和物理環(huán)境中處理語(yǔ)言、圖像和動(dòng)作，研究人員將Gato的架構(gòu)與一個(gè)大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行了結(jié)合，這個(gè)數(shù)據(jù)集包含100-1000個(gè)各種機(jī)械臂完成任務(wù)的演示。
基于原始數(shù)據(jù)集和新訓(xùn)練產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，RoboCat的數(shù)據(jù)集將包含數(shù)百萬(wàn)次的訓(xùn)練軌跡數(shù)據(jù)，它學(xué)習(xí)的新任務(wù)越多，它就能更好地學(xué)習(xí)和解決額外的新任務(wù)。
此前研究人員已經(jīng)在機(jī)器人大規(guī)模學(xué)習(xí)多種任務(wù)方面進(jìn)行了探索，并將對(duì)語(yǔ)言模型的理解與現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人能力相結(jié)合，而RoboCat的進(jìn)步性在于，它是第一個(gè)可以解決和適應(yīng)多種任務(wù)的機(jī)器人 AI 智能體。
DeepMind的論文顯示，執(zhí)行任務(wù)成功率的大幅提升，是由于RoboCat的經(jīng)驗(yàn)越來(lái)越豐富，就像人們?cè)谔囟I(lǐng)域加深學(xué)習(xí)時(shí)發(fā)展出更多樣化的技能一樣，并且RoboCat完成現(xiàn)實(shí)世界訓(xùn)練任務(wù)的成功率要遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)基于視覺(jué)的模型方案，這也是 DeepMind 研究的重要價(jià)值所在。
RoboCat這種“通用性學(xué)習(xí)能力”對(duì)于加快機(jī)器人領(lǐng)域的研究有重要意義，DeepMind認(rèn)為，RoboCat獨(dú)立學(xué)習(xí)技能、快速自我提升的能力，以及對(duì)于不同硬件設(shè)備的快速適應(yīng)能力，將對(duì)新一代通用機(jī)器人AI智能體的發(fā)展起到重要推動(dòng)作用。
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