在人工智能领域，ChatGPT和Claude等聊天机器人已经凭借其处理广泛任务的能力实现了用户量的快速增长。无论是创作莎士比亚十四行诗、调试代码，还是回答冷门问题，人工智能系统似乎都能提供解决方案。这种多功能性的来源？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。为了理解如何在不同环境中处理、堆叠和放置各种物体排列，机器人需要演示。您可以想象机器人训练数据是一系列教学视频，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（这些模拟通常不能反映真实世界的物理特性）或从头开始繁琐地手工制作每个数字环境来创建训练数据。
突破传统：MIT的创新解决方案
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、逼真训练环境的方法。他们的"可引导场景生成"方法创建了厨房、客厅和餐厅等数字场景，工程师可以利用这些场景模拟大量真实世界的交互和场景。该系统在超过4400万个充满桌子、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，然后将每个场景细化为物理准确、栩栩如生的环境。
可引导场景生成系统创建的3D餐厅场景，包含堆满点心盘的桌子和墙上的游戏架和汽水罐
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。研究人员使用这种生成系统来"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真实世界物理的场景。例如，系统确保叉子不会穿过桌上的碗——这是3D图形中常见的"剪切"错误，即模型重叠或相交。
技术核心：蒙特卡洛树搜索的应用
然而，可引导场景生成如何将其创作引导向逼真，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，以特定方式填充它们，朝向特定目标（如使场景更符合物理现实，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走法序列。
"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)博士研究生、CSAIL研究员兼论文主要作者Nicholas Pfaff表示。"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。"
在一个特别能说明问题的实验中，MCTS在一个简单的餐厅场景中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，它在一个桌子上放置了多达34个物品，包括巨大的点心堆。
多样化训练场景的生成
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扩散模型实现目标。在初始数据上训练后，您的系统会进入第二训练阶段，您在此阶段概述一个奖励（基本上是一个带有分数的期望结果，表示您距离该目标的远近）。模型自动学会创建分数更高的场景，通常产生的场景与训练场景有很大不同。
用户还可以通过输入特定的视觉描述（如"一个桌上有四个苹果和一个碗的厨房"）直接提示系统。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，该工具遵循用户提示的准确率为98%，对于凌乱的早餐桌则为86%。这两个指标都比"MiDiffusion"和"DiffuScene"等类似方法至少提高了10%。
该系统还可以通过提示或光线方向完成特定场景（如"使用相同物体想出不同的场景安排"）。例如，您可以要求它在厨房桌上将苹果放在几个盘子上，或将游戏和书放在架子上。它基本上是通过在空白处插入物品来"填空"，同时保留场景的其余部分。
实际应用与未来展望
根据研究人员的说法，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。"我们发现的一个关键见解是，我们预训练的场景不必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、逼真和任务对齐的场景。"
虚拟机器人在可引导场景生成的环境中与不同物品交互
如此庞大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，机器将叉子和刀仔细放入餐具架中，并在各种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逼真，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前途的前进道路，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。他们还计划纳入可打开或扭转的关节物体（如橱柜或装满食物的罐子），使场景更具互动性。
为了使他们的虚拟环境更加逼真，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，并结合他们在"可扩展真实到模拟"(Scalable Real2Sim)方面的先前工作，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逼真度，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，教灵巧机器人不同的技能。
"如今，为模拟创建逼真的场景可能相当具有挑战性；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会遇到的环境。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。与利用现成的视觉语言模型或仅关注在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。"
"通过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表示。"此外，它可以生成对下游任务被认为重要的'前所未见'的场景。未来，将此框架与大量互联网数据相结合，可能为机器人在现实世界部署的有效训练实现一个重要里程碑。"
技术细节与影响
Pfaff与资深作者、MIT电气工程与计算机科学、航空航天和机械工程丰田教授、丰田研究院大型行为模型高级副总裁和CSAIL首席研究员Russ Tedrake共同撰写了这篇论文。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研究生Shun Iwase。他们的工作部分得到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。
这项技术的意义远超实验室范围。随着机器人技术在家庭和工业领域的应用日益广泛，提供足够且多样化的训练数据变得至关重要。传统的机器人训练方法往往依赖于有限的演示数据，难以覆盖机器人可能遇到的各种场景和物体排列。可引导场景生成技术通过创造无限可能的虚拟环境，解决了这一核心瓶颈问题。
此外，该技术还降低了机器人研发的成本和时间周期。传统上，创建一个符合物理规律的虚拟环境需要专业知识和大量时间，而这项技术能够自动生成高质量场景，使研究人员可以更专注于算法开发和优化，而非环境构建。
行业应用前景
可引导场景生成技术的潜在应用前景广阔。在家庭服务机器人领域，它可以创建各种厨房、客厅和卧室场景，训练机器人适应不同的家居环境。在工业自动化领域，该技术可以模拟工厂生产线上的各种排列组合，帮助机器人学习更复杂的装配和操作任务。
特别值得关注的是，该技术对于灵巧操作(dexterous manipulation)机器人的训练具有重要意义。这类机器人需要能够精确地抓取、操作和放置各种形状和大小的物体，而可引导场景生成可以提供足够多样化的训练场景，使机器人学会适应不同的物体排列和环境变化。
技术演进与未来方向
尽管可引导场景生成已经取得了显著成果，研究人员仍计划进一步改进该技术。未来的发展方向包括：
完全生成式场景创建：目前系统主要依赖于预定义的物体库，未来计划使用生成式AI创建全新的物体和场景，大大扩展虚拟环境的多样性。
交互式物体：引入可打开、扭转或移动的关节物体，如橱柜、抽屉和罐子，使虚拟环境更加动态和互动，为机器人提供更复杂的训练场景。
真实世界数据整合：通过"可扩展真实到模拟"技术，将现实世界中的物体和场景整合到虚拟环境中，提高训练环境的真实感。
大规模数据集构建：建立用户社区，共同创建大量训练数据，形成开放的数据集，推动整个机器人领域的发展。
结语
MIT CSAIL的这项研究代表了机器人训练领域的重要突破。通过结合扩散模型和蒙特卡洛树搜索技术，可引导场景生成不仅解决了机器人训练数据稀缺的问题，还提高了训练场景的质量和多样性。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，未来的机器人将能够更快、更有效地适应各种复杂环境，为人类生活和工作带来更多便利和可能性。
这项研究的影响不仅局限于机器人领域，它还展示了AI在模拟和生成复杂环境方面的巨大潜力。随着技术的成熟，我们可能会看到类似的方法被应用于其他需要大量模拟数据的领域，如自动驾驶、虚拟现实和城市规划等。
