Code as Policies: Language Model Programs for Embodied Control
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让我们来解读一篇名为“代码即策略:用于具身控制的大型语言模型程序”的论文。其核心思想是什么?

其核心思想非常酷。想象一下,你拥有擅长编写代码的大型语言模型,就像你用于自动补全的那种,对吧?这篇论文于 2022 年 9 月首次发表在 Archive 上,最新版本 V4 于 2023 年 5 月发表,它指出我们可以使用这些模型来编写代码以控制机器人。

这就像通过将命令转换为动作来教机器人理解我们的命令。这很有趣。你能详细说明这种转换是如何工作的吗?当然可以。这些语言模型可以生成本质上充当机器人策略(它遵循的规则)的代码。这段代码可以利用机器人的感知能力,例如目标检测,然后连接到其控制系统。

这意味着机器人可以处理它看到的内容,然后决定如何移动或相应地采取行动。这很巧妙。但是我们如何教这些语言模型生成这样的代码呢?好问题。秘诀在于少样本提示。

我们基本上向模型展示了许多示例,其中自然语言命令(例如“拿起苹果”)与使机器人执行该命令的相应代码配对。然后,当我们发出新命令时,模型就会尝试编写正确的代码。这听起来像是利用这些语言模型的巧妙方法。通过这种方法,它们可以处理哪些类型的任务?

很酷的是,这些模型不仅限于简单的事情。它们可以完成一些令人印象深刻的事情,例如空间推理,机器人理解“左”或“右”等概念,甚至可以推广到它以前从未见过的新的指令。这就像机器人正在发展一种关于如何行动的常识性理解。

这听起来像是机器人技术的一大进步。代码即策略方法已用于哪些具体的示例?哦,有一些很棒的演示。想象一下,一个机械臂根据语音命令在白板上画形状,甚至是一个移动机器人导航厨房并将东西收起来。这些例子非常令人印象深刻。

但是每项技术都有其局限性,对吧?你认为这种代码即策略方法有哪些挑战?你完全正确。肯定有一些需要改进的领域。其中一点是模型在一定程度上受到机器人感知系统能够检测到的内容的限制。如果机器人无法理解表面是凹凸不平的,那么模型就无法真正对此做出反应。

此外,复杂或超长的指令仍然可能有点棘手。我明白了。这种方法似乎是一条有希望的途径,但仍有一些障碍需要克服。你认为这项研究未来可能带来什么?

我对这里的潜力非常乐观。随着语言模型变得越来越好,并且我们改进提示方式,我们可以看到机器人能够理解更细微的指令。想象一下未来,你只需告诉你的机器人整理客厅,它就能完成。

那将是惊人的。感谢你与我讨论这篇有趣的论文。学习这种代码即策略方法真是大开眼界。当然。很高兴和你一起深入探讨这个话题。利用语言模型来弥合人类语言和机器人动作之间的差距的想法令人难以置信地令人兴奋。我渴望看到这项研究如何继续发展。感谢你的讨论。