在生成式AI系统创造文本、图像、音频甚至视频日益普遍的今天,Google DeepMind正将这些技术推向一个全新的领域——机器人行动。DeepMind最新发布的Gemini Robotics项目引入了一对新型AI模型,它们协同工作,创造了首批能够在行动前进行'思考'的机器人,这一突破标志着机器人技术迈入了新的发展阶段。
从特定任务到通用功能:机器人技术的范式转变
传统机器人技术面临的最大挑战之一是高度专业化与部署困难。正如Google DeepMind机器人部门负责人Carolina Parada所言:"当今的机器人高度定制化且难以部署,通常需要数月时间才能安装一个能够执行单一任务的单元。"
生成式AI技术的出现为这一问题提供了全新的解决方案。DeepMind团队认为,生成式AI对机器人技术具有独特重要性,因为它能够解锁机器人的通用功能。与需要针对特定任务进行密集训练的传统机器人不同,基于生成式AI的机器人可以面对全新的工作环境和情境,无需重新编程即可适应。
这种根本性的转变源于生成式系统的基础架构,它使AI驱动的机器人具备了更强的通用性。想象一下,如果一个机器人能够像人类一样思考如何完成一项任务,而不是仅执行预设的程序,那么它的应用范围将大大扩展。
双模型架构:思考与行动的完美结合
DeepMind当前的机器人技术方案采用双模型架构:一个负责'思考',另一个负责'行动'。这两个模型分别是Gemini Robotics 1.5和Gemini Robotics-ER 1.5。
Gemini Robotics-ER 1.5:具身推理模型
"ER"代表具身推理(Embodied Reasoning),这是一个视觉-语言模型(VLM),能够接收视觉和文本输入,生成完成复杂任务所需的步骤。DeepMind称这是首个具备类似现代文本聊天机器人模拟推理能力的机器人AI,尽管Google喜欢称之为'思考',但在生成式AI领域,这种表述可能有些误导。
Gemini Robotics-ER 1.5在学术和内部基准测试中都取得了优异成绩,表明它能够对如何与物理空间交互做出准确决策。例如,当要求机器人将一堆衣物按白色和彩色分类时,ER模型会处理请求以及物理环境图像(一堆衣物),还可以调用Google搜索等工具获取更多数据,然后生成机器人应遵循的具体步骤的自然语言指令。
Gemini Robotics 1.5:视觉-语言-行动模型
作为视觉-语言-行动(VLA)模型,Gemini Robotics 1.5使用视觉和文本数据生成机器人行动。它接收来自ER模型的指令,同时利用视觉输入指导其运动,但更重要的是,它也经历了自己的思考过程,考虑如何接近每个步骤。
DeepMind的Kanishka Rao解释道:"有很多直觉性想法帮助人类指导这项任务,但机器人没有这种直觉。我们在1.5的VLA方面取得的主要进步之一是它在行动前思考的能力。"
技术突破:跨形态学习与复杂任务处理
这两个新型机器人AI都建立在Gemini基础模型之上,但已经过微调,以适应在物理空间中运行。DeepMind团队表示,这种方法赋予了机器人处理更复杂多阶段任务的能力,将智能体特性引入机器人领域。
DeepMind团队使用几种不同的机器测试Gemini机器人技术,包括双臂Aloha 2和人形机器人Apollo。过去,AI研究人员必须为每个机器人创建定制模型,但现在已不再必要。DeepMind表示,Gemini Robotics 1.5能够跨形态学习,无需专门调整即可将从Aloha 2的夹具中学到的技能转移到Apollo上更复杂的手部。
这一特性意义重大,因为它意味着机器人可以更快地适应新环境和任务,大大降低了开发和部署成本。想象一下,一个在工厂环境中训练的机器人,可以将其技能直接应用到家庭服务场景中,而不需要从头开始学习。
实际应用与未来展望
虽然所有关于AI驱动的物理智能体的讨论很有趣,但我们距离能够命令机器人做家务的时代还有很长的路要走。实际上控制机器人的Gemini Robotics 1.5模型目前仅向受信任的测试者开放。
然而,用于'思考'的ER模型现在已在Google AI Studio中推出,允许开发者为自己的物理机器人实验生成机器人指令。这一开放举措将加速机器人技术的发展,吸引更多开发者和研究人员参与创新。
从长远来看,Gemini Robotics技术可能对多个领域产生深远影响:
- 工业自动化:更灵活的机器人可以适应生产线变化,减少停机时间
- 家庭服务:能够理解并适应家庭环境的机器人将彻底改变家务劳动
- 医疗保健:能够与患者互动并理解医疗环境的辅助机器人
- 灾难响应:能够在危险环境中自主决策的救援机器人
挑战与局限
尽管这项技术前景广阔,但仍面临一些挑战:
- 安全性问题:自主决策的机器人需要确保其行动不会对人类或环境造成伤害
- 可靠性:在复杂、不可预测的环境中保持稳定性能
- 伦理考量:随着机器人决策能力的增强,相关伦理问题也日益凸显
- 技术整合:将AI模型与物理硬件无缝集成仍面临工程挑战
DeepMind的研究人员认为,这是智能体机器人的黎明。随着技术的不断进步,我们可以期待看到更智能、更灵活、更安全的机器人系统出现,这些系统将能够理解人类意图,适应新环境,并与人类自然协作。
结语
Gemini Robotics项目的推出代表了机器人技术的一个重要里程碑,它不仅展示了AI在物理世界中的应用潜力,也为通用机器人的未来发展指明了方向。虽然目前仍处于早期阶段,但随着技术的不断成熟和完善,我们有理由相信,一个由智能机器人辅助的未来正在逐步成为现实。