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只用 13 天,OpenAI 做出了能听、能说、能自主决策的机器人大模型

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2024-03-17 12:05:24
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作者|LiYuan编辑|郑玄资深机器人专家EricJang不久前曾预言:「ChatGPT曾在一夜之间出现。我认为,有智慧的机器人技术也将如此...
作者|LiYuan编辑|郑玄资深机器人专家EricJang不久前曾预言:「ChatGPT曾在一夜之间出现。我认为,有智慧的机器人技术也将如此。」他或许说对了。北京时间3月13日深夜,一段人形机器人的视频开始在X上热传。之前从未展示过机器人方向能力的OpenAI,在与投资公司的人形机器人的合作中,第一次展示了自己的机器人智能能力。Figure,OpenAI投资的机器人公司,上传了这段视频。在视频中,Figure的人形机器人,可以完全与人类流畅对话,理解人类的意图,同时还能理解人的自然语言指令进行抓取和放置,并解释自己为什么这么做。而其背后,就是OpenAI为其配置的智能大脑。在过去一年的具身智能进展中,或许你曾经看过类似的机器人自主决策、拿取物品的展示,但在这段视频中,Figure人形机器人的对话流畅度、展现出的智能感,接近人类操作速度的动作流畅性,绝对都是第一流的。Figure还特意强调,整段视频没有任何加速,也没有任何剪辑,是一镜到底拍摄的。同时,机器人是在完全自主的情况下进行的行为,没有任何远程操纵——似乎在暗暗讽刺前段时间爆火的展现了酷炫机械能力,但是没有太多智能程度的斯坦福炒菜机器人。比起机器人的智能表现,更可怖的是,这只是OpenAI小试牛刀的结果——从OpenAI宣布与Figure共同合作推进人形机器人领域的前沿,到这个视频的发布,只有短短的十三天。此次Figure人形机器人背后的智能,来自端到端的大语言-视觉模型,这是具身智能领域目前非常前沿的领域。去年极客公园报道过谷歌在类似领域的进展。谷歌做出的端到端机器人控制模型,被一些行业内的人士,誉为机器人大模型的GPT-3时刻。而当时,谷歌的机器人模型,还只能根据对话来做一些抓取,并不能与人类对话,也不能向人类解释自己为什么会这么做。而谷歌自身,从EverydayRobotics开始,已经有了五年以上的机器人研究经验。而Figure本身,成立于2022年。从OpenAI宣布介入与之合作,到今天它们共同推出一个能够自主对话和决策的机器人,只有13天。机器人智能的发展,显然正在加速。01.端到端大模型驱动,机器人的速度已经接近人类速度Figure的创始人BrettAdcock和AI团队的负责人CoreyLynch在X上解释了此次视频中机器人互动背后的原理。此次的突破,由OpenAI与Figure共同做出。OpenAI提供负责提供视觉推理和语言理解,而Figure的神经网络提供快速、低水平、灵巧的机器人动作。机器人所做出的所有行为都是出于已经学习过,内化了的能力,而不是来自远程操作。研究人员将机器人摄像头中的图像输入,和机载麦克风捕获的语音中的文本转录到由OpenAI训练的,可以理解图像和文本的多模态模型(VLM)中,由该模型处理对话的整个历史记录,得出语言响应,然后通过文本到语音的方式将其回复给人类。同样的模型,也负责决定在机器人上运行哪些学习的闭环行为来完成给定的命令,将特定的神经网络权重加载到GPU上并执行策略。这也是为什么这个机器人,属于「端到端」的机器人控制。从语言输入开始,模型接管了一切处理,直接输出语言和行为结果,而不是中间输出一些结果,再加载其他程序处理这些结果。Figure的机载摄像头以10hz的频率拍摄图像,然后神经网络以200hz输出24个自由度动作。Figure的创始人提到,这代表机器人的速度已经有显著提高,开始接近人类的速度。图片来源:CoreyLynch的XOpenAI的模型的多模态能力,是机器人可以与世界交互的关键,我们能够从视频中展示中看到许多类似的瞬间,比如:描述一下它的周围环境。做出决定时使用常识推理。