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与人体构造有很大不同,而这个世界是为人设计的,所以有些事情它们做不出来,比如穿针引线,请看这篇机器人翻车的文章

文章来源:量子位|硅星人Pro


爆火的斯坦福全能家务机器人Mobile ALOHA

,大!翻!!车!!!

你以为它擦个红酒轻而易举,但实际上却是这样的:



全给你弄撒喽,顺带碎个杯子

……

你以为它能化身大厨娴熟烹炒,结果给你上演一个炒锅底:



Mobile ALOHA的翻车大合集还不止这些。

例如刚才炒完虾的锅,哎呦喂,一不小心没拿住:



即使小哥一个箭步冲上去也没阻止“悲剧”的发生(好像还烫到手了)。

这画面,真是像极了庄嫂摔碗……



昨天还在“神坛”上的Mobile ALOHA,一夜之间便被曝出了这么多“笨手笨脚”的样子,也是引来不少网友的围观。

然而,这次即使面对翻车铁证,网友们的画风却是一反常态:

它并不完美,不过很可爱。



总会有犯错的余地。



最重要的是:

放心了。(手动狗头)



这到底是怎么回事?

斯坦福团队自曝“丑闻”

原来,这段机器人大翻车的视频,就是由斯坦福Mobile ALOHA的作者Tony Z. Zhao发布的。



并且他还直言不讳地说道:

机器人还没有做好准备接管这个世界。

而这段翻车视频,正是机器人完全在自主模式下所犯的。

用作者的话来形容,就是“最愚蠢的错误”。

毕竟除了刚才我们展示的几个例子之外,Mobile ALOHA甚至连锅都放不进橱柜里:



炒完的虾粘锅倒不出来不说,连碗的位置也找不到:



拿支笔也没法找对位置下手:



面对失败合集,作者却是打趣道:

这是我目前为止最喜欢的视频了,(不过)当机器人在你面前犯错的时候,你就不会觉得那么有趣了。



确实,毕竟手都被烫了……

不过作者今天自曝这段视频其实应该还有另外一个原因。

因为前两天Mobile ALOHA神级现场的视频确实引来了不小的关注度,不过很多人误以为这是它在自主模式下完成的。

但其实,Mobile ALOHA采用的是混合模式,并非完全自主,作者也呼吁网友们在吃瓜的同时认真看下论文和代码。



值得一提的是,作者还引用了2015年波士顿动力Atlas人形机器人“翻车合集”并向它致敬。



或许这也正如英伟达科学家Jim Fan说的那样:

一步一个脚印。



学习50次,成功率能到90%

就在这两天,Mobile ALOHA团队连续放出三个爆火视频,展示了该机器人敏捷灵巧的家务能力,看呆网友。

包括做满汉全席(磕鸡蛋、给鸡肉翻面这种细活都信手拈来):



套枕套铺床单:



浇花、拖地板、开瓶盖,甚至逗猫猫:



那叫一个人模人样,上得厅堂下得厨房。

不过,大部分都是真人操控的,比如上面这些。

更直观的可以看下面这个抽纸擦玻璃的动图,背后直接站了个人类1:1示范:



不过,对于一些相对简单的任务,例如这个单炒虾仁:



还有刷锅、将餐椅归位、呼叫并乘坐电梯、擦桌子等等,只需真人少量示教,它就可以学会,然后脱离人类进行自主操作。

具体而言,作者介绍,上面这些简单动作目前只需要学习50次就可以做到90%的成功率——

经测试,Mobile ALOHA可以连续9次擦干倒洒了的酒、连续呼叫5次电梯都不会出错,能够保持一定的稳定性。

除此之外,它还能抗干扰,在完成归置锅具到柜子之中时,实验人员不停向它面前投掷杂物,都完全没有影响它发挥:



在训练期间根本看不见的椅子?它也能准确识别并完成归位任务。

那么,作者是如何仅通过50个演示就让Mobile ALOHA实现自主任务的呢?

最关键的是通过ACT或扩散策略进行模仿学习,然后和静态操作数据一起对机器人系统进行联合训练。

有了这一联合训练方式,机器人的性能可以显著提高,尤其是那种需要精确操作的任务。



最后,也再次为介绍一遍斯坦福大学的这个机器人成果:

它于今年3月底正式发布,历经了8个月的迭代和2个月的测试。

一共三位作者,其中两位为斯坦福计算机科学专业的华人博士生(最后一位是导师):



当时的这位机器人,就已经能够利用工具完成各种精密细活了,只不过只能在固定的位置:



当然,背后也是真人遥控的。

而正如其名ALOHA全称是“???? ????ow-cost ????pen-source ????????rdware System”,这款机器人主打的就是开源和低成本:

全部软硬件设计包括代码和数据都一并发布,而搭建这一个系统“只”需3.2万美元(约合22.7万人民币),具体需要哪些硬件,作者还列了个清单,感兴趣的朋友可以照着DIY。



机器人元年?

