MIT博士让机器人自学“常识”：大模型加持，无需人类即可自我纠正，完成复杂家务劳动

机器人是出色的人类模仿者，但大多离不开人类的帮助，比如一些预设的编程。尤其是家用机器人，在面对复杂的家务劳动时，如果“大脑”中没有足够多的常识，就很难满足人类家庭的日常需求。如今，在大型语言模型（LLMs）的驱动下，家用机器人已经可以掌握“常识性知识”，能够在没有人类的帮助下进行自我纠正，出色地完成复杂的家务劳动。相关研究论文以“Grounding Language Plans in Demonstrations Through Counterfactual Perturbations”为题，以会议论文的形式已发表在人工智能（AI）顶会 ICLR 2024 上。  麻省理工学院（MIT）电气工程和计算机科学系博士 Yanwei Wang 为该研究论文的通讯作者。 他表示，模仿学习是实现家用机器人的主流方法。但是，如果机器人盲目地模仿人类的运动轨迹，微小的错误就会不断累积，最终导致执行过程中的其他错误。“有了 ………………………………