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기술

SayCan

SayCan기술
발표
2022년
고수준 역할
언어 모델의 절차 지식
현실 연결
사전 학습 기술의 가치 함수
평가 장치
이동형 매니퓰레이터
SayCan은 언어 모델이 제안하는 작업 절차를 로봇의 실제 수행 가능성과 연결하는 방법이다. 고수준 지식은 언어 모델에서 얻고, 미리 학습한 기술의 가치 함수로 현재 환경에서 가능한 동작을 판단한다.

그럴듯한 절차의 한계

작업 설명이 자연스럽다고 특정 로봇이 그 단계를 실행할 수 있는 것은 아니다. 물체의 위치와 보유 기술 및 환경 조건에 따라 가능한 행동은 달라진다.

의미와 가능성

언어 모델은 긴 지시를 수행하는 데 필요한 의미 지식을 제공한다. 각 기술의 가치 함수는 현재 물리적 환경에 연결되는 정보를 제공해 맥락에 맞고 실행 가능한 행동을 고르는 데 쓰인다.

기술을 잇는 계획

로