斯坦福的 ALOHA 家務機器人團隊，發布了最新研究成果——
項目名爲 Yell At Your Robot（簡稱 YAY），有了它，機器人的 " 翻車 " 動作，隻要喊句話就能糾正了！
而且機器人可以随着人類的喊話動态提升動作水平、即時調整策略，并根據反饋持續自我改進。
比如在這個場景中，機器人沒能完成系統設定的 " 把海綿放入袋子 " 的任務。
這時研究者直接朝它喊話，" 用海綿把袋子撐得再開一些 "，之後就一下子成功了。
而且，這些糾正的指令還會被系統記錄下來，成爲訓練數據，用于進一步提高機器人的後續表現。
有網友看了說，既然已經能朝着機器人喊話了，那汽車是不是也快點安排上，還在線點名特斯拉和其自動駕駛軟件總監 Ashok Elluswamy。
成果發布後，前谷歌機器人高級研究員 Eric Jang，前 DeepMind 研究員、斯坦福客座教授 Karol Hausman 等一衆大佬也紛紛表示了肯定和贊許。
那麽，用喊話調整的機器人，都能實現什麽樣的動作呢？
喊話就能發号施令
利用 YAY 技術調教後，機器人以更高的成功率挑戰了物品裝袋、水果混合和洗盤子這三項複雜任務。
這三種任務的特點是都需要兩隻手分别完成不同的動作，其中一隻手要穩定地拿住容器并根據需要調整姿态，另一隻手則需要準确定位目标位置并完成指令，而且過程中還涉及海綿這種軟性物體，拿捏的力度也是一門學問。
以打包裝袋這個任務爲例，機器人在全自主執行的過程中會遇到各種各樣的困難，但通過喊話就能見招拆招。
隻見機器人在将裝袋的過程中不小心把海綿掉落了下來，然後便無法再次撿起。
這時，開發者直接朝它喊話，口令就是簡單的 " 往我這邊挪一挪，然後往左 "。
當按照指令做出動作後，第一次還是沒成功，但機器人記住了 " 往左 " 這個指令，再次左移之後便成功把海綿撿起來了。
但緊接着就出現了新的困難——袋子的口被卡住了。
這時隻要告訴它再把袋子打開一點點，機器人就 " 心領神會 "，調整出了一系列後續動作，并最終成功完成任務。
而且不隻是能糾正錯誤，任務的細節也能通過喊話實時調整，比如在裝糖的任務中，開發者覺得機器人拿的糖有點多了，隻要喊出 " 少一點 "，機器人就會将一部分糖果倒回盒子。
進一步地，人類發出的這些指令還會被系統記錄并用作微調，以提高機器人的後續表現。
比如在刷盤子這項任務中，經過微調之後的機器人清潔力度更強，範圍也變大了。
統計數據表明，機器人在經曆這種微調之後，平均任務成功率提高了 20%，如果繼續加入喊話指令還能繼續提高。
而且這樣的指令 - 微調過程可以叠代進行，每叠代一次機器人的表現都能有所提升。
那麽，YAY 具體是如何實現的呢？
人類教誨 " 銘記在心 "
架構上，整個 YAY 系統主要由高級策略和低級策略這兩個部分組成。
其中高級策略負責生成指導低級策略的語言指令，低級策略則用于執行具體動作。
具體來說，高級策略将攝像頭捕捉到的視覺信息編碼，與相關知識結合，然後由 Transformer 生成包含當前動作描述、未來動作預測等内容的指令。
而低級策略接收到語言指令後，會解析這些指令中的關鍵詞，并映射到機器人關節的目标位置或運動軌迹。
同時，YAY 系統引入了實時的語言糾正機制，人類的口頭命令優先級最高——經識别後，直接傳遞給低級策略用于執行。
且在這個過程中命令會被系統記錄并用于微調高級策略——通過學習人類提供的糾正性反饋，逐漸減少對即時口頭糾正的依賴，從而提高長期任務的自主成功率。
在完成基礎訓練并已經在真實環境中部署後，系統仍然可以繼續收集指令信息，不斷地從反饋中學習并進行自我改進。
作者簡介
本項目的第一作者是斯坦福大學的學生研究員Lucy X. Shi，2019 年畢業于人大附中後進入南加州大學就讀計算機科學專業。
其間，Lucy 曾到英偉達實習研究多模态大模型，并曾與知名 AI 學者 Jim Fan 博士合作。
她的論文曾連續兩年被機器人頂會 CoRL 收錄，還入選過 NeurIPS，本人還被 DeepMind 邀請發表過演講。
Lucy 的導師 Chelsea Finn 是斯坦福計算機科學和電氣工程系助理教授，谷歌學術論文引用數超 4.7 萬，此前還在 Google Brain 工作過一段時間。
包括本項目在内，在 ALOHA 團隊發表的一系列論文當中，Finn 總是作爲通訊作者出現。
此外，ALOHA 團隊的 Tony Z. Zhao、Sergey Levine 等研究人員，也是本文的共同作者。
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2403.12910
— 完 —
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