Google发布新模型RT-2 机器人可直接执行新任务

Google DeepMind发表最新机器人学习系统RT-2，执行新任务的效力从32%提高到62%，堪称机器人技术领域的一大突破。李建梁摄（数据照）

Google DeepMind机器人团队发表最新机器人学习系统RT-2，这是自2022年以来首波升级，机器人可望省略再培训过程，直接执行新任务，执行新任务的效力从32%提高到62%，堪称机器人技术领域一大突破。

据TechCrunch报导，这将在未来几年实现机器人技术巨大突破，让机器人执行多样化环境中的复杂任务。

RT-1系统至今通过13万次示范，可以完成抓取、放置、开抽屉等日常任务，号称在「超过700项任务」达到97%成功率，如今再度推出RT-2系统，提升到另一个新层次。

RT-2的归纳力和理解力都获提升，据DeepMind科学家Vincent Vanhoucke表示，该系统超越机器人数据集的限制，能够通过理解新命令，并进行基础推论。换言之，Rt-2能基于既有脉络信息，为新任务决定适合的工具。

Vanhoucke列举一系列用途，其中一个用途是要求机器人丢垃圾的情境。以往必须教机器人识别垃圾，进而训练清理任务，而RT-2系统会从大量网络数据中转移知识，即使没受过明确训练，也可以识别垃圾，自行决定如何处理。

值得注意的是，RT-2甚至能理解垃圾的抽象概念，例如洋芋片或香蕉吃完后，包装袋或香蕉皮会变成垃圾，RT-2会从视觉语言训练数据中，撷取这类信息，并且执行这类任务。

研究团队指出，RT-2能力提升后，执行新任务的效力从32%提高到62%。这是机器人技术的重要里程碑，颠覆了大家对机器人执行任务的理解，也为机器人学习领域注入莫大的可能性。

责任编辑：毛履万亿