几乎和斯坦福的爆火机器人同一时间,谷歌也发布了自家最新的研究成果,并且是一气发了仨:

一个是将机器人决策速度提高14%,同时保持操作准确率不变并增加了10.6%的改进模型;

一个是专攻泛化能力的新框架,用了一种全新方法让机器人完成从未见过任务的成功率从29%提升至63%;



以及一个可以同时容纳20个机器人的收据收集系统,将用于加快机器人理解人类指令的能力的训练。

这些新成果全部用于升级谷歌的机器人大模型RT-2。

和斯坦福的Mobile ALOHA对比起来,谷歌的RT-2表现还是高冷一些,但它所有效果都是全自主的。



除了这两家,李飞飞团队也一直在跟进,其名为VoxPoser的机器人系统也已经可以听懂人话完成各种指令,并且无需额外训练。



这不由地让人想到,不少人那句“2024会是机器人元年”的预言:



你觉得会成真吗?

参考链接:

https://twitter.com/tonyzzhao/status/1743378437174366715

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Replies, comments and Discussions:

  • 枫下家园 / 人到中年 / 斯坦福大学研发了一款能做家务的机器人Aloha, 看了视频,基本家务都能做,就差换尿布,看来靠机器人养老很快就要实现了
    • 就怕突然断电,该喂饭却突然来一巴掌
      • LOL😂

        LOL😂
      • Mark。给机器人换电池是个商机。 +1
        • 还得买一个专门给机器人换电池的机器人
        • 可以设计成和扫地机器人一样,工作结束自动回归充电。如果有机器障碍,自动通知维护公司。技术员和警察一样,接收到命令马上上门服务,实现自动化一条龙。 +1
          • 肯定可以啊,能做家务不可能不会自己充电
        • 将来都是租赁
      • 不急,我们这代人还有起码20年才会需要养老机器人,20年时间怎么也完善的差不多了,价格也下来了
      • 多大个事?给机器人绑个UPS电源加个断电报警...
      • 【馆长】人类在梦中与机器人放纵情欲 中国引进的首部科幻电影《未来世界》Futureworld 1976
        【馆长】人类在梦中与机器人放纵情欲 中国引进的首部科幻电影《未来世界》Futureworld 1976
        上一期我们回顾了1973年的科幻电影《西部世界》,今天我们来解读一下这部原版电影的续作,1976年上映的电影《未来世界》,港台译名:翡翠窝大阴谋。这部电影在国内外的评价有些两极分化,豆瓣评分是中规中矩7.2分,而在imdb评分只有5.8,烂番茄的新鲜度只有33%。我想其中一个因素就是,《未来世界》这部电影是中国改...
      • 这个简单,每天晚上机器人自己去充电。
    • 等咱老了时候,就有 wholesale 可以便宜买了。开心。
      • 看完视频的确开心,不用去养老院受气了
      • 全场下来只有我看的最认真哈,居然没人看出来这是个DIY的方案。家里孩子有兴趣的可以送一套。
    • 能干90%脏重活就行,别给他太多自主智慧,不然嫌烦了干掉老人 +3
    • 现在退休只要攒钱买个机器人🤖就搞定了 +2
    • 斯坦福生物和计算机实验室联合起来在研究医疗领域的机器人项目。成果会越来越多。
    • 黑科技很多,只是大部分还在实验阶段,一旦成功,就是石破天惊。对于生活不能自理的老人,机器人能照顾吃喝拉撒外加陪聊就行了😄
    • 我不要!它不高兴了,就打我。
    • 到我们需要照顾时,无论技术,市场,服务,都应该很成熟了。这几年看了周围的老人,很感叹,人心不古,我们大概是最后一代,还有肯承担的了。
      • 我们的下一代应该还可以, 不能指望再下一代了
        • 我们这一代已经不行了。1:2吧,2个孩子中还算是有一个,下一代,天知道。
    • nextdoor上看到一则广告,给94岁老妈找看护。不用做家务,主要是陪老人聊天,entertain老妈。虽然机器也能聊天,但是没有个性化的聊天。现在洗碗机洗衣机甚至做饭做菜这些家务都不是多少事。
      • 有个性化聊天的,你可以在 GPTs, 或者 Assistants AI自己设置。
        • 没有个人经历,没有个人情感。定制的聊天就和缅北诈骗犯的script一样。
          • 个人经历和情感可以 upload,光文字的话可以有好几个G,要不怎么说是定制呢。我最近看了一个微信Chat bot的教程,真是让人心惊胆战。
    • 能剥洋葱皮吗?能剪指甲吗?能按摩吗?能聊天吗?能炒菜甩锅吗?能把要洗的衣服口袋掏干净吗?能分类东西放到合适的地方吗?
      • 只要你钱到位,20 年以后,百分百可以。
      • 开源的,你可以自己训练一个。
        • 与人体构造有很大不同,而这个世界是为人设计的,所以有些事情它们做不出来,比如穿针引线,请看这篇机器人翻车的文章

