豐田研究院亮出機器人AI大招,無須人工編碼,利用觸覺高效學習新技能
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需要重新寫作的是:智慧型設備9月21日消息,據The Verge報道,豐田研究院(TRI)成功研發出一種突破性的生成式AI技術即機器人行為模型,在“機器人幼兒園”中教導機器人各種靈巧的技能。此機器人行為模型基於AI的擴散策略,可以在數十次新技能的演示後學習新技能。
使用這個機器人行為模型,可以讓機器人產生一致性強、可重複和高效能的結果。此外,機器人學習和產出的速度非常快,不再需要人工編碼和修復編碼錯誤,提高了機器人的實用性,並在構建機器人大型行為模型(LBM)方面邁出了一步
機器人也能上學,透過模仿機器人行為模型,掌握超過60項具有挑戰性的技能
根據TOYOTA官網公告,以前,教機器人新行為的技術進展緩慢、效率較低,而且一般在執行任務時有很多限制性條件,所執行的任務也是非常具體和細節的。機器人專家需要花費大量時間編寫複雜的程式碼,可能還要不斷修改程式碼錯誤,以此為機器人添加新行為。
現在,有了機器人行為模式。研究員認為,觸覺是這個機器人行為模式的關鍵要素。他們為機器人提供了一種大拇指般大小的觸覺感測器,能夠讓機器人透過觸覺來感知和學習,從而像人類一樣更輕鬆地執行各種複雜任務。根據The Verge報道,研究人員就曾在「機器人幼兒園」教機器人如何做早餐。
「機器人幼兒園」的運作方式是,首先由一位「老師」展示一套技能,然後機器人的模型在後台學習幾個小時,最後機器人成功形成新的工作行為。豐田研究院的靈巧操縱實驗室經理Ben Burchfiel說,他們經常在下午教機器人,讓它學習一晚上,第二天早上就可以來看到它的新行為了。
到目前為止,研究人員已經使用機器人行為模型,成功訓練機器人獲得了超過60項具有挑戰性的技能,例如倒液體、使用工具以及操控可變形物體等。而他們希望在2024年底前將這個數字增加到1000項。
▲機器人攪拌液體(圖源:TOYOTA官網)
二、自主觀察學習新技能,機器人大型行為模型正在創建
豐田研究院的研究人員在研發出現在的機器人行為模型後,也試圖為機器人創建大型行為模型。豐田研究院機器人研究副總裁Russ Tedrake說,大型行為模型與大語言模型類似,是透過觀察來學習,然後能夠執行從未教過的新技能。
Google在其AI學習模型機器人變壓器RT-2的研發中,其實也在研究類似的技術。與豐田研究人員的方法類似,他們的機器人利用自己獲得的經驗來推斷如何執行任務。從理論上講,經過AI訓練的機器人最終可以實現,只給出一個大致方向,而不需要任何具體的行動指令就可以完成任務,例如「清理那個溢出的東西」。
根據紐約時報的報導,Google在機器人研發方面還有很多工作要做。同時,泰晤士報也指出,研究工作通常是“緩慢而費力的”,提供足夠的訓練數據比從互聯網下載數據來訓練AI模型更加困難
結論:機器人獲得觸覺提陞技能學習速度,未來或能實現機器人自主拓展新技能
豐田研究院的機器人行為模型讓機器人獲得了觸覺,相較於從前訓練機器人的人工編碼和錯誤查找,新模型不僅減少了人力付出,也提高了機器人學習新技能的速度,讓機器人能夠幫助人們更快、更好地完成更多任務。
豐田研究院的研究人員表示,他們正在建立機器人的大型行為模型,而Google也一直在嘗試開發類似的技術。隨著研究院和科技公司的不斷探索,未來可能會實現機器人的大型行為模型,使機器人能夠透過觀察並自主拓展新的技能
重寫的內容是:來源:The Verge
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C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。
