谷歌 DeepMind 推出无需监督即可自学的人工智能机器人

  机器人正迅速是我们日常生活的一部分，但它们通常只被编程来完成特定的任务。尽管利用人工智能的进展有几率会使机器人在更多方面发挥帮助作用，但构建通用机器人的进展较慢，部分原因是需要收集现实世界的培训数据。

  日前谷歌 DeepMind最新的论文介绍了一种自我改进的机器人人工智能代理程序，名为RoboCat，它学习执行不同机械臂上的各种任务，然后自动生成新的训练数据来改善其技术。

  DeepMind 表示，先前的研究探索了如何开发能够按比例学习多项任务并将语言模型的理解能力与协助机器人的现实能力相结合的机器人。RoboCat 是第一个解决并适应于多个任务，并在不同的真实机器人上完成的代理程序。

  RoboCat 学习速度比其他最先进的模型快得多。它能够最终靠仅使用 100 个演示来掌握新任务，因为它依靠大量和多样化的数据集。这种能力将有利于加速机器人学研究，因为它减少了人工监督培训的需求，并是创建通用机器人的重要一步。

  DeepMind 的研究科学家兼 RoboCat 小组成员之一的 Alex Lee 在接受 TechCrunch 的电子邮件采访时表示：「我们证明了一个单一的大型模型可以在多个真实机器人实体上解决各种不同的任务，并能快速适应新的任务和实体。」

  RoboCat 是受 Gato 启发而开发的，Gato 是 DeepMind 的一个人工智能模型，可以分析和处理文本、图像和事件。RoboCat 使用在模拟和真实的生活中收集的图像和行动数据来进行训练。Lee 表示，这一些数据来自虚拟环境中其他控制机器人模型、人类控制机器人以及之前的 RoboCat 模型的组合。

  为了训练 RoboCat，DeepMind 的研究人员首先收集了 100 到 1000 个由人类控制的机器人臂执行任务的示范。然后，他们在该任务上对 RoboCat 进行了微调，创建了一个专门的「分支」模型，平均训练了该任务 1 万次。

  利用分支模型生成的数据和示范数据，研究人员不断扩充了 RoboCat 的训练数据集，并训练了后续的新版本 RoboCat。

  RoboCat 的最终版本在模拟和实际世界中的 141 种不同变体的任务集上进行了训练，总共涵盖了 253 个任务。DeepMind 声称，在观察了数小时的人类控制示范后，RoboCat 学会了操作不同的机器人臂。

  虽然 RoboCat 在四种带有双爪臂的机器人上进行了训练，但该模型能适应一个带有三指夹爪和两倍可控输入的更复杂的臂。

  尽管在 DeepMind 的测试中，RoboCat 在不同任务上的成功率差异很大，从最低13% 到最高99%。这是在训练数据中有 1000 个示范的情况下；当示范数量减少一半时，成功率可预见地较低。

  然而，在某些场景中，DeepMind 声称 RoboCat 只需 100 个示范就能学会新任务。

  Lee 补充说：「通过提供有限数量的示范来进行新任务的微调，RoboCat 可以自动生成更多数据以进一步改善。」未来，研究团队的目标是将 RoboCat 学习完成新任务所需的示范数量降低到 10 个以下。

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  谷歌子公司DeepMind推出了一款突破性的人工智能代理系统，能够直接从人类教师那里学习任务。该系统通过观察和模仿行动来模拟人类任务执行，展示了一种被称为“文化传递”的新型模仿学习形式。随技术的进步，它为更有效且注重隐私的人工智能培训开辟了道路，标志着人工通用智能追求中的一个显著进步。

  GoogleDeepMind昨天发布的一项研究展示了一项引人注目的技术，尽管其中的技术细节在大多数情况下要深入理解，但总体来说，通过一系列操作，可以以无监督的方式精准控制扩散模型，从实现风格和内容的分离，以及合成物品的3D视图等功能。论文地址:这项研究介绍了一种名为SODA的自监督扩散模型，专门用于表示学习。这项研究为深度学习领域的发展提供了新的思路和可能性。

  AI对人类世界的学习能力，到目前为止仍然停留在语言层面。喂给大模型语料——最初是和Reddit，后来扩展到音频、视觉图像甚至雷达和热图像——后者广义上说是换了种表达方式的语言。X平台上，GoogleDeepMind主页下最新鲜的一条推文是:“欢迎Gemini。

  谷歌DeepMind的机器学习研究团队声称，他们已证明AI可以通过类似于人类和其他动物的社会学习过程来获取技能。社会学习——即一个个体通过模仿另一个个体来获取技能和知识——对于人类以及大部分动物界的发展过程至关重要。我们期待未来AI领域与文化进化心理学领域之间的富有成果的跨学科互动，」研究人员表示。

  谷歌在英国对其人工智能聊天机器人Bard进行升级，这是其下一代模型的全球推广的一部分，该模型旨在与OpenAI的ChatGPT竞争。这家美国科技巨头及其总部位于伦敦的Deepmind部门本月早些时候在美国巴德和170多个国家/地区推出了其承诺已久的新基础模型Gemini，但最初推迟了在英国的推出。该组织表示，将在与政府和专家“合作”的同时建立保障措施，以帮助防范人工智能带来的日益严重的风险。

  谷歌Deepmind宣布了他们最先进的图像生成模型Imagen2。该模型通过参考图片和文本生成新图片和局部编辑的效果比较强大。开发人员和云客户能够最终靠GoogleCloudVertexAI中的ImagenAPI使用这一先进的图像生成模型。

  GoogleDeepMind的研究发现，通过简单的查询攻击方法，可以从ChatGPT中泄露出大约几MB的训练数据，成本仅约200美元，引起社交网络哗然。研究团队成功攻击了生产级模型，打破了对齐设定，即使模型经过对齐，也能通过命令诱导模型输出训练数据，暴露个人信息，揭示了对抗模型泄露的新途径。新的攻击方式提出了对抗模型泄露的新思路，强调了在开发和使用大型语言模型时对隐私和安全的重视，并呼吁进行更全面的测试和防护措施。

  GoogleDeepMind的研究团队通过人工智能工具GNoME发现了220万种理论上稳定但实验上未实现的晶体结构，这一成果在《自然》杂志上发表。这一发现的晶体结构数量是科学史上发现的数量的45倍以上，为可再生能源和先进计算等领域的发展提供了潜在的进步。「这个庞大的无机晶体数据库应该充满待发现的『宝石』，以推进清洁能源和环境挑战的解决方案，」在麻省理工学院材料科学与工程以及核科学与工程系工作的Yildiz说。

  GoogleDeepMind的机器学习研究团队最近宣布，他们成功证明了人工智能代理能够最终靠社会学习的方式获取技能，类似于人类和其他动物的学习过程。这一成果被认为是在人工智能领域的重大突破，为实现人工通用智能迈出了一步。这一领域的交叉研究将有望促成有益的互动，将人工智能和文化演化心理学领域有机地结合在一起。

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