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谷歌為人工智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)了一部“機(jī)器人憲法”，讓機(jī)器人不傷害人類(lèi)。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月4日，谷歌DeepMind機(jī)器人團(tuán)隊(duì)公布了三項(xiàng)新進(jìn)展，稱(chēng)這些進(jìn)展將幫助機(jī)器人在自然環(huán)境中做出更快、更好、更安全的決策。其中一項(xiàng)進(jìn)展是一個(gè)收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“機(jī)器人憲法”系統(tǒng)——AutoRT。

谷歌的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)AutoRT利用了基礎(chǔ)大模型的潛力，有助于開(kāi)發(fā)能夠理解人類(lèi)實(shí)際目標(biāo)的機(jī)器人。它通過(guò)收集數(shù)據(jù)幫助擴(kuò)展機(jī)器人學(xué)習(xí)，從而更好地訓(xùn)練機(jī)器人適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界。

AutoRT結(jié)合了視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLM）、大語(yǔ)言模型（LLM）以及機(jī)器人控制模型（RT-1或RT-2），讓機(jī)器人在新環(huán)境中收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)。AutoRT可一次性安全指揮20個(gè)機(jī)器人，機(jī)器人只配備一個(gè)攝像頭、機(jī)械臂和移動(dòng)基座，每個(gè)機(jī)器人利用視覺(jué)語(yǔ)言模型來(lái)了解其周?chē)h(huán)境和視線(xiàn)內(nèi)的物體，大語(yǔ)言模型則會(huì)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(tái)面上，或者扮演決策者為機(jī)器人選擇合適的任務(wù)。

盡管AutoRT是一個(gè)數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，但它具有安全護(hù)欄，其中之一就是提供“機(jī)器人憲法”。谷歌的“機(jī)器人憲法”采用“以安全為重點(diǎn)的提示”，指示大語(yǔ)言模型避免選擇涉及人類(lèi)、動(dòng)物、尖銳物體甚至電器的任務(wù)。這部“機(jī)器人憲法”的靈感來(lái)自科幻作家艾薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov）的“機(jī)器人三定律”，即機(jī)器人不得傷害人，也不得見(jiàn)人受傷害而袖手旁觀；機(jī)器人應(yīng)服從人的一切命令，但不得違反第一定律；機(jī)器人應(yīng)保護(hù)自身安全，但不得違反第一、第二定律。為了提高安全性，DeepMind對(duì)機(jī)器人進(jìn)行編程，如果機(jī)器人關(guān)節(jié)受力超過(guò)一定閾值就會(huì)自動(dòng)停止，并安裝了一個(gè)物理終止開(kāi)關(guān)，讓人類(lèi)操控機(jī)器人停止工作。

在七個(gè)月時(shí)間里，谷歌在不同辦公大樓中共部署52個(gè)獨(dú)特的機(jī)器人，收集了包括6650個(gè)獨(dú)特任務(wù)的77000次機(jī)器人試驗(yàn)的不同數(shù)據(jù)集。據(jù)The Verge報(bào)道，一些機(jī)器人由人類(lèi)操作員遠(yuǎn)程控制，而其他機(jī)器人則根據(jù)腳本或完全自主使用谷歌的機(jī)器人Transformer（Robotic Transformer）人工智能學(xué)習(xí)模型進(jìn)行操作。

DeepMind的其他新技術(shù)還包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)SARA-RT，旨在讓現(xiàn)有的機(jī)器人Transformer人工智能學(xué)習(xí)模型更快更準(zhǔn)確。此外還宣布了RT-Trajectory模型，幫助機(jī)器人更好地完成擦桌子等特定物理任務(wù)。

對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)，理解如何擦桌子是一種直覺(jué)，但機(jī)器人可以通過(guò)多種方式將指令轉(zhuǎn)化為實(shí)際的物理動(dòng)作。傳統(tǒng)上，訓(xùn)練機(jī)械臂依賴(lài)于將抽象的自然語(yǔ)言（如擦桌子）映射到特定動(dòng)作，例如閉合抓手、向左移動(dòng)、向右移動(dòng)，但這使得模型很難推廣到新的任務(wù)中。

而RT-Trajectory模型可以在訓(xùn)練視頻中自動(dòng)添加描述機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的視覺(jué)輪廓。RT-Trajectory在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中采集每個(gè)視頻，并將其與機(jī)器人手臂抓手執(zhí)行任務(wù)時(shí)的2D軌跡草圖疊加。這些軌跡為模型學(xué)習(xí)機(jī)器人控制策略提供了低級(jí)實(shí)用的視覺(jué)提示。

DeepMind表示，相比之下，RT-Trajectory模型能夠通過(guò)解釋視頻或草圖中包含的特定機(jī)器人動(dòng)作讓機(jī)器人理解“如何做”任務(wù)。該系統(tǒng)用途廣泛，它還可以通過(guò)觀看人類(lèi)演示任務(wù)來(lái)創(chuàng)建軌跡，甚至可以接受手繪草圖，它也可以輕松適應(yīng)不同機(jī)器人平臺(tái)。