          文章来源:量子位|硅星人Pro


          爆火的斯坦福全能家务机器人Mobile ALOHA

          ,大!翻!!车!!!

          你以为它擦个红酒轻而易举,但实际上却是这样的:



          全给你弄撒喽,顺带碎个杯子

          ……

          你以为它能化身大厨娴熟烹炒,结果给你上演一个炒锅底:



          Mobile ALOHA的翻车大合集还不止这些。

          例如刚才炒完虾的锅,哎呦喂,一不小心没拿住:



          即使小哥一个箭步冲上去也没阻止“悲剧”的发生(好像还烫到手了)。

          这画面,真是像极了庄嫂摔碗……



          昨天还在“神坛”上的Mobile ALOHA,一夜之间便被曝出了这么多“笨手笨脚”的样子,也是引来不少网友的围观。

          然而,这次即使面对翻车铁证,网友们的画风却是一反常态:

          它并不完美,不过很可爱。



          总会有犯错的余地。



          最重要的是:

          放心了。(手动狗头)



          这到底是怎么回事?

          斯坦福团队自曝“丑闻”

          原来,这段机器人大翻车的视频,就是由斯坦福Mobile ALOHA的作者Tony Z. Zhao发布的。



          并且他还直言不讳地说道:

          机器人还没有做好准备接管这个世界。

          而这段翻车视频,正是机器人完全在自主模式下所犯的。

          用作者的话来形容,就是“最愚蠢的错误”。

          毕竟除了刚才我们展示的几个例子之外,Mobile ALOHA甚至连锅都放不进橱柜里:



          炒完的虾粘锅倒不出来不说,连碗的位置也找不到:



          拿支笔也没法找对位置下手:



          面对失败合集,作者却是打趣道:

          这是我目前为止最喜欢的视频了,(不过)当机器人在你面前犯错的时候,你就不会觉得那么有趣了。



          确实,毕竟手都被烫了……

          不过作者今天自曝这段视频其实应该还有另外一个原因。

          因为前两天Mobile ALOHA神级现场的视频确实引来了不小的关注度,不过很多人误以为这是它在自主模式下完成的。

          但其实,Mobile ALOHA采用的是混合模式,并非完全自主,作者也呼吁网友们在吃瓜的同时认真看下论文和代码。



          值得一提的是,作者还引用了2015年波士顿动力Atlas人形机器人“翻车合集”并向它致敬。



          或许这也正如英伟达科学家Jim Fan说的那样:

          一步一个脚印。



          学习50次,成功率能到90%

          就在这两天,Mobile ALOHA团队连续放出三个爆火视频,展示了该机器人敏捷灵巧的家务能力,看呆网友。

          包括做满汉全席(磕鸡蛋、给鸡肉翻面这种细活都信手拈来):



          套枕套铺床单:



          浇花、拖地板、开瓶盖,甚至逗猫猫:



          那叫一个人模人样,上得厅堂下得厨房。

          不过,大部分都是真人操控的,比如上面这些。

          更直观的可以看下面这个抽纸擦玻璃的动图,背后直接站了个人类1:1示范:



          不过,对于一些相对简单的任务,例如这个单炒虾仁:



          还有刷锅、将餐椅归位、呼叫并乘坐电梯、擦桌子等等,只需真人少量示教,它就可以学会,然后脱离人类进行自主操作。

          具体而言,作者介绍,上面这些简单动作目前只需要学习50次就可以做到90%的成功率——

          经测试,Mobile ALOHA可以连续9次擦干倒洒了的酒、连续呼叫5次电梯都不会出错,能够保持一定的稳定性。

          除此之外,它还能抗干扰,在完成归置锅具到柜子之中时,实验人员不停向它面前投掷杂物,都完全没有影响它发挥:



          在训练期间根本看不见的椅子?它也能准确识别并完成归位任务。

          那么,作者是如何仅通过50个演示就让Mobile ALOHA实现自主任务的呢?

