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核心概念
IGOR 透過學習統一的潛在動作空間，實現了人類與機器人知識的遷移，並能有效提升具身 AI 基礎模型的訓練效率。
摘要
IGOR：圖像目標表徵
論文資訊：
Chen, X., Guo, J., He, T., Zhang, C., Zhang, P., Yang, D., ... & Bian, J. (2024). IGOR: Image-GOal Representations are the Atomic Control Units for Foundation Models in Embodied AI. arXiv preprint arXiv:2411.00785v1.
研究目標：
本研究旨在解決具身 AI 基礎模型訓練過程中缺乏互動數據的問題，並探討如何利用網際網路上大量的視頻數據來訓練更強大的具身 AI 模型。
方法：
研究人員提出了一種名為 IGOR 的訓練框架，該框架的核心是學習一個統一的潛在動作空間，這個空間可以被不同任務和不同形態的機器人和人類所共享。IGOR 通過將初始圖像和目標狀態之間的視覺變化壓縮成潛在動作來實現這一點。具體來說，IGOR 包含以下幾個關鍵組成部分：
- 潛在動作模型：該模型負責從未標記的開放域視頻中以無監督的方式標記潛在動作。
- 基礎世界模型：這是一個連續時間整流流模型，它學習根據歷史觀察幀和未來潛在動作來預測未來的幀。
- 基礎策略模型：該模型根據觀察到的圖像和文本描述預測下一步要執行的潛在動作。
- 低級策略模型：該模型將基礎策略模型預測的潛在動作轉換為機器人可以執行的具體動作。
主要發現：
- IGOR 可以學習到一個語義一致的潛在動作空間，該空間可以表徵物體的各種可能運動，代表了物理交互知識。
- IGOR 可以通過聯合使用潛在動作模型和世界模型，將一個視頻中物體的運動“遷移”到其他視頻中，甚至可以跨越人類和機器人。
- IGOR 可以通過基礎策略模型學習將潛在動作與自然語言對齊，並將潛在動作與低級策略模型集成以實現有效的機器人控制。
主要結論：
IGOR 為人類到機器人的知識遷移和控制開闢了新的可能性，並為利用網際網路規模的視頻數據訓練具身 AI 基礎模型提供了一種有效途徑。
意義：
本研究對於推動具身 AI 的發展具有重要意義，它提供了一種新的思路來解決數據稀缺問題，並為構建更通用和智能的機器人系統奠定了基礎。
局限與未來研究方向：
- IGOR 無法區分由代理、其他代理（如狗）或相機抖動引起的視覺變化。
- 未來可以考慮將圖像處理方法（如目標分割）與 IGOR 相結合，以更好地利用數據。
- 可以對基礎世界模型進行微調，使其與真實世界場景相匹配，並針對多代理場景調整潛在動作模型。
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IGOR: Image-GOal Representations are the Atomic Control Units for Foundation Models in Embodied AI
統計資料
研究人員使用了包含約 80 萬個機器人軌跡和 200 萬個人類活動視頻片段的大規模數據集來訓練 IGOR。
在低數據環境下，僅使用 RT-1 數據集 1% 的數據對低級策略模型進行微調，IGOR 在 SIMPLER 模擬器中的 Google 機器人任務上取得了比從頭訓練的模型更高或相當的成功率。
引述
深入探究
如何將 IGOR 扩展到更复杂的多模态环境中，例如包含声音、触觉等信息的场景？
將 IGOR 扩展到包含聲音、觸覺等信息的多模態環境中，需要克服以下幾個挑戰：
多模態信息融合: IGOR 目前主要依賴於視覺信息，如何有效地融合聲音、觸覺等多模態信息是一個關鍵問題。可以考慮以下幾種方法：
多模態 Transformer: 將不同模態的信息编码成统一的特征表示，例如使用多模態 Transformer 模型，并在 Transformer 的编码器或解码器部分进行信息融合。
跨模態注意力機制: 設計跨模態注意力機制，讓模型學習不同模態信息之間的關聯性，例如在预测下一个潜在动作时，同时关注视觉信息和声音信息。
潜在动作空间的扩展: 目前的潜在动作空间主要针對視覺變化設計，需要扩展到能够涵盖声音、触觉等信息。例如，可以将声音或触觉的变化也编码成潜在动作的一部分。
多模態數據集的构建: 训练多模態 IGOR 模型需要大量包含視覺、聲音、觸覺等信息的多模態數據。收集和标注这类数据将是一个巨大的挑战。
总而言之，将 IGOR 扩展到多模態環境需要在模型结构、训练方法和数据集构建方面进行创新。
如果訓練數據集中存在偏差或錯誤，IGOR 是否會放大這些問題，導致機器人產生不安全的行為？
是的，如果訓練數據集中存在偏差或錯誤，IGOR 很有可能會放大這些問題，導致機器人產生不安全的行為。
偏差放大: 如果訓練數據集中存在某些偏差，例如特定人群或場景出現的頻率過高或過低，IGOR 模型可能會學習到這些偏差，並在實際應用中表現出不公平或歧視性的行為。
錯誤傳遞: 如果訓練數據集中存在錯誤的標註或信息，IGOR 模型可能會學習到這些錯誤，並在執行任務時出現錯誤或危險的操作。例如，如果數據集中包含錯誤的抓取物體的示範，機器人可能會學習到錯誤的抓取方式，導致損壞物體或自身。
为了减轻数据偏差和错误带来的风险，可以采取以下措施：
数据清洗和增强: 对训练数据集进行清洗，去除或修正错误的标注和信息。同时，可以通过数据增强技术增加数据的多样性和平衡性，减少偏差的影响。
模型鲁棒性训练: 在训练过程中，可以引入对抗样本或噪声，提高模型对数据偏差和错误的鲁棒性，使其在面对非预期输入时也能做出安全的决策。
人机协作和安全机制: 在实际应用中，可以采用人机协作的方式，让人类专家参与到机器人的决策过程中，监督和纠正机器人的行为。此外，还可以设计安全机制，例如限制机器人的活动范围或操作力度，防止其造成严重后果。
IGOR 的出現是否意味著未來人類可以通過簡單的視頻演示就能教会機器人完成各種複雜的任務？
IGOR 的出現为“通过简单的视频演示教会机器人完成复杂任务”迈出了重要一步，但要完全实现这一目标，还需要克服以下挑战：
复杂任务的分解: IGOR 目前主要学习單個動作或短序列的動作，对于复杂的任务，需要将其分解成一系列子任务，并学习子任务之间的衔接和顺序。
泛化能力的提升: IGOR 需要具备强大的泛化能力，才能将从视频演示中学习到的知识应用到新的场景和任务中。
安全性保障: 机器人学习和执行任务的过程中，需要确保其行为安全可靠，避免对人类和环境造成伤害。
总而言之，IGOR 的出现为机器人学习开辟了新的方向，未来还需要在任务分解、泛化能力、安全性保障等方面不断努力，才能真正实现“通过简单的视频演示教会机器人完成各种复杂的任务”。
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