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雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：機(jī)器學(xué)習(xí)能讓機(jī)器人學(xué)會(huì)復(fù)雜的技能，例如抓住把手打開門。然而學(xué)習(xí)這些技能需要先人工編寫一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，然后才能讓機(jī)器人開始優(yōu)化它。相比之下，人類可以通過(guò)觀察別人的做法來(lái)理解任務(wù)的目標(biāo)，或者只是被告知目標(biāo)是什么，就可以完成任務(wù)。目前，谷歌期望通過(guò)教會(huì)機(jī)器人理解語(yǔ)義概念，以使得機(jī)器人能夠從人類的示范中學(xué)習(xí)動(dòng)作，以及理解物體的語(yǔ)義概念，完成抓取動(dòng)作。
以下為雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論編譯的這篇谷歌博客的部分內(nèi)容。
人類與機(jī)器人不同，我們不需要編寫目標(biāo)函數(shù)即可以完成許多復(fù)雜的任務(wù)。我們可以這樣做，是因?yàn)槲覀兝昧俗约簩?duì)世界先驗(yàn)知識(shí)：當(dāng)我們看到有人切蘋果時(shí)，我們明白，目標(biāo)是切出兩個(gè)蘋果片，不管它是什么類型的蘋果，還是用什么樣的工具來(lái)切蘋果。同樣，如果我們被告知拿起蘋果，我們明白我們要抓住特定的物體“蘋果”，而不是梨或者桃子，因?yàn)槲覀兛梢栽诃h(huán)境中理解“蘋果”這個(gè)詞：我們知道這個(gè)詞的意思。
這些就是語(yǔ)義概念：例如切兩個(gè)蘋果切片為顯著事件，而“蘋果”這樣的詞就表示的物體類別。那么我們可以教導(dǎo)機(jī)器人來(lái)了解語(yǔ)義概念，讓它們通過(guò)物體類別標(biāo)簽或用戶提供的示例來(lái)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單命令嗎？在這篇文章中，谷歌的研究者討論了他們最近關(guān)于機(jī)器人學(xué)習(xí)的一些工作，它們結(jié)合了機(jī)器人自主收集的經(jīng)驗(yàn)和人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)，其中機(jī)器人的自主收集的數(shù)據(jù)很豐富，但缺乏人工提供的標(biāo)注，而人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)能使機(jī)器人更好地理解語(yǔ)義。同時(shí)本文也描述了機(jī)器人如何使用它們的經(jīng)驗(yàn)來(lái)理解人工示范中的顯著事件，并且理解諸如“玩具”和“筆”之類的語(yǔ)義類別，以基于用戶命令拾取物體。
在第一組實(shí)驗(yàn)中，研究者介紹了他們這篇論文中的內(nèi)容：「Unsupervised Perceptual Rewards for Imitation Learning」。目標(biāo)是使機(jī)器人能夠在只看到少量未標(biāo)注的人類演示的情況下，理解一個(gè)任務(wù)，比如打開一扇門。通過(guò)分析這些演示，機(jī)器人必須理解執(zhí)行哪些語(yǔ)義方面顯著的事件能夠使任務(wù)成功，然后使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)執(zhí)行這些顯著事件。
左圖：人類演示 右圖：相應(yīng)的機(jī)器人模擬
在非常小的數(shù)據(jù)集上使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最具挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景之一。為了使該方法可行，研究者使用了從ImageNet上進(jìn)行圖像識(shí)別訓(xùn)練的大型網(wǎng)絡(luò)的深度視覺(jué)特征。這種深度視覺(jué)特征對(duì)于語(yǔ)義概念是敏感的，能夠很好的提取語(yǔ)義概念，同時(shí)防止諸如外觀和照明等變量的干擾。研究者使用這些功能來(lái)解釋用戶提供的演示，結(jié)果顯示從幾個(gè)演示中就可以以無(wú)監(jiān)督的方式學(xué)習(xí)到獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，而無(wú)需額外訓(xùn)練。
