豐田研究院打造“機器人幼兒園”，用 AI 教機器人做早餐

來源：明星潮流 釋出時間：2023-09-23 16:13

IT之家 9 月 20 日訊息，豐田研究院（TRI）利用生成式 AI 在一個“機器人幼兒園”中教機器人如何做早餐，或者至少是做早餐所需的各個任務。他們並不需要花費數百小時的編碼和除錯，而是透過給機器人一個觸覺感知器，將它們接入一個 AI 模型，然後像教一個人類一樣，向它們展示如何做。

研究人員表示，觸覺感知是“一個關鍵的推動因素”。透過給機器人安裝一個“大而軟的拇指”，模型可以“感慨感染”它正在做的事情，從而獲得更多的資訊，這使得一些困難的任務比僅靠視覺更容易完成。

該實驗室的靈巧操作經理本・伯奇菲爾德（Ben Burchfiel）稱，看到它們與環境互動是“令人興奮的”。首先一個“老師”會展示一系列技能，然後在“幾個小時內”，模型就在後臺學習。他補充說，“我們經常在下晝教一個機器人，讓它在夜間學習，然後第二天早上就能看到一個新的行為。”

研究人員稱，他們試圖為機器人建立“大行為模型”（LBMs）。類似於 LLMs 是透過注意人類寫作中的模式來訓練的，豐田的 LBMs 將透過觀察來學習，然後“泛化”，執行它們從未被教過的新技能。

使用這種方法，研究人員說他們已經訓練了 60 多個具有挑戰性的技能，如“倒液體、使用工具和操縱可變形物體”，他們希望到 2024 年底將這個數字提高到 1000。

IT之家留意到，谷歌也在進行類似的研究，與豐田研究人員採用的方法類似，他們的機器人 RT-2 利用自己獲得的經驗來推斷如何做事情。理論上，經過 AI 訓練的機器人最終可以不需要太多的指令就能執行一些任務。

IT之家 9 月 20 日訊息，豐田研究院（TRI）利用生成式 AI 在一個“機器人幼兒園”中教機器人如何做早餐，或者至少是做早餐所需的各個任務。他們並不需要花費數百小時的編碼和除錯，而是透過給機器人一個觸覺感知器，將它們接入一個 AI 模型，然後像教一個人類一樣，向它們展示如何做。

研究人員表示，觸覺感知是“一個關鍵的推動因素”。透過給機器人安裝一個“大而軟的拇指”，模型可以“感慨感染”它正在做的事情，從而獲得更多的資訊，這使得一些困難的任務比僅靠視覺更容易完成。

該實驗室的靈巧操作經理本・伯奇菲爾德（Ben Burchfiel）稱，看到它們與環境互動是“令人興奮的”。首先一個“老師”會展示一系列技能，然後在“幾個小時內”，模型就在後臺學習。他補充說，“我們經常在下晝教一個機器人，讓它在夜間學習，然後第二天早上就能看到一個新的行為。”

研究人員稱，他們試圖為機器人建立“大行為模型”（LBMs）。類似於 LLMs 是透過注意人類寫作中的模式來訓練的，豐田的 LBMs 將透過觀察來學習，然後“泛化”，執行它們從未被教過的新技能。

使用這種方法，研究人員說他們已經訓練了 60 多個具有挑戰性的技能，如“倒液體、使用工具和操縱可變形物體”，他們希望到 2024 年底將這個數字提高到 1000。

IT之家留意到，谷歌也在進行類似的研究，與豐田研究人員採用的方法類似，他們的機器人 RT-2 利用自己獲得的經驗來推斷如何做事情。理論上，經過 AI 訓練的機器人最終可以不需要太多的指令就能執行一些任務。

IT之家 9 月 20 日訊息，豐田研究院（TRI）利用生成式 AI 在一個“機器人幼兒園”中教機器人如何做早餐，或者至少是做早餐所需的各個任務。他們並不需要花費數百小時的編碼和除錯，而是透過給機器人一個觸覺感知器，將它們接入一個 AI 模型，然後像教一個人類一樣，向它們展示如何做。

研究人員表示，觸覺感知是“一個關鍵的推動因素”。透過給機器人安裝一個“大而軟的拇指”，模型可以“感慨感染”它正在做的事情，從而獲得更多的資訊，這使得一些困難的任務比僅靠視覺更容易完成。

