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谷歌AI教机器狗对话式指令
谷歌的研究人员可能终于找到了一种技术解决方案—可以完成训练顽固的狗听从指令的艰巨任务。当然，前提是你愿意选择机器狗。
谷歌DeepMind团队的一群研究科学家设计了一个名为SayTap的大型语言模型，可以将人类可能给予狗的各种指令翻译成四足狗状机器人能够理解的格式。这个模型使得机器狗状机器人能够理解基本的指令，如向前和向后走，以及更具情境性、更复杂的概念，如追逐松鼠或在热表面快速奔跑。
为了实现这一切，DeepMind的研究人员为四足机器人分配了一个期望的“脚接触模式”，其中1表示脚落地，0表示脚离地。然后，将这些输入与各个四肢的多种组合进行映射，教导机器狗如何行走、小跑或原地跳跃。研究人员表示，这些脚接触模式的组合是“自然语言用户指令和运动控制器之间的一种新接口。”如下图所示，一位研究人员要求机器狗“慢跑前进”。底部的框显示了一个计算机模型将这个英语指令翻译成与任务相关的二进制代码。然后将其发送给机器狗，它会像一个听话的孩子一样尽职尽责地执行。
研究人员指出，成功执行“前进”等基本指令并不算太复杂。更有趣的是，他们指出SayTap有能力“处理非结构化和模糊的指令。”通过给模型提供简短的提示，研究人员成功地命令机器狗在被告知“我们要去野餐”时跳上跳下。在另一个测试中，当推广人员告诉机器狗“地面非常热”时，它知道要快速奔跑。在可能是最有趣的例子中，机器狗甚至在被告知远离松鼠时慢悠悠地后退。许多真实的狗主人都会渴望获得这种程度的服从。
“SayTap将期望的脚接触模式引入作为自然语言与低层控制器之间的新接口，”研究人员在最近的博客文章中写道。“这种新接口简单易用、灵活，并且允许机器人遵循直接的指令和不明确说明机器人应如何反应的命令。”
尽管广大公众现在普遍将大型语言模型与其在几秒钟内生成书籍篇章或独特怪异图像的能力联系在一起，但StayTap的研究突显了这些系统在将复杂的人类语言转化为机器可理解的提示方面的能力。研究人员将StayTap描述为“可以转移到真实机器人硬件上的控制器”，但我们可以很容易地看出，类似的进展有一天可能让人们通过简单地与机器人说话就能真正地与先进的机器人互动，就像与另一个人类交流一样。
