在人工智能领域，ChatGPT和Claude等聊天机器人过去三年经历了爆炸式增长，因为它们能帮助用户完成各种任务。无论您是撰写莎士比亚十四行诗、调试代码，还是回答冷门琐事问题，人工智能系统似乎都能为您提供帮助。这种多功能性的来源是什么？是互联网上数十亿甚至数万亿的文本数据点。
然而，这些数据对于教会机器人成为有用的家庭或工厂助手来说远远不够。为了理解如何在各种环境中处理、堆叠和放置不同排列的物体，机器人需要演示。您可以将机器人训练数据视为一系列操作指南视频，引导系统完成每个动作。在真实机器人上收集这些演示既耗时又无法完美重复，因此工程师们通过使用AI生成模拟（这些模拟通常不反映真实世界的物理规律）或从零开始费力地手工制作每个数字环境来创建训练数据。
MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与丰田研究院的研究人员可能已经找到了创造机器人所需多样化、真实训练环境的方法。他们的"可引导场景生成"方法创建了厨房、客厅和餐厅等事物的数字场景，工程师可以利用这些场景模拟大量现实世界的交互和场景。该系统在超过4400万个填充了桌子、盘子等物体模型的3D房间上进行训练，将现有资产放置在新场景中，然后将每个场景精炼成物理准确、栩栩如生的环境。
可引导场景生成的工作原理
可引导场景生成通过"引导"扩散模型（一种从随机噪声生成视觉的AI系统）向日常生活中您会遇到的场景来创建这些3D世界。研究人员使用这个生成系统来"修复"环境，填充场景中的特定元素。您可以想象一个空白画布突然变成一个散落着3D物体的厨房，这些物体逐渐重新排列成模仿现实物理规律的场景。例如，该系统确保叉子不会穿过桌子上的碗——这是3D图形中常见的"剪切"错误，即模型重叠或相交。
然而，可引导场景生成究竟如何引导其创作走向真实，取决于您选择的策略。其主要策略是"蒙特卡洛树搜索"(MCTS)，模型创建一系列替代场景，以不同方式填充它们，朝向特定目标（如使场景更符合物理规律，或包含尽可能多的可食用物品）。AlphaGo程序使用这种方法在围棋（一种类似国际象棋的游戏）中击败人类对手，因为系统在选择最有利的走法之前会考虑潜在的动作序列。
"我们是第一个通过将场景生成任务框架化为顺序决策过程，将MCTS应用于场景生成的，"MIT电气工程与计算机科学(EECS)博士生、CSAIL研究员兼论文主要作者Nicholas Pfaff说。"我们不断在部分场景的基础上构建，随时间推移产生更好或更符合需求的场景。因此，MCTS创建的场景比扩散模型训练的场景更复杂。"
在一个特别有说服力的实验中，MCTS向一个简单的餐厅场景添加了最大数量的物体。在平均只有17个物体的场景上训练后，它在一个桌子上展示了多达34件物品，包括巨大的点心堆。
多样化场景生成
可引导场景生成还允许您通过强化学习生成多样化的训练场景——本质上是通过试错教会扩散模型实现特定目标。在初始数据上训练后，您的系统会进入第二训练阶段，您在其中概述一个奖励（基本上是一个带有分数的期望结果，表示您离目标有多近）。模型自动学会创建分数更高的场景，通常产生与其训练场景大相径庭的场景。
用户还可以通过输入特定的视觉描述直接提示系统（如"一个桌子上放有四个苹果和一个碗的厨房"）。然后，可引导场景生成可以精确地实现您的要求。例如，在构建食品储藏架场景时，该工具准确遵循用户提示的比率为98%，对于凌乱的早餐桌则为86%。这两个指标都比"MiDiffusion"和"DiffuScene"等可比方法至少高出10%。
该系统还可以通过提示或光线方向完成特定场景（如"使用相同的物体想出不同的场景安排"）。例如，您可以要求它将苹果放在厨房桌子的几个盘子上，或将棋盘游戏和书放在架子上。它基本上是通过将物品放入空白空间来"填空"，同时保留场景的其余部分。
研究突破的意义
据研究人员称，他们项目的优势在于能够创建机器人学家实际可以使用的许多场景。"我们研究结果的一个关键见解是，我们预训练的场景不需要与我们实际想要的场景完全相似，"Pfaff说。"使用我们的引导方法，我们可以超越这种广泛分布，从'更好'的分布中采样。换句话说，生成我们实际想要在其中训练机器人的多样化、真实且与任务对齐的场景。"
这些广阔的场景成为了记录虚拟机器人与不同物品交互的测试场。例如，机器人在餐具架上小心地放置叉子和刀，在各种3D环境中将面包重新排列到盘子上。每个模拟看起来流畅而真实，类似于可引导场景生成有朝一日可以帮助训练的现实世界、适应性强的机器人。
虽然该系统可能是为机器人生成大量多样化训练数据的一条有希望的前进道路，但研究人员表示，他们的工作更多是一个概念验证。在未来，他们希望使用生成式AI创建全新的物体和场景，而不是使用固定的资产库。他们还计划纳入机器人可以打开或扭转的关节物体（如橱柜或装有食物的罐子），使场景更具互动性。