          最关键的是通过ACT或扩散策略进行模仿学习,然后和静态操作数据一起对机器人系统进行联合训练。

          有了这一联合训练方式,机器人的性能可以显著提高,尤其是那种需要精确操作的任务。



          最后,也再次为介绍一遍斯坦福大学的这个机器人成果:

          它于今年3月底正式发布,历经了8个月的迭代和2个月的测试。

          一共三位作者,其中两位为斯坦福计算机科学专业的华人博士生(最后一位是导师):



          当时的这位机器人,就已经能够利用工具完成各种精密细活了,只不过只能在固定的位置:



          当然,背后也是真人遥控的。

          而正如其名ALOHA全称是“???? ????ow-cost ????pen-source ????????rdware System”,这款机器人主打的就是开源和低成本:

          全部软硬件设计包括代码和数据都一并发布,而搭建这一个系统“只”需3.2万美元(约合22.7万人民币),具体需要哪些硬件,作者还列了个清单,感兴趣的朋友可以照着DIY。



          机器人元年?

          几乎和斯坦福的爆火机器人同一时间,谷歌也发布了自家最新的研究成果,并且是一气发了仨:

          一个是将机器人决策速度提高14%,同时保持操作准确率不变并增加了10.6%的改进模型;

          一个是专攻泛化能力的新框架,用了一种全新方法让机器人完成从未见过任务的成功率从29%提升至63%;



          以及一个可以同时容纳20个机器人的收据收集系统,将用于加快机器人理解人类指令的能力的训练。

          这些新成果全部用于升级谷歌的机器人大模型RT-2。

          和斯坦福的Mobile ALOHA对比起来,谷歌的RT-2表现还是高冷一些,但它所有效果都是全自主的。



          除了这两家,李飞飞团队也一直在跟进,其名为VoxPoser的机器人系统也已经可以听懂人话完成各种指令,并且无需额外训练。



          这不由地让人想到,不少人那句“2024会是机器人元年”的预言:



          你觉得会成真吗?

          参考链接:

          https://twitter.com/tonyzzhao/status/1743378437174366715

    • 你们说的是这个吗?
      Mobile ALOHA funny failures
      Project website: https://mobile-aloha.github.io/Team at Stanford University: Zipeng Fu*, Tony Z. Zhao*, and Chelsea FinnAbstract: Imitation learning from hum...
      • 你说老头老太到老了,天天看这一堆没血没肉的金属在眼前晃来晃去,精神能受得了么?
        • 活人,他未必抽的出身搭理你。
        • 以后机器人要仿真人的,人形有皮肤有肉
        • 很多科幻小说都说人类和机器人培养出感情了
          • (#15873235@0)然后正式进入未来世界。
      • 是Aloha升级版, 做家务有80-90%的成功率, here is the link:
        Googles New Robot Just SHOCKED The Entire INDUSTRY (MOBILE ALOHA)
        https://mobile-aloha.github.iohttps://mobile-aloha.github.io/resources/mobile-aloha.pdfhttps://www.youtube.com/watch?v=HaaZ8ss-HP4💬 Access GPT-4 ,Claude-2 ...
        • 这不是同一个机器人吗,都叫 mobile aloha, 我链接的video发布时间更新呢,研发者自己发的video。
      • 这些研究人员应该加入清洁工和保姆。思路不需要按传统的来
        • 开源的呀,清洁公司可以自己训练。
    • 我把link 放这
      Googles New Robot Just SHOCKED The Entire INDUSTRY (MOBILE ALOHA)
      https://mobile-aloha.github.iohttps://mobile-aloha.github.io/resources/mobile-aloha.pdfhttps://www.youtube.com/watch?v=HaaZ8ss-HP4💬 Access GPT-4 ,Claude-2 ...
      • 还会做粤菜哈,开源项目哦,大家可以自己造一个。
        by Zipeng Fu*, Tony Z. Zhao* and Chelsea Finn at Stanford
        • 得有机器人卖才能训练,再说我们也不急,可以等
          • 你是不是没看tutorial, parts 都是成熟的零售品,全部可以自己组装,硬件是三万多美金。
      • 人工这么便宜,雇个人得了。
        • 人工可不便宜,24小时的每月要2万吧,机器人比这个便宜