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OpenAI重金押注，机器人NEO世界模型登场！机器人迎来ChatGPT时刻？

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OpenAI重金押注的人形机器人初创1X终于揭秘了背后的「世界模型」——它能够根据真实数据，生成针对不同场景的中的行为预测！机器人领域的ChatGPT时刻，或许真的要来了。

摘要
1X公司投资的人形机器人NEO在官宣视频中展示了其外观和能力，如帮助做家务等，被称为通用家庭机器人。
1X公司发布了NEO背后的技术——一个虚拟世界模拟器，用于预测物体交互，生成各种环境中的视频画面。
1X的“世界模型”能够生成高保真视频，并在神经网络中进行重新规划、模拟和评估，对机器人领域的发展具有重要意义。
尽管1X的世界模型在物体一致性和物理定律理解上存在问题，但它展示了在模拟复杂交互和长期任务（如叠T恤）方面的潜力，同时指出了自我认知方面的不足。
月初，OpenAI投下重注人形机器人初创1X，终于放出了NEO官宣视频。
它的首次现身，就惊艳到所有人。
不仅外观上，被戏称为「穿着西装的人」，而且在能力上，帮女主拎包、一起下厨，妥妥的一个通用家庭机器人。

它专为人类设计，去完成我们不愿意做的各种家庭任务，比如清洁、整理等等。
时隔半个月，1X终于发布了NEO背后的「世界模型」。

有了这个虚拟世界模拟器，NEO可以预测有用的物体交互。
简言之，它们完全可以生成，各种环境中的视频画面。
比如，叠一件T恤、拉开窗帘这类可变性物体，家里随处可见，但却很难将其放入虚拟世界模拟器中。

有趣的是，1X AI副总裁Eric Jang称，他们在办公室专门放了一个全身镜，这样「模型」可以在镜子中，认出自己。
NEO现在有了自我反思的能力，不过，自我意识还没觉醒。

通过理解世界，并与之交互，1X「世界模型」可以生成高保真视频，并在神经网络中，重新规划、模拟和评估。

这也是世界模型，之于机器人的重要性。
1X创始人兼CEO Bernt Bornich表示，首次证明了人形机器人数据，正显著地推进Scaling Law。

谷歌DeepMind机器人高级研究员Ted Xiao表示，1X的「学习型」世界模型能够随着惊艳、物理交互数据不断改进。
- 世界模型很可能是在多智能体环境中，实现可重复和可扩展评估的唯一前进的方向。（参加自动驾驶中世界模型评估成功案例）
- 基于2024年AI技术，比基于去年的技术更容易构建世界模型。
- 一旦世界模型足以用于评估，它们很可能已经至少完成了90%的训练工作。

机器人「世界模型」来了！

 

 

直白讲，世界模型就是一种计算机程序。
它能够想象出，世界如何随着智能体的行为而演变。
基于视频生成和自动驾驶汽车世界模型研究，1X由此训练出自家的世界模型，作为NEO的虚拟模拟器。
从相同的起始图像序列出发，1X世界模型可以根据不同机器人的动作，预测多种可能的未来场景。

左：去左侧的门；中：弹空气吉他；右：去右侧的门
那么，具身机器人的存在，最重要的是能够与物理世界交互。
而在万千繁杂的世界中，如何有效交互就成为了难题。
世界模型，能够帮助NEO完成精准地交互，比如刚体、物体掉落的效果、不完全可见物体（杯子）、可变形物体（窗帘、衣物）、铰接物体（门、抽屉、椅子）。
它能够将餐盘放入沥水架子中。

它还可以拉开窗帘。

从抽屉拿出东西等等。

具身机器人难题——评估

另外，世界模型解决了构建通用机器人时，一个非常实际但常被忽视的挑战：评估。
假设训练机器人执行1000个独特的任务，那么很难判断一个新模型是否真的在所有任务上，都比之前的模型有所改进。
更令人困扰的是，即便模型权重相同，但由于环境背景或环境光线的细微变化，性能可能在短短几天内下降。
研究人员训练了一个机器人叠T恤的模型，性能在50天内逐渐下降。