为了使虚拟环境更加真实，Pfaff和他的同事可能会使用从互联网图像中提取的物体和场景库，并结合他们之前在"可扩展现实到模拟"(Scalable Real2Sim)方面的工作，纳入现实世界的物体。通过扩展AI构建的机器人测试场的多样性和真实感，该团队希望建立一个用户社区，创造大量数据，这些数据可以用作大型数据集，教授灵巧机器人不同的技能。
行业专家评价
"今天，为模拟创建真实场景可能是一项相当具有挑战性的任务；程序生成可以轻松产生大量场景，但它们可能无法代表机器人在现实世界中遇到的环境。手动创建定制场景既耗时又昂贵，"未参与该论文的Amazon Robotics应用科学家Jeremy Binagia说。"可引导场景生成提供了一种更好的方法：在大量现有场景集合上训练生成模型，并使用强化学习等策略将其适应特定的下游应用。与利用现成视觉语言模型或仅专注于在2D网格中排列物体的先前工作相比，这种方法保证了物理可行性，并考虑了完整的3D平移和旋转，能够生成更有趣的场景。"
"结合训练后推理时搜索的可引导场景生成，为大规模自动化场景生成提供了一种新颖高效的框架，"未参与该论文的丰田研究院机器人学家Rick Cory SM '08, PhD '10说。"此外，它可以生成下游任务认为重要的'前所未见'的场景。未来，将此框架与庞大的互联网数据相结合，可能会实现为现实世界部署机器人进行高效训练的重要里程碑。"
技术细节与未来展望
Pfaff与资深作者Russ Tedrake共同撰写了论文，Tedrake是MIT电气工程与计算机科学、航空航天工程和机械工程Toyota教授，丰田研究院大型行为模型高级副总裁，以及CSAIL首席研究员。其他作者包括丰田研究院机器人研究员Hongkai Dai SM '12, PhD '16；团队负责人兼高级研究科学家Sergey Zakharov；以及卡内基梅隆大学博士生Shun Iwase。他们的工作部分得到了Amazon和丰田研究院的支持。研究人员在9月的机器人学习会议(CoRL)上展示了他们的工作。
这项技术的潜在应用前景广阔。随着机器人技术在家庭、工厂和医疗等领域的应用日益广泛，对高质量训练数据的需求也在不断增长。传统的数据收集方法不仅成本高昂，而且难以覆盖各种可能的场景和物体组合。可引导场景生成技术有望解决这一瓶颈，为机器人提供更加丰富和多样化的训练环境。
未来，研究人员计划进一步扩展这一技术的应用范围，包括：
创建全新物体和场景：不再依赖固定的资产库，而是让AI系统自主生成全新的3D物体和环境，大大扩展训练数据的多样性。
增强交互性：纳入更多可交互的关节物体，如可开合的橱柜、可旋转的容器等，使虚拟环境更加接近现实世界。
与现实世界融合：通过"可扩展现实到模拟"技术，将真实世界中的物体和场景整合到虚拟环境中，进一步提高模拟的真实性。
社区数据共享：建立一个用户社区，让不同研究机构和公司能够共享他们生成的场景数据，共同构建一个庞大的机器人训练数据库。
对机器人技术发展的影响
可引导场景生成技术的出现，标志着机器人训练领域的一个重要转折点。传统的机器人训练方法往往依赖于有限的真实世界数据或简化的模拟环境，这限制了机器人学习复杂任务的能力。而这项技术通过生成高度逼真且多样化的虚拟环境，为机器人提供了近乎无限的训练数据，有望显著提升机器人的学习效率和泛化能力。
具体来说，这项技术对机器人技术发展的影响体现在以下几个方面：
加速机器人学习过程：通过提供大量高质量的训练数据，机器人可以更快地掌握各种技能，减少在实际环境中试错的时间和成本。
提高机器人适应能力：多样化的训练环境使机器人能够更好地适应不同的现实场景，提高其在未知环境中的表现。
降低研发成本：相比在真实环境中收集数据和测试，虚拟环境模拟的成本要低得多，可以大幅降低机器人技术的研发门槛。
促进创新应用：随着机器人训练数据的丰富，研究人员可以探索更多创新的应用场景，推动机器人技术在更多领域的落地。
结论
MIT CSAIL与丰田研究院合作开发的可引导场景生成技术，代表了机器人训练领域的一次重大突破。通过结合扩散模型和蒙特卡洛树搜索等先进AI技术，该系统能够生成高度逼真且多样化的虚拟环境，为机器人提供近乎无限的训练数据。这不仅解决了传统机器人训练中数据收集困难、模拟环境不真实等问题，还为机器人技术的未来发展开辟了新的可能性。
随着技术的不断进步和完善，我们有理由相信，可引导场景生成技术将在不久的将来推动机器人技术在家庭、工厂、医疗等各个领域实现更广泛的应用，为人类社会带来更多的便利和价值。正如研究人员所言，这项工作不仅是一个概念验证，更是迈向智能机器人新时代的重要一步。
