当世界模型被用于sim2real：机器人通过视觉想象和交互尝试来学习

在人类发展的早期阶段，我们并非天赋异禀，而是从婴儿时期开始，通过自监督的方式逐步发掘并磨练出越来越复杂的技能。这一过程并非随机，而是基于儿童与环境的互动以及感官反馈。婴儿会利用他们之前的经验，定向探索移动性、吸吮性、抓握性和消化性等事物的可供性，在特定环境中学会可以做什么以及如何去做。

那么，我们是否可以借鉴人类婴儿的这种学习模式，为机器人设计一种类似的策略呢？答案是肯定的。想象一下，一个机器人被置于一个新的环境中，面对各种任务挑战。我们可以通过一系列策略让它学会操控环境。这种策略的核心就是视觉运动可供性学习（VAL）。

VAL方法通过以下步骤实现：机器人收集在各种环境中展示可供性的数据。这些数据被用于学习模型，该模型可以在新的环境中生成潜在有用的可供性。接下来，机器人使用这些学到的模型进行自我监督的微调，以适应新的环境。这一过程分为离线阶段和在线阶段。

在离线阶段，VAL处理三个关键任务：表示学习、可供性学习和行为学习。通过矢量量化变分自动编码器（VQVAE），我们将真实世界的高维数据压缩到低维潜在空间。这个潜在空间对于机器人的自我评价至关重要。我们还训练PixelCNN来学习以环境图像为条件的可达状态分布，从而帮助机器人进行定向探索和重新标记目标。我们从离线数据中学习行为，并通过额外的在线交互式数据收集进行改进。

在线阶段则是机器人的实际应用阶段。当机器人被放置在一个新的环境中时，它使用其先前的知识来想象有用可供性的视觉表示，并通过尝试实现这些可供性来收集有用的交互数据。机器人使用其自我评估指标更新其参数，并一直重复这个过程。通过这种方式，机器人能够在没有任何外部监督的情况下迅速学会操控环境并抓住盖子等目标。这种学习模式使得机器人能够在不同的环境中适应并发展出新的技能。这种学习模式不仅适用于机器人技术，也为人工智能领域的研究提供了新的思路和方法。真实世界挑战与VAL的机器人之旅

随着科技的飞速发展，机器人技术已逐渐融入我们的日常生活。而如何让机器人在真实世界中，面对未知环境和挑战时展现出卓越的适应性，成为了一个亟待解决的问题。最近，一个由Berkeley AI研究院的研究团队推出的方法——VAL（Visual Affordances for Learning），在机器人技术领域中掀起了一股热潮。让我们深入了解这一方法背后的理念和实践。

4.真实环境的严苛考验

想象一下，一个全新的抽屉出现在机器人面前，它的把手与以往所见截然不同。如何在这样的未知环境中，让机器人完成我们赋予的任务？VAL方法为我们提供了一个绝佳的解决方案。我们在五个真实的测试环境中对VAL进行了评估，每个环境都至少包含一个全新交互对象和两个随机干扰对象。例如，那些曾经只在训练数据中见过抽屉开关的机器人，现在需要应对全新设计的抽屉把手。这些挑战对于机器人来说并不容易，但它们都必须通过一系列的测试，以展示其泛化能力。在这一系列测试中，VAL方法表现出了惊人的适应能力。即使是在没有监督的微调和短暂的环境适应后，它依然能让机器人始终如一地完成各项任务。与此传统的自监督方法在这些新环境中似乎束手无策。这些振奋人心的结果证明了VAL的巨大潜力，它让机器人成功操纵的能力远超我们目前的预期。不仅如此，我们的数据集包含了多达2,500个高质量的机器人交互轨迹记录，涵盖了各种不同类型的物体和场景。这个巨大的数据集已在我们的网站上公开发布，以供所有感兴趣的科研工作者使用。您可以通过访问我们的网站来获取数据集地址。我们深信数据的共享将为这一领域的发展带来巨大的推动力。公开数据集的目的不仅仅是展示成果，更是鼓励更多人去探索和研究机器人技术的新可能性。我们相信每一个新的尝试和创新都将推动这一领域的进步和发展。随着数据集的不断扩大和技术的不断进步，机器人的能力也将得到进一步的提升。我们相信未来机器人将能够更广泛地应用于各个领域为人类服务。此外我们还公开了模拟评估环境和算法代码供所有感兴趣的人使用以便进一步分析和研究VAL的性能和潜力。如果您对我们的研究感兴趣可以通过访问我们的代码库来获取相关信息和资源。代码地址链接到我们的GitHub页面在那里您可以找到更多关于VAL的信息以及如何使用它进行实验的指南。VAL正在开创一个全新的机器人学习时代它使机器人能够更好地适应不同的环境和任务并实现更广泛的应用前景令人振奋。尽管当前的技术取得了巨大的进步但仍有大量的工作需要做以便将VAL技术应用于现实世界并使其成为我们日常生活中的一部分。未来的探索之路在未来机器人的发展道路上机器人将面临更多未知环境的挑战这将需要他们具备更高的智能和适应性以应对各种复杂情况。为此我们需要不断改进离线强化学习算法使其能够更好地利用大规模先验数据集进行训练并快速适应新环境的需求。此外随着机器人技术的不断发展我们也面临着一些新的挑战如如何使机器人在独立运行后仍能持续学习并不断提升自己的能力以适应不断变化的环境需求等等。这些问题的答案需要我们不断去探索和发现这将是一个充满机遇和挑战的旅程让我们共同期待机器人的未来之旅吧！如果您对VAL或机器人技术感兴趣请访问我们的网站了解更多信息并关注我们的最新进展我们将持续分享更多关于VAL的最新研究成果和进展链接已附在文章末尾供您参考和访问 关注我们让我们共同开启机器人的未来之旅！