金磊 豐色 發(fā)自 凹非寺
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爆火的斯坦福全能家務機器人Mobile ALOHA，大！翻��！車�。�！
你以為它擦個紅酒輕而易舉，但實際上卻是這樣的：
全給你弄撒嘍，順帶碎個杯子……
你以為它能化身大廚嫻熟烹炒，結(jié)果給你上演一個炒鍋底：
Mobile ALOHA的翻車大合集還不止這些。
例如剛才炒完蝦的鍋，哎呦喂，一不小心沒拿�。�
即使小哥一個箭步?jīng)_上去也沒阻止“悲劇”的發(fā)生（好像還燙到手了）。
這畫面，真是像極了莊嫂摔碗……
昨天還在“神壇”上的Mobile ALOHA，一夜之間便被曝出了這么多“笨手笨腳”的樣子，也是引來不少網(wǎng)友的圍觀。
然而，這次即使面對翻車鐵證，網(wǎng)友們的畫風卻是一反常態(tài)：
它并不完美，不過很可愛。
總會有犯錯的余地。
最重要的是：
放心了。（手動狗頭）
這到底是怎么回事？
斯坦福團隊自曝“丑聞”
原來，這段機器人大翻車的視頻，就是由斯坦福Mobile ALOHA的作者Tony Z. Zhao發(fā)布的。
并且他還直言不諱地說道：
機器人還沒有做好準備接管這個世界。
而這段翻車視頻，正是機器人完全在自主模式下所犯的。
用作者的話來形容，就是“最愚蠢的錯誤”。
畢竟除了剛才我們展示的幾個例子之外，Mobile ALOHA甚至連鍋都放不進櫥柜里：
炒完的蝦粘鍋倒不出來不說，連碗的位置也找不到：
拿支筆也沒法找對位置下手：
面對失敗合集，作者卻是打趣道：
這是我目前為止最喜歡的視頻了，（不過）當機器人在你面前犯錯的時候，你就不會覺得那么有趣了。
確實，畢竟手都被燙了……
不過作者今天自曝這段視頻其實應該還有另外一個原因。
因為前兩天Mobile ALOHA神級現(xiàn)場的視頻確實引來了不小的關注度，不過很多人誤以為這是它在自主模式下完成的。
但其實，Mobile ALOHA采用的是混合模式，并非完全自主，作者也呼吁網(wǎng)友們在吃瓜的同時認真看下論文和代碼。
值得一提的是，作者還引用了2015年波士頓動力Atlas人形機器人“翻車合集”并向它致敬。
或許這也正如英偉達科學家Jim Fan說的那樣：
一步一個腳櫻
學習50次，成功率能到90%
就在這兩天，Mobile ALOHA團隊連續(xù)放出三個爆火視頻，展示了該機器人敏捷靈巧的家務能力，看呆網(wǎng)友。
包括做滿漢全席（磕雞蛋、給雞肉翻面這種細活都信手拈來）：
套枕套鋪床單：
澆花、拖地板、開瓶蓋，甚至逗貓貓：
那叫一個人模人樣，上得廳堂下得廚房。
不過，大部分都是真人操控的，比如上面這些。
更直觀的可以看下面這個抽紙擦玻璃的動圖，背后直接站了個人類1:1示范：
不過，對于一些相對簡單的任務，例如這個單炒蝦仁：
還有刷鍋、將餐椅歸位、呼叫并乘坐電梯、擦桌子等等，只需真人少量示教，它就可以學會，然后脫離人類進行自主操作。
具體而言，作者介紹，上面這些簡單動作目前只需要學習50次就可以做到90%的成功率
經(jīng)測試，Mobile ALOHA可以連續(xù)9次擦干倒灑了的酒、連續(xù)呼叫5次電梯都不會出錯，能夠保持一定的穩(wěn)定性。
除此之外，它還能抗干擾，在完成歸置鍋具到柜子之中時，實驗人員不停向它面前投擲雜物，都完全沒有影響它發(fā)揮：
在訓練期間根本看不見的椅子？它也能準確識別并完成歸位任務。
那么，作者是如何僅通過50個演示就讓Mobile ALOHA實現(xiàn)自主任務的呢？
最關鍵的是通過ACT或擴散策略進行模仿學習，然后和靜態(tài)操作數(shù)據(jù)一起對機器人系統(tǒng)進行聯(lián)合訓練。
有了這一聯(lián)合訓練方式，機器人的性能可以顯著提高，尤其是那種需要精確操作的任務。
最后，也再次為介紹一遍斯坦福大學的這個機器人成果：
它于今年3月底正式發(fā)布，歷經(jīng)了8個月的迭代和2個月的測試。
一共三位作者，其中兩位為斯坦福計算機科學專業(yè)的華人博士生（最后一位是導師）：
當時的這位機器人，就已經(jīng)能夠利用工具完成各種精密細活了，只不過只能在固定的位置：
當然，背后也是真人遙控的。
而正如其名ALOHA全稱是“ ow-cost pen-source rdware System”，這款機器人主打的就是開源和低成本：
全部軟硬件設計包括代碼和數(shù)據(jù)都一并發(fā)布，而搭建這一個系統(tǒng)“只”需3.2萬美元（約合22.7萬人民幣），具體需要哪些硬件，作者還列了個清單，感興趣的朋友可以照著DIY。
機器人元年？
幾乎和斯坦福的爆火機器人同一時間，谷歌也發(fā)布了自家最新的研究成果，并且是一氣發(fā)了仨：
一個是將機器人決策速度提高14%，同時保持操作準確率不變并增加了10.6%的改進模型；
一個是專攻泛化能力的新框架，用了一種全新方法讓機器人完成從未見過任務的成功率從29%提升至63%；
以及一個可以同時容納20個機器人的收據(jù)收集系統(tǒng)，將用于加快機器人理解人類指令的能力的訓練。
這些新成果全部用于升級谷歌的機器人大模型RT-2。
和斯坦福的Mobile ALOHA對比起來，谷歌的RT-2表現(xiàn)還是高冷一些，但它所有效果都是全自主的。
除了這兩家，李飛飛團隊也一直在跟進，其名為VoxPoser的機器人系統(tǒng)也已經(jīng)可以聽懂人話完成各種指令，并且無需額外訓練。
這不由地讓人想到，不少人那句“2024會是機器人元年”的預言：
你覺得會成真嗎？
參考鏈接：
https://twitter.com/tonyzzhao/s
