Facebook讓機(jī)器人學(xué)會(huì)了自主繞道走路

人類每天都在進(jìn)行不同層次的規(guī)劃活動(dòng)，比如說每天早上起床以后，你習(xí)慣性走到廚房喝一杯咖啡：你會(huì)先走下走廊，左轉(zhuǎn)進(jìn)入過道，然后進(jìn)入右邊的房間。

對于這些習(xí)慣成自然的流程，你無需思考，不會(huì)刻意去想你要使用哪一個(gè)肢體動(dòng)作。但對于機(jī)器人而言，這并非易事。

Facebook剛剛發(fā)布了主導(dǎo)研究的新系統(tǒng)，讓機(jī)器人也可以通過觀看視頻，拆解動(dòng)作，并學(xué)習(xí)如何組合這些動(dòng)作形成自己的規(guī)劃。

層級抽象結(jié)構(gòu)（hierarchal abstractions）

已經(jīng)有越來越多的研究表明，層級抽象結(jié)構(gòu)（即視覺運(yùn)動(dòng)子程序）可以提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的采樣效率，這是一種利用獎(jiǎng)勵(lì)驅(qū)動(dòng)智能體達(dá)到目標(biāo)的AI訓(xùn)練技術(shù)。

在過去，這些層次結(jié)構(gòu)必須通過端到端的訓(xùn)練來手動(dòng)編碼或獲取，而這需要大量的時(shí)間、注意力和長久的耐心。

Facebook這次的新研究提出，刻意讓機(jī)器人通過觀看視頻學(xué)習(xí)導(dǎo)航，描述一個(gè)通過用逆向機(jī)器學(xué)習(xí)模型攝取視頻偽標(biāo)簽（在本文中，偽標(biāo)簽指智能體想象的行為），從而學(xué)習(xí)層次結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)。

論文作者分別來自Facebook AI研究室，加州大學(xué)伯克利分校和伊利諾伊大學(xué)厄巴納—香檳分校。

這讓人想起去年Facebook開源的一組模型——Talk the Walk。它只需要360°的全景圖像、自然語言以及一張有當(dāng)?shù)氐貥?biāo)（比如銀行和餐館）的地圖就可以通過問路，實(shí)現(xiàn)在整個(gè)紐約市的街道導(dǎo)航。

具體實(shí)現(xiàn)方式

機(jī)器人通過觀看這些視頻，研究這些簡單的視覺運(yùn)動(dòng)子程序是如何組合以達(dá)到高級的抽象層次，這些視覺運(yùn)動(dòng)子程序能夠解決一些已知問題，即經(jīng)典的規(guī)劃中的高計(jì)算成本和強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的樣本復(fù)雜性的問題。

研究者提出的系統(tǒng)分為兩個(gè)階段，在第一階段，研究人員通過運(yùn)行在隨機(jī)探索數(shù)據(jù)上自我監(jiān)督的智能體模型生成偽標(biāo)簽。模型從分布在四個(gè)環(huán)境中的1500個(gè)不同位置學(xué)習(xí)，在不同的位置隨機(jī)執(zhí)行30個(gè)不同步驟的動(dòng)作，從而產(chǎn)生45,000個(gè)交互樣本。

在系統(tǒng)的第二階段，大約217,000個(gè)偽標(biāo)記視頻被剪輯成220萬個(gè)單獨(dú)的小視頻，再將其輸入預(yù)測參考視頻中相應(yīng)動(dòng)作的模型，同時(shí)再通過一個(gè)單獨(dú)的網(wǎng)絡(luò)檢查參考視頻中的動(dòng)作序列，并編碼其行為作為向量。另一個(gè)模型通過推斷第一幀的軌跡的編碼，來預(yù)測哪一個(gè)子程序可以調(diào)用給已有的視頻幀。

交互樣本從1000萬減少到4.5萬

在一個(gè)部署在辦公環(huán)境的真實(shí)世界中的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)中，研究人員表明，相比單純交互的方法，至少應(yīng)用在之前從未見過的環(huán)境上，通過觀看視頻來學(xué)習(xí)技能（這里指采用最高效的方式前往目標(biāo)位置）的方式能達(dá)到更好的效果。

最令人印象深刻的是，訓(xùn)練有素的模型學(xué)會(huì)了自主地前進(jìn)導(dǎo)航并避開障礙物，比通過單純交互方式要快4倍，這使得機(jī)器人能夠做到完全自主地長距離行進(jìn)。

“特別引人注目的是，這些模型從總計(jì)45,000次的環(huán)境交互中學(xué)習(xí)，”研究人員寫道，“從第一視角的視頻中成功學(xué)習(xí)，使得智能體能夠執(zhí)行連貫的軌跡，即使它只執(zhí)行過隨機(jī)動(dòng)作。此外，它優(yōu)于最先進(jìn)的技能學(xué)習(xí)技術(shù)，該技術(shù)需要更大量的訓(xùn)練樣本，大致1000萬個(gè)?！?/p>