例如,「桌子上的盘子和杯子等餐具接下来很可能会进入晾衣架」。将「我饿了」等模棱两可的高级请求转化为一些适合上下文的行为,例如「递给对方一个苹果」。用简单的英语描述*为什么*它会执行特定的操作。例如,「这是我可以从桌子上为您提供的唯一可食用的物品」。而模型能力的强大,使其还能够拥有短期记忆,比如视频中展示的「你能把它们放在那里吗?」「它们」指的是什么?「那里」又在哪里?正确回答需要反思记忆的能力。而具体的双手动作,可以分成两步来理解:首先,互联网预训练模型对图像和文本进行常识推理,以得出高级计划。如视频中展示的:Figure的人形机器人快速形成了两个计划:1)将杯子放在碗碟架上,2)将盘子放在碗碟架上。其次,大模型以200hz的频率生成的24-DOF动作(手腕姿势和手指关节角度),充当高速「设定点(setpoint)」,供更高速率的全身控制器跟踪。全身控制器确保安全、稳定的动力,如保持平衡。所有行为均由神经网络视觉运动Transformer策略驱动,将像素直接映射到动作。02.从ChatGPT到Sora,再到机器人,OpenAI想包揽「智能」这件事2021年夏天,OpenAI悄悄关闭了其机器人团队,当时,OpenAI曾宣布无限期终止对机器人领域的探索,原因是缺乏训练机器人使用人工智能移动和推理所需的数据,导致研发受到阻碍。但显然,OpenAI并没有放下对这个领域的关注。2023年3月,正在一年前,极客公园报道了OpenAI投资了来自挪威的机器人制造商1XTechnologies。其副总裁正是我在文初提到的,认为具身智能将会突然到来的EricJang。而无独有偶,1XTechnologies的技术方向,也是端到端的神经网络对于机器人的控制。而今年3月初,OpenAI和其他投资人一起,参与了Figure的B轮融资,使其成立两年,就达到了26亿美金估值。也正是在这一轮融资之后,OpenAI宣布了与Figure的合作。Figure的创始人BrettAdcock,是个「擅长组局」的连续创业者,整个职业生涯中创立过至少7家公司,其中一家以27亿美元的估值上市,一家被1.1亿美元的价格收购。创建公司后,他招募到了研究科学家JerryPratt担任首席技术官,前波士顿动力/苹果工程师MichaelRose担任机器人控制主管。此次进行分享的AI团队负责人CoreyLynch,则原本是GoogleDeepmind的AI研究员。Figure宣布自己在电机、固件、热量、电子产品、中间件操作系统、电池系统、执行器传感器、机械与结构方面,都招募了硬核的设计人才。公司的确进展很快。在与OpenAI合作之前,已经做出了不少成绩。2024年1月,Figure01(Figure的第一款人形机器人)学会了做咖啡,公司称,这背后引入了端到端神经网络,机器人学会自己纠正错误,训练时长为10小时。Figure01引入AI学会做咖啡|图片来源:Figure2月,公司对外展示Figure01的最新进展,在视频里,这个机器人已经学会搬箱子,并运送到传送带上,但速度只有人类的16.7%。甚至在商业化上,也已经迈出了第一步:Figure宣布与宝马制造公司签署商业协议,将AI和机器人技术整合到汽车生产中,部署在宝马位于南卡罗来纳州斯巴达堡的制造工厂。而在今天的视频展示推文中,Figure宣布其目标是训练一个世界模型,最终能够卖出十亿个级别的模型驱动的人形机器人。不过,尽管OpenAI与Figure的合作进展顺畅,但看起来OpenAI并未把宝压在一家机器人公司。北京时间3月13日,来自谷歌研究团队、加州大学伯克利分校、斯坦福大学教授等一群研究者新成立的一家机器人AI公司PhysicalIntelligence,被彭博社爆料也拿到了OpenAI的融资。毫无意外,该公司,也是研究未来能够成为通用机器人系统的人工智能。多头下注机器人领域,13天合作做出领先的机器人大模型,OpenAI在机器人领域意图为何,引人关注。智能人形机器人,未来不止看马斯克的了。本文来自微信公众号:广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,指股网所有文章均包含本声明。

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