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目前科学家们正在努力让机器人变得更加智能，教会他们完成诸如擦拭桌面，端盘子等复杂技能。以往机器人要在非结构化环境执行这样的任务，需要依靠固定编程进行，缺乏场景通用性，而现在机器人的学习过程主要在于模仿，即通过观看人类的演示，录入到程序当中进行训练，进而掌握和人类相同的运动技能。

事实上，机器人应该是一个出色的模仿者。但如果工程师未对机器人进行编程，使其适应各种可能的碰撞与轻微推动，则机器人在处理这些情况时可能表现不足，机器人无法处理这些行为时会回到原点重新进行任务。

针对这一问题，麻省理工学院的工程师尝试教会机器人一定的常识认知能力，以此来应对在遭到碰撞或推动时能够偏离预设路径。他们研发了一种创新方法，将机器人的运动数据与大型语言模型（LLM）的“常识性知识”相结合，来增强机器人的应变能力。

融合LLM功能之后机器人如何拾取和放置红色罐子

采用该研究方法，机器人能够从逻辑上将许多给定的家庭任务解析为子任务，并对子任务中突然的干扰行为进行物理调整，这样机器人就能继续执行指令，而无需回归初始状态重新执行整个操作，此外工程师也不需要为中途出现的每一个突发情况来编写修复程序。

机器人遇到人为干扰可自动纠正错误

模仿学习是目前家用机器人的主要学习方法，但这种学习方法也有一定的风险，如果盲目模仿人类运动轨迹，一旦产生微小的错误，那么深度学习会将错误进行放大，最终导致执行过程当中产生其他的错误行为。研究人员通过全新的模型算法，使得机器人具备自我纠正执行错误，提升整体任务完成率。

▍LLM可通过自然语言告知机器人完成任务的每个步骤

在具体的实验中，研究人员将勺子固定在机械臂上，左右两侧各有一个碗，机器人的任务是将左侧碗中的玻璃球，通过操作勺子，顺利将玻璃球挪到右侧空碗当中。但为了完成这样的任务，研究人员通常需要机器人在一个流体轨迹上完成舀和倒的动作，为此演示人员通常需要做多次这种动作以此来让机器人进行学习。

机器人从语义空间中的LLM中提取常识知识

机器人在执行这个指令时，所需要的规划是线性的，必须先将勺子伸进装有玻璃球的碗中，才能舀起玻璃球，在运送玻璃球的过程当中遭遇碰撞和拖动则会停下来，回到起点重新进行任务。

机器人2D导航任务的图示

研究人员发现，机器人运行的一些动作可以由LLM自动完成。利用深度学习模型可以管理大量的文本库，并利用这些文本库建立单词、句子和段落之间的联系，并根据这些联系生成全新的句子。此外，LLM还能在提示下列出特定任务所涉及的子任务的逻辑列表。

研究人员表示，LLM可以用自然语言告诉你如何完成任务的每个步骤。人类的连续演示就是这些步骤在物理空间中的体现。将两者进行有效地结合，机器人就能自动知道自己处于任务的哪个阶段，并能够在动作受到干扰时，自动重新规划和恢复任务。

▍融合算法之后 机器人执行指令变得更加聪明

研究团队的新算法将LLM针对特定子任务的自然语言标签与机器人在物理空间中的位置，以及编码机器人状态的图像连接起来，将机器人的物理坐标或机器人状态图像映射到自然语言标签，随后根据机器人的物理坐标或图像视图，自动识别机器人所处的语义子任务。

机器人舀玻璃球任务示意图

在实验中尽管工作人员在机器人执行任务的时候，手动拖拽并且打散勺子中的玻璃球，使其偏离轨道，但机器人依然不会停下来，回到原点重新执行任务，同时也不会在勺子上没有玻璃球之后，继续执行任务，而是能够自我纠正，在完成每个子任务后再继续下一个任务。

从这方面来看，机器人拥有了一定的智能性，而不是盲目在存在错误时，继续执行未完成的指令，而是通过识别子任务的方式，及时进行修正，进而完成整体任务。采用该算法，有效减少了人工调试成本。