在從觀察中學(xué)習(xí)到獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)之后，研究者用它來(lái)引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)開門任務(wù)，只使用圖像來(lái)評(píng)估獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。借助初始的動(dòng)作演示，機(jī)器人有10%的時(shí)間能夠成功完成開門動(dòng)作，而在機(jī)器人使用學(xué)習(xí)到的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)繼續(xù)學(xué)習(xí)之后，準(zhǔn)確率則能夠提高到100%。
學(xué)習(xí)過(guò)程
在「Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Multi-View Observation」這篇論文中，谷歌的研究者提出了一種從觀察中學(xué)習(xí)世界的新穎方法，并通過(guò)自我監(jiān)督的姿態(tài)模擬實(shí)驗(yàn)證明了該方法的可行性。該方法主要依靠的時(shí)間和空間的同時(shí)性進(jìn)行監(jiān)督：通過(guò)訓(xùn)練區(qū)分視頻不同時(shí)期的幀，該方法學(xué)會(huì)將現(xiàn)實(shí)分解和組織成有用的抽象表示。
在例如姿態(tài)模擬的任務(wù)中，抽象表示的不同維度可能編碼了人或機(jī)器人身體的不同關(guān)節(jié)。研究者并沒(méi)有手動(dòng)定義人與機(jī)器人關(guān)節(jié)之間的映射（這種映射通常由于人和機(jī)器人的生理差異而模糊不清），而是讓機(jī)器人以端到端的方式進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)。當(dāng)模型同時(shí)接受人和機(jī)器人觀察的訓(xùn)練時(shí)，即使沒(méi)有提供任何人與機(jī)器人的對(duì)應(yīng)關(guān)系，模型也可以自然地發(fā)現(xiàn)兩者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。因此，該方法可以得到一種機(jī)器人，無(wú)需人與機(jī)器人之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即可模仿人的姿勢(shì)。
機(jī)器人的自監(jiān)督人類動(dòng)作模擬
上面展示的多對(duì)一和高度非線性關(guān)節(jié)映射是端到端學(xué)習(xí)有點(diǎn)的有力證明。在這個(gè)例子中，人的上下運(yùn)動(dòng)涉及許多關(guān)節(jié)，而機(jī)器人只需要一個(gè)關(guān)節(jié)。結(jié)果顯示機(jī)器人并沒(méi)有使用任何明確的人類姿態(tài)信息，本身就發(fā)現(xiàn)了這種高度復(fù)雜的映射
上面的實(shí)驗(yàn)展示了人類如何通過(guò)演示來(lái)制定機(jī)器人的目標(biāo)，在這種情況下，機(jī)器人必須解釋任務(wù)的語(yǔ)義：顯著事件和姿勢(shì)的相關(guān)特征。如果不向機(jī)器人展示任務(wù)來(lái)制定目標(biāo)，而是只是通過(guò)告訴機(jī)器人要做什么來(lái)制定目標(biāo)，這該怎么辦呢？這就需要機(jī)器人理解語(yǔ)義，以便識(shí)別世界中哪些物體與用戶指定的語(yǔ)義類別相對(duì)應(yīng)。在End-to-End Learning of Semantic Grasping這篇文章中，谷歌的研究者研究了人類手工標(biāo)注的數(shù)據(jù)和機(jī)器人自動(dòng)收集的數(shù)據(jù)的組合如何用于執(zhí)行語(yǔ)義抓取的任務(wù)，機(jī)器人必須從與箱子中拾取用戶指定物體，例如“橡皮擦”或“玩具”。
為了學(xué)習(xí)如何執(zhí)行語(yǔ)義抓取，機(jī)器人首先通過(guò)自主地嘗試拾取各種各樣的物體，收集一個(gè)大量的抓取數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)本身可以使機(jī)器人拾取物體，但并不能使機(jī)器人理解如何將物體與其語(yǔ)義標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)。為了能夠理解語(yǔ)義，研究者再次使用了適度的人工監(jiān)督。每次機(jī)器人成功抓住一個(gè)物體，機(jī)器人會(huì)對(duì)該物體進(jìn)行拍照，如下圖所示。
然后，這些圖像的中的一部分由人工進(jìn)行標(biāo)注。由于呈現(xiàn)的圖像展示了物體在抓取姿態(tài)下的標(biāo)準(zhǔn)外觀，因此很容易通過(guò)在標(biāo)注的圖片上訓(xùn)練分類器，將這些標(biāo)簽傳遞給剩余的未標(biāo)注的圖像。然后標(biāo)注過(guò)的表示圖像即可以告訴機(jī)器人實(shí)際拾取了哪個(gè)物體。在此后機(jī)器人從箱子拾取物體時(shí)，可以將抓取時(shí)觀察到的圖像與標(biāo)簽聯(lián)系到一起。
