不知大家有没有注意到（也可能是我敏感了），最近一些大机构不约而同地开始挖新坑了，两个风向标DeepMind和OpenAI，先后发布了Gato和VPT，期望除了图像和文本之外，预训练模型也能够与环境交互。

这个方向，叫Embodied AI（具象AI）。

与具象AI对立的词是Internet AI^[1]，指通过互联网上的数据进行学习，比如我们一直在做的CV、NLP。而Embodied AI是指从与环境的交互中学习。

NLP+CV+RL，这个组合大概率是通向终极目标的必经之路，但我没想到这么快就要来了。而且随着预训练的颠覆，这个坑变成了：

如何通过互联网上丰富的多模态数据，训练一个通用模型，可以根据指令在环境中执行各种任务。

上述是我自己给出的问题定义，其中有以下两个难点：

如何提升学习效率：正如LeCun说的，通过与环境交互学习有很大风险，效率也低(正向奖励太少)，而通过观察(observation)，利用现有数据学习效率才更高，这样也可以延续预训练-精调/Prompt的范式，把更多的知识迁移到下游
复杂的输入输出和环境：在最复杂的情况下，模型的输入是多模态指令，输出是可以在真实环境执行的动作。其实针对Embodied AI的评估有多种任务，比如Navigation、Manipulation、Instruction following，但指令是可以描述所有任务的，需要更高维的理解。同时，输出的动作空间大小、环境是模拟的还是真实的，都会带来不同的挑战

以这两个难点为轴，上半年一些机构的进展如下：

下面就从右下到左上的顺序介绍一下这些工作。

P.S. 这些工作大部分都是我近几个月在信息流看到的，如有遗漏请留言我。

SayCan、LM-Nav

在今年4月份，Google Robotics团队发布了一篇SayCan的工作^[2]，输入自然语言指令，让机器人在真实的环境中执行任务。

Robotics的团队还是比较偏RL的，作者的方法是搭建了一个Pipeline：

把指令变成Prompt，利用LM把指令分解成skill，这些skill都是提前用RL训练好的（比如机械手拿起眼前的物体就是一个skill）
通过训练好的价值函数，联合LM给出skill的概率分布，执行概率最大的
执行完第一个skill之后，再拼接成新的prompt生成第二个skill

作者虽然能够在真实环境中执行任务，但在学习效率上还有待提高，每个skill都是单独训练的，只利用了训练好的语言模型来减少学习成本。

随后在7月初，这个团队又推出了一篇LM-Nav的工作^[3]，更加fancy，给小车一个指令，告诉它往哪走，在哪儿拐，小车就能自己开过去。

不过作者拆解得也更加复杂，总共用了三个模型：

执行的流程是：

VNM对环境进行建模
LLM对命令进行拆解
VLM对环境进行解析
把1和3结合起来，搜索最佳路径
用VNM执行

做Robotics的团队还是很强的，做完了就真的能直接在现实里跑起来，不过解决方案的效率离终极目标还有些距离。下面介绍的工作基本都是在虚拟环境中尝试了。

WebShop

WebShop^[4]是7月份普林斯顿刚出的工作，作者做了一个简化版的电商APP，学习如何根据用户需求去下单商品。真正放到亚马逊上使用后成功率有27%，跟测试的28%很接近，不够本事就都是「虚拟环境」，比起上篇工作的复杂度还是弱一些。

作者也是通过Pipeline方案实现的：

对于输入的指令，用seq2seq模型生成搜索query
因为动作空间比较有限，作者训练了一个选择模型，分别给每个动作进行打分得到S(o,a)，从而采样出下一步动作，如下图

这份工作也是很好的尝试，除了真实环境之外，与手机、电脑的交互占据了我们生活中大部分时间，提效的第三方个性化工具也是有些发展前景的。

Gato

Gato^[5]是DeepMind在5月份发表的工作，当时还是蛮刷屏的，如果说上面两个工作都仍旧把Embodied AI拆解成多模态理解+RL模型执行，那Gato则是证明了一个模型就可以做所有事情。

作者让一个自回归模型承担所有，包括打游戏（RL）、图像说明、聊天

不过在学习打游戏时，是利用其他SOTA的强化模型直接生成的监督数据。

虽然在数据利用上没有延续预训练的范式，但终于完成了由Pipeline到End2End的突破。

VPT

VPT^[6]是OpenAI在6月底提出的工作，就是那个在「我的世界」里玩的贼6的agent。

OpenAI延续了以往的风格，自回归 is all you need。

最粗暴的想法，就是输入图像，预测下一帧，但下一帧图像怎么映射成动作呢？

于是作者先训练了一个反向模型IDM(inverse dynamics model)，输入双向上下文视频，预测当前帧对应的键盘和鼠标动作。训练完了之后给8年长的视频进行标注，这样监督数据就都有了。

于是延续老方法，自回归一把梭，训出了一个LM，根据输入的帧序列，预测未来的动作，就把游戏给玩6了。

这个工作也把图像理解和动作预测结合到了一起，但输入没有指令，复杂程度还差一些。也可能是发布的比较仓促，因为就在这篇工作的前6天，英伟达发布了同样以「我的世界」为基础的MINEDOJO。

MINEDOJO

英伟达在6月中发布的MINEDOJO^[7]是我目前个人最喜欢的一篇工作，比起VPT它有两个优点：

无监督，学习效率更高
指令作为输入，更加复杂

英伟达更多的还是从RL的角度来思考解决方案，RL最重要的就是奖励函数，它作为监督信号，会影响模型的动作，从而决定是否能采样到有效数据。

于是作者提出了MINECLIP模型，利用CLIP的思路进行预训练，计算视频和文本指令的相似度，作为RL的奖励值，有种生成器-判别器的感觉。

同时，相比起OpenAI整理的8年视频数据，英伟达收集了MineCraft相关的33年的视频、6k+维基百科、百万级别的reddit讨论，全部都开源出来了，真是太良心。

总结

最近业余时间主要关注了一些Embodied AI的工作，同时也给了我其他启发：如果说数据是算法的天花板，那现在的瓶颈，比如推理、常识学习，原因可能在于现有数据的多样性？

视觉、听觉、触觉都是我们认识世界的途径之一，他们之间的联系也会让我们加深理解，把模态叠加起来，让模型不断接近我们的现实世界，或许是突破单模态任务瓶颈的方法。

另外，这个方向也催生了另外一门生意，还记得靠模型和数据起家估值20亿的HuggingFace吗？到了Embodied AI时代，虚拟环境就是必需品了，OpenAI、英伟达、AllenAI都发布了他们的虚拟环境，能否滋生一个新的生态，未来可期。

参考资料

[1]

A Survey of Embodied AI: From Simulators to Research Tasks: https://arxiv.org/abs/2103.04918v5

[2]

Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances : https://arxiv.org/abs/2204.01691

[3]

LM-Nav: Robotic Navigation with Large Pre-Trained Models of Language, Vision, and Action: https://arxiv.org/abs/2207.04429

[4]

WebShop: Towards Scalable Real-World Web Interaction with Grounded Language Agents: https://arxiv.org/abs/2207.01206v1

[5]

A Generalist Agent: https://arxiv.org/abs/2205.06175

[6]

Video PreTraining (VPT): Learning to Act by Watching Unlabeled Online Videos: https://arxiv.org/abs/2206.11795

[7]

MINEDOJO: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge: https://arxiv.org/abs/2206.08853v1


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