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Code as Policies: Language Model Programs for Embodied Control
2025/1/30
Mr. Valley's Knowledge Sharing Podcasts
主
主持人
专注于电动车和能源领域的播客主持人和内容创作者。
主持人:这篇论文的核心思想非常酷。我们可以利用擅长编写代码的大型语言模型(例如自动补全代码的模型)来控制机器人。该论文(2022年9月首次发表在Archive上,最新版本V4发布于2023年5月)提出,我们可以使用这些模型编写代码来控制机器人,这就好比教机器人理解我们的指令并将其转化为行动。
大型语言模型生成的代码可以作为机器人的策略,指导机器人的行动。这需要结合机器人的感知系统(例如目标检测)和控制系统。这意味着机器人可以处理它所看到的内容,然后决定如何移动或采取相应的行动。
训练语言模型生成控制机器人的代码的关键在于少样本提示。我们向模型展示大量示例,其中自然语言指令(例如“拿起苹果”)与使机器人执行该指令的相应代码配对。然后,当我们给出新的指令时,模型就可以尝试编写正确的代码。
这种方法的优势在于,它不仅可以处理简单的任务,还可以处理空间推理等复杂任务,并且可以泛化到未见过的指令。这就好比机器人正在发展一种对如何行动的常识性理解。
然而,该方法也存在一些局限性。首先,模型在一定程度上受限于机器人的感知系统所能检测到的内容。如果机器人无法理解某个表面是凹凸不平的,那么模型就无法根据该信息采取行动。其次,复杂或超长的指令仍然可能比较棘手。
我对这项技术的未来潜力持乐观态度。随着语言模型的改进和提示方法的完善,机器人将能够理解更细致的指令。想象一下,未来你可以简单地告诉你的机器人整理一下客厅,它就能完成这项任务。
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AI for Embodied Control