該實驗室的靈巧操作經理本・伯奇菲爾德（Ben Burchfiel）稱，看到它們與環境互動是“令人興奮的”。首先一個“老師”會展示一系列技能，然後在“幾個小時內”，模型就在後臺學習。他補充說，“我們經常在下晝教一個機器人，讓它在夜間學習，然後第二天早上就能看到一個新的行為。”

研究人員稱，他們試圖為機器人建立“大行為模型”（LBMs）。類似於 LLMs 是透過注意人類寫作中的模式來訓練的，豐田的 LBMs 將透過觀察來學習，然後“泛化”，執行它們從未被教過的新技能。

使用這種方法，研究人員說他們已經訓練了 60 多個具有挑戰性的技能，如“倒液體、使用工具和操縱可變形物體”，他們希望到 2024 年底將這個數字提高到 1000。

IT之家留意到，谷歌也在進行類似的研究，與豐田研究人員採用的方法類似，他們的機器人 RT-2 利用自己獲得的經驗來推斷如何做事情。理論上，經過 AI 訓練的機器人最終可以不需要太多的指令就能執行一些任務。

IT之家 9 月 20 日訊息，豐田研究院（TRI）利用生成式 AI 在一個“機器人幼兒園”中教機器人如何做早餐，或者至少是做早餐所需的各個任務。他們並不需要花費數百小時的編碼和除錯，而是透過給機器人一個觸覺感知器，將它們接入一個 AI 模型，然後像教一個人類一樣，向它們展示如何做。

研究人員表示，觸覺感知是“一個關鍵的推動因素”。透過給機器人安裝一個“大而軟的拇指”，模型可以“感慨感染”它正在做的事情，從而獲得更多的資訊，這使得一些困難的任務比僅靠視覺更容易完成。

該實驗室的靈巧操作經理本・伯奇菲爾德（Ben Burchfiel）稱，看到它們與環境互動是“令人興奮的”。首先一個“老師”會展示一系列技能，然後在“幾個小時內”，模型就在後臺學習。他補充說，“我們經常在下晝教一個機器人，讓它在夜間學習，然後第二天早上就能看到一個新的行為。”

研究人員稱，他們試圖為機器人建立“大行為模型”（LBMs）。類似於 LLMs 是透過注意人類寫作中的模式來訓練的，豐田的 LBMs 將透過觀察來學習，然後“泛化”，執行它們從未被教過的新技能。

使用這種方法，研究人員說他們已經訓練了 60 多個具有挑戰性的技能，如“倒液體、使用工具和操縱可變形物體”，他們希望到 2024 年底將這個數字提高到 1000。

IT之家留意到，谷歌也在進行類似的研究，與豐田研究人員採用的方法類似，他們的機器人 RT-2 利用自己獲得的經驗來推斷如何做事情。理論上，經過 AI 訓練的機器人最終可以不需要太多的指令就能執行一些任務。

IT之家 9 月 20 日訊息，豐田研究院（TRI）利用生成式 AI 在一個“機器人幼兒園”中教機器人如何做早餐，或者至少是做早餐所需的各個任務。他們並不需要花費數百小時的編碼和除錯，而是透過給機器人一個觸覺感知器，將它們接入一個 AI 模型，然後像教一個人類一樣，向它們展示如何做。

研究人員表示，觸覺感知是“一個關鍵的推動因素”。透過給機器人安裝一個“大而軟的拇指”，模型可以“感慨感染”它正在做的事情，從而獲得更多的資訊，這使得一些困難的任務比僅靠視覺更容易完成。

該實驗室的靈巧操作經理本・伯奇菲爾德（Ben Burchfiel）稱，看到它們與環境互動是“令人興奮的”。首先一個“老師”會展示一系列技能，然後在“幾個小時內”，模型就在後臺學習。他補充說，“我們經常在下晝教一個機器人，讓它在夜間學習，然後第二天早上就能看到一個新的行為。”

研究人員稱，他們試圖為機器人建立“大行為模型”（LBMs）。類似於 LLMs 是透過注意人類寫作中的模式來訓練的，豐田的 LBMs 將透過觀察來學習，然後“泛化”，執行它們從未被教過的新技能。

使用這種方法，研究人員說他們已經訓練了 60 多個具有挑戰性的技能，如“倒液體、使用工具和操縱可變形物體”，他們希望到 2024 年底將這個數字提高到 1000。

IT之家留意到，谷歌也在進行類似的研究，與豐田研究人員採用的方法類似，他們的機器人 RT-2 利用自己獲得的經驗來推斷如何做事情。理論上，經過 AI 訓練的機器人最終可以不需要太多的指令就能執行一些任務。