用GPT-4训练机器人，英伟达最新Agent开源：任务越复杂越拿手

训练机器人，AI 比人类更拿手！

英伟达最新 AI AgentEureka ，用 GPT-4 生成奖励函数，结果教会机器人完成了三十多个复杂任务。

比如，快速转个笔，打开抽屉和柜子、抛球和接球。

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 Jim Fan 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。

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：

首先，无需任何特定提示工程和奖励模版。使用原始 Isaac Gym　（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 Isaac Gym 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。

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 Yecheng Jason Ma，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 Jim Fan 此次也是通讯作者之一。

咳咳，不过至于网友提到的弹钢琴，Jim Fan 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）