AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標題：MIT博士讓機器人自學(xué)“常識”：大模型加持，無需人類即可自我糾正，完成復(fù)雜家務(wù)勞動
關(guān)鍵字：機器人,任務(wù),人類,模型,家務(wù)
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字數(shù)：3999字

內(nèi)容摘要：

機器人是出色的人類模仿者，但大多離不開人類的幫助，比如一些預(yù)設(shè)的編程。
尤其是家用機器人，在面對復(fù)雜的家務(wù)勞動時，如果“大腦”中沒有足夠多的常識，就很難滿足人類家庭的日常需求。
如今，在大型語言模型（LLMs）的驅(qū)動下，家用機器人已經(jīng)可以掌握“常識性知識”，能夠在沒有人類的幫助下進行自我糾正，出色地完成復(fù)雜的家務(wù)勞動。
相關(guān)研究論文以“Grounding Language Plans in Demonstrations Through Counterfactual Perturbations”為題，以會議論文的形式已發(fā)表在人工智能（AI）頂會 ICLR 2024 上。麻省理工學(xué)院（MIT）電氣工程和計算機科學(xué)系博士 Yanwei Wang 為該研究論文的通訊作者。他表示，模仿學(xué)習(xí)是實現(xiàn)家用機器人的主流方法。但是，如果機器人盲目地模仿人類的軌跡，微小的錯誤就會不斷累積，最終導(dǎo)致執(zhí)行過程中的其他錯誤。“有了我們的方法，機器人就能自我糾正執(zhí)行錯誤，提高整體任務(wù)的成功率。”讓機器人掌握一點家務(wù)常識
從擦拭溢出物到端上食物，機器人正在學(xué)習(xí)如何完成越來越復(fù)雜的家務(wù)勞動。
實際上，許多家庭機器人

原文鏈接：MIT博士讓機器人自學(xué)“常識”：大模型加持，無需人類即可自我糾正，完成復(fù)雜家務(wù)勞動

聯(lián)系作者

文章來源：人工智能學(xué)家
作者微信：AItists
作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)