而且，如果环境不断持续变化，实验的可重复性便成为难题。
尤其是，在家庭、办公室这样的环境中，去评估多任务系统，这一问题就会变得更加棘手。
基于这些因素，使得在真实世界中，开启严谨的机器人研究变得异常困难。
当scaling数据、算力、模型规模时，AI系统能力将如何扩展的问题，可以通过精准测量进行预测。
Scaling Law已经成为ChatGPT这样的通用AI系统，性能提升的有力支撑。
因此，如果机器人领域想要迎来属于自己的「ChatGPT时刻」，必须首先建立起它的「Scaling Law」。

从原生数据中学习，预测未来场景

 

基于物理模拟的引擎，诸如Bullet、Mujoco、Isaac Sim、Drake，已成为快速测试机器人策略的合理方法。
而且，这些模拟器可以重置、重复使用，进而研究人员能够仔细比较不同控制算法。
然而，这些模拟器主要是为「刚体动力学」设计的，并且需要大量人工数据收集。
那么，如何让模拟机器人打开一盒咖啡滤纸、用刀切水果、拧开一罐果酱，或与人类、其他AI智能体互动呢？
家庭环境中，常见的日常物品、宠物很难模拟，训练机器人极度缺少真实世界的用例。
因此，在有限数量任务中，对机器人进行小规模真实/模拟评估，并不能准确预测其在真实世界中的表现。
也就是说，这样训练出的机器人，很难具备真实世界「通用泛化」能力。
1X研究团队采取了全新的方法，来评估通过机器人：
直接从原生传感器数据中学习模拟，并利用它在数百万情境中，评估机器人策略。
这种「世界模型」方法的优势在于，可以一键获得真实世界所有复杂数据，而无需手动创建资产。
过去一年里，1X团队收集了超5000小时EVE人形机器人数据。
这些数据包括，机器人在家庭和办公室环境中，执行各种移动操作任务，以及与人互动的场景。
然后，他们将视频和动作数据结合，训出一个世界模型。
这个模型非常强大，不仅能够根据所观察到的情况，执行动作，还能生成视频，预测未来的场景画面。












 

动作可控，「脑补」弹空气吉他
1X世界模型能够根据不同的动作指令，生成多样化的输出。
如下图所示，展示了基于四种不同动作序列，生成的各种结果。这些动作序列，都是从相同的初始画面帧开始。
与之前一样，这些所展示的示例，都不包含在训练数据中。



世界模型的主要价值在于，能够模拟物体之间的交互。
在接下来的模拟生成中，研究人员为模型提供相同的初始场景，并设置了三组不同的抓取盒子的动作。
在每个模拟场景中，被抓取的盒子，会随机械手运动而被提起和移动，而其他未被抓取盒子纹丝不动，保持原位。

即便没有给出具体的动作指令，世界模型也能生成看起来合情合理的视频。
比如说，它能自己在前行时，避开行人和障碍物，这种行为是很符合常理的。


模拟叠T恤，长期任务也在行

此外，1X还可以生成长视频。
正如开头所展示的例子，NEO模拟了一个完整的T恤折叠演示。
值得一提的是，T恤等可变形物体，往往在「刚体模拟器」中难以实现。

当前存在的问题

 

不过，1X的世界模型同样存在一些问题。

物体一致性

比如，模型在与物体交互的过程中，可能无法保持物体的形状的和颜色一致性。
尤其是当物体被遮挡，或者以不理想角度呈现时，世界模型在生成视频过程中，物体外观可能会出现变形。

有时，物体甚至完全消失不见。
比如，在执行拿起红色小球并放置在盘子上这一动作时，球在过程中莫名其妙地就消失了。

物理学定律

而且，它也不懂物理世界中的基本定律。
有时候，NEO能够对物理属性有自然的理解，比如松开机械手之后，勺子会掉落到桌子上。

但在很多情况下，生成的结果并没有遵循物理法则，比如下面这个，盘子就直接悬在了空中。
这说明，世界模型并不理解所有物体，都受到竖直向下的重力作用。

自我认知

另外，研究人员让AI机器人EVE走到镜子前，观察其是否会生成与镜子中的相对应的行为。
没想到，它在抬起另一只手臂时，镜子中没有同步。
可见，现在1X模型没有自我意识的表现。


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