文章來源：財聯(lián)社
編輯：周子意
谷歌DeepMind機(jī)器人團(tuán)隊周四（1月4日）公布了三項新進(jìn)展,；其中引人注目的是,，該團(tuán)隊起草了“機(jī)器人憲法”，確保機(jī)器人助理不會傷害到人類,；具體來看,，DeepMind對機(jī)器人進(jìn)行了編程，對其關(guān)節(jié)處設(shè)限,，并安裝了一個物理終止開關(guān),。
圖片來源：由無界 AI生成
谷歌 DeepMind 機(jī)器人團(tuán)隊周四（1 月 4 日）公布了三項新進(jìn)展,，稱這些進(jìn)展將幫助機(jī)器人在做出更快、更好,、更安全的決策,。
此次更新引入了 AutoRT,、SARA-RT 和 RT-Trajectory 三個系統(tǒng),，分別改進(jìn)了機(jī)器人的數(shù)據(jù)收集,、速度和泛化,。
其中較為引人注目的是，DeepMind 起草了“機(jī)器人憲法”,，并將其引入數(shù)據(jù)收集系統(tǒng) AutoRT,，以確保你的機(jī)器人助理不會傷害到人類。
“機(jī)器人憲法”的靈感來自美國科幻小說家艾薩克?阿西莫夫（Isaac Asimov）提出的“機(jī)器人三定律”,，它被描述為一組“以安全為重點(diǎn)的提示”,，指示 LLM 避免選擇涉及人類、動物,、尖銳物體甚至電器的任務(wù),。
機(jī)器人憲法
AutoRT 是一個數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，可以使用視覺語言模型（VLM）和大型語言模型（LLM）協(xié)同工作,，以了解環(huán)境,、適應(yīng)陌生環(huán)境、并決定適當(dāng)?shù)娜蝿?wù),。
該系統(tǒng)設(shè)有安全護(hù)欄,，其中之一是為其決策者提供“機(jī)器人憲法”——一套以安全為重點(diǎn)的提示，以便在為機(jī)器人選擇任務(wù)時遵守,。
為了提高安全性,，DeepMind 對機(jī)器人進(jìn)行了編程，對其關(guān)節(jié)處設(shè)限,，使其在關(guān)節(jié)的用力超過一定閾值時自動停止,，并安裝了一個物理終止開關(guān)，操作人員可以使用它來關(guān)閉機(jī)器人,。
在七個月的時間里,，谷歌在四座不同的辦公樓部署了 53 個 AutoRT 系統(tǒng)下的機(jī)器人，進(jìn)行了 77000 多次試驗,。一些機(jī)器人由人類操作員遠(yuǎn)程控制,，而另一些機(jī)器人則根據(jù)腳本或完全自主地使用谷歌的人工智能學(xué)習(xí)模型 Robotics Transformer 2（RT-2）進(jìn)行操作,。
試驗中使用的機(jī)器人只配備了一個攝像頭,、機(jī)械臂和移動基座。
這份報告中寫道,，“對于每個機(jī)器人,，系統(tǒng)使用 VLM 來了解其環(huán)境和視線內(nèi)的物體。接下來,，LLM 會提出一系列機(jī)器人可以執(zhí)行的創(chuàng)造性任務(wù),，比如‘把零食放在臺面上’，并扮演決策者的角色,，為機(jī)器人選擇合適的任務(wù),。”
此外,，DeepMind 的其他新技術(shù)包括 SARA-RT 系統(tǒng),，這是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，旨在使現(xiàn)有的 RT-2 模型更準(zhǔn)確,、更快,。
SARA-RT-2 模型在接收了較短的圖像歷史后，準(zhǔn)確率比 RT-2 模型高 10.6%,，速度快 14%,。
該團(tuán)隊還宣布了 RT-Trajectory 系統(tǒng),，它增加了 2 D 輪廓,，以幫助機(jī)器人更好地完成特定的物理任務(wù),，比如擦桌子。
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