在人工智能快速发展的同时，机器人仍然相对愚笨。然而，DeepMind的最新研究表明，大型语言模型（LLMs）背后的相同技术可能有助于为机器人臂创建更具适应性的智能。
自主机器人已经开始从实验室走向现实世界，但它们仍然非常脆弱。环境或光照条件的微小变化很容易影响控制机器人的人工智能，而且这些模型必须经过大量特定硬件配置的训练才能执行有用的任务。
与最新的LLMs形成鲜明对比的是，它们在广泛任务范围内的技能泛化方面表现出色，通常是在陌生环境中。这引发了人们对是否可以利用其底层技术——一种被称为transformer的架构——在机器人领域取得突破的兴趣。
在新的研究结果中，DeepMind的研究人员展示了一种基于transformer的人工智能称为RoboCat，它不仅可以学习各种技能，还可以在不同的机器人身体之间迅速切换，并比普通模型更快地学习新技能。最重要的是，它能够通过生成自己的训练数据加速学习。
研究人员在一篇博客文章中写道：“RoboCat独立学习技能和快速自我提升的能力，尤其是在应用于不同的机器人设备时，将为新一代更有用、通用的机器人代理铺平道路。”
这种新的人工智能基于DeepMind研究人员上个月发布的Gato模型。它可以解决各种任务，从图像标题到玩视频游戏，甚至控制机器人臂。这需要对包括文本、图像和机器人控制数据在内的多样化数据集进行训练。
DeepMind的最新研究表明，基于transformer的人工智能技术在机器人领域具有潜力。他们开发的RoboCat模型能够学习多种技能，并且可以在不同的机器人身体之间灵活切换，而且能够通过生成自己的训练数据来加速学习。
虽然模型在某些问题上仍有待改进，但它展示了自我提升的能力，通过多轮训练和学习新任务，其性能得到了显著提升。这些研究结果表明，更具适应性的机器人大脑可能并不遥远，这将为创建更有用、通用的机器人代理铺平道路。
这项研究对机器人技术领域具有重要意义。传统上，机器人在不同环境和任务之间的迁移能力较差，需要针对特定硬件配置进行大量训练。而基于transformer的架构为机器人提供了更强大的学习和适应能力，使其能够在不同任务和硬件配置之间灵活切换。
RoboCat模型的自我提升能力也是一个重要的突破。通过生成自己的训练数据，模型可以不断改进自身性能，无需大量人工干预。这不仅加速了机器人研究的进展，还为实现通用机器人代理迈出了重要一步。
然而，这项研究仍面临一些挑战和限制。虽然RoboCat模型在许多任务上表现出色，但在某些问题上仍有改进的空间。模型的成功率仍不稳定，某些任务的表现仍相对较差。此外，模型的训练仍需要大量的示范数据和计算资源。
尽管如此，DeepMind的研究为机器人技术的发展提供了新的方向和可能性。随着更多的研究和改进，我们可以期待看到更加灵活、适应性更强的机器人出现，它们能够在不同环境和任务中展示出更高的性能和智能。
综上所述，DeepMind的新型自我提升机器人RoboCat展示了基于transformer的人工智能技术在机器人领域的潜力。
它具备学习多种技能、快速适应不同机器人身体以及通过生成自己的训练数据加速学习的能力。虽然仍存在改进的空间，但这项研究为创建更具适应性和通用性的机器人代理迈出了重要一步。
