用GPT-4训练机器人 英伟达最新Agent开源：任务越复杂越拿手
用GPT-4训练机器人英伟达最新Agent开源：任务越复杂越拿手尤其是转笔这个技能，要知道靠人类逐帧制作动画，也是非常困难的。最终，Eureka在超过80%的任务中都超越人类专家，让机器人平均性能提升到50%以上。这一研究吸引了数十万网友关注，有人表示：直接快进到它弹钢琴那天，直接为大众所用。英伟达科学家，也是此次共同作者之一JimFan评价到，它是超级人类奖励工程师。它可以辅助机器人工程师设计复杂任务。目前该项目完全开源。GPT-4生成奖励策略在机器人学习中，大模型擅长生成高级语义规划和中级操作，比如拾取和放置（VIMA、RT-1等），但在复杂任务控制方面有所欠缺。而Eureka的关键所在，就是通过上下文来实现了人类水平的奖励算法设计。简单来说，就是用GPT-4的零样本生成、代码编写以及上下文改进功能，对奖励执行策略进行优化，由此通过强化学习来进行复杂的技能。研究人员提出了一种混合梯度架构，外循环运行GPT-4来细化奖励函数（无梯度），而内循环运行强化学习来训练机器人控制器（基于梯度）。主要有三个关键组成部分：模拟器环境代码作为上下文启动初始“种子”奖励函数。GPU上的大规模并行强化学习，可以快速评估大量候选奖励。奖励反射rewardreflection，得益于GPT-4评估和修改能力，一步步迭代。首先，无需任何特定提示工程和奖励模版。使用原始IsaacGym（一种GPU加速的物理模拟器）环境代码作为上下文，生成初始奖励函数。这种无梯度的情境学习方式，可以根据各种形式的人类输入，生成性能更强、符合开发人员愿景的奖励函数。其次，Eureka在每个进化步骤中都会生成很多候选函数，然后利用强化学习训练来进行快速评估。以往这种过程需要几天甚至几周来完成，但由IsaacGym可将模拟时间提高1000倍，强化学习内循环能在几分钟完成。最后，依赖于奖励反射，Eureka还支持一种新形式的上下文RLHF。它能够将人类操作员的反馈融入自然语言中，以引导和调整奖励功能。最终，在29种不同的开源RL环境中，83%基准测试中Eureka都优于人类，并实现了52%改进。这些环境包括10种不同的机器人形态，比如四足机器人、四旋翼机器人、双足机器人、机械手等。让研究人员惊讶的是，尤其在处理复杂、高维电机控制的任务上，Eureka表现更好，且与人类奖励的相关性越低。甚至在少数情况下，AI的策略与人类的策略呈现负相关。这就有点像当年AlphaGo的下棋策略，人类看不懂学不会，但十分有效。英伟达出品这项研究由英伟达、宾夕法尼亚大学、加州理工学院、德州大学奥斯汀分校的研究人员来完成。可以看到的是，近半数研究人员都是华人。一作是YechengJasonMa，目前是宾大GRASP实验室的四年级博士生，研究方向是强化学习和机器人学习。英伟达科学家JimFan此次也是通讯作者之一。咳咳，不过至于网友提到的弹钢琴，JimFan自己曾分享过：只需几个简单按钮，AI就能实时即兴生成演奏音乐。不知道，未来会不会这样的呢？（不过，这研究已经是2018年的了）...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1391745.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1391745.htm
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