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圖片來源：深度思維
科技日報記者?張夢然
谷歌“深度思維”公司研究人員最近將人工智能與一款名為“機器貓”的機器人結合起來，預計它將在自我訓練機器人的世界中實現(xiàn)一大飛躍。利用大型語言模型背后的相同技術研發(fā)的“機器貓”，不僅可快速學習新任務，還可通過構建自己的性能數(shù)據(jù)來提高性能。研究論文發(fā)表在預印本服務器arXiv上。
到目前為止，機器人通常執(zhí)行特定的、預先編程的任務。隨著大型語言模型的引入，機器人技能集開始擴大。研究人員表示，“機器貓”具有良性的訓練循環(huán)。學習的新任務越多，它學習更多新任務的能力就越好。
“機器貓”領會新任務的速度非常快，例如學會將各種形狀的拼圖塊放入適當?shù)目字谢驅⑺湃胪胫小ｋS后它還能夠“基于數(shù)百萬條軌跡的數(shù)據(jù)集” 繼續(xù)前進并執(zhí)行更復雜的任務，這些數(shù)據(jù)集來自先前的任務和新的自生成數(shù)據(jù)，這類似于人類在特定領域加深學習時發(fā)展出的更多樣化的技能。
隨著“機器貓”技術的改進，其新學到的行為將被轉移到其他機器人上，而其他機器人又以這些技能為基礎。演示中，該機器人通過人類控制的機械臂進行了100到1000次演示，微調(diào)了其性能，然后對衍生模型進行特定任務的訓練，并將數(shù)據(jù)輸入到通用指令池中。
“機器貓”最初在接觸以前未學過的任務時，有36%的成功率，但隨著時間的推移，通過自我訓練，它的成功率提高了一倍。目前它只需100次演示就可完成一項新任務。
研究人員表示，這一研發(fā)成果減少了對人類監(jiān)督訓練的需求，是創(chuàng)建通用機器人的重要一步。
總編輯圈點
即便在人工智能界，“機器貓”也是個“天才兒童”。首先它學習速度比現(xiàn)今最先進的人工智能模型都快得多；其次它進步非常迅速；而且因為取自龐大且多樣化的數(shù)據(jù)集，它需要的演示次數(shù)也少得多。但可想而知，由于它對人類監(jiān)管的需求程度也驚人地少，必然會引發(fā)又一輪探討和爭論。
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