使用這個(gè)標(biāo)記的數(shù)據(jù)集，谷歌的研究者訓(xùn)練了一個(gè)雙流模型，該模型以當(dāng)前獲得的圖像和機(jī)器人將要采取的動(dòng)作為條件，預(yù)測(cè)應(yīng)該抓取哪個(gè)物體。研究者采用的雙流模型靈感來(lái)源于人類視覺(jué)皮層中觀察到的dorsal-ventral分解，其中ventral流負(fù)責(zé)推理物體語(yǔ)義類別，而dorsal流負(fù)責(zé)推理抓取的幾何結(jié)構(gòu)。關(guān)鍵的是，ventral流可以包含由物體（不一定來(lái)自機(jī)器人）的標(biāo)記圖像組成的輔助數(shù)據(jù)，而dorsal流可以包含不具有語(yǔ)義標(biāo)簽的輔助數(shù)據(jù)，從而允許整個(gè)系統(tǒng)更有效地使用更大量的不同類別的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。以這種方式，可以將有限數(shù)量的人工標(biāo)記與大量自動(dòng)收集的機(jī)器人數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，以便根據(jù)所需的語(yǔ)義類別來(lái)抓取對(duì)象，如下面的視頻所示：
實(shí)驗(yàn)顯示了有限的人工標(biāo)注語(yǔ)義標(biāo)簽數(shù)據(jù)可以與由機(jī)器人自動(dòng)收集和標(biāo)記的數(shù)據(jù)相結(jié)合，以使機(jī)器人能夠理解顯著事件，物體類別以及用戶的演示。將來(lái)，機(jī)器人系統(tǒng)可以通過(guò)用戶標(biāo)注的數(shù)據(jù)和不斷增加自主收集的數(shù)據(jù)集的組合進(jìn)行訓(xùn)練，提高機(jī)器人能力，并減輕設(shè)計(jì)自主機(jī)器人的工程負(fù)擔(dān)。此外，隨著機(jī)器人系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界中收集越來(lái)越多的自動(dòng)標(biāo)記的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)不僅可以用于改進(jìn)機(jī)器人系統(tǒng)，還可以用于改進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)，語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)等其他系統(tǒng)，這些系統(tǒng)都可以從這樣大的輔助數(shù)據(jù)中得到改進(jìn)。
當(dāng)然，這并不是研究者們第一次考慮機(jī)器人語(yǔ)義學(xué)。自然語(yǔ)言理解，機(jī)器人感知，抓取和模仿學(xué)習(xí)等的廣泛研究工作已經(jīng)考慮了如何在機(jī)器人系統(tǒng)中結(jié)合語(yǔ)義和行為，然而，谷歌的研究者在上面討論的這些實(shí)驗(yàn)可能指向未來(lái)在自主機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)合自我監(jiān)督和人工標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行工作的一個(gè)可行方向。
致謝：本文中的實(shí)驗(yàn)由下列人員進(jìn)行Pierre Sermanet, Kelvin Xu, Corey Lynch, Jasmine Hsu, Eric Jang, Sudheendra Vijayanarasimhan, Peter Pastor, Julian Ibarz, 以及 Sergey Levine。同時(shí)也感謝Mrinal Kalakrishnan, Ali Yahya, and Yevgen Chebotar 在開門任務(wù)中開發(fā)的學(xué)習(xí)框架，以及 John-Michael Burke在語(yǔ)義抓取實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。
想要進(jìn)一步了解的讀者可以閱讀原文：Google Blog，或者閱讀文中所提到的論文：
Unsupervised Perceptual Rewards for Imitation Learning
Time-Contrastive Networks: Self-supervised Learning from Multi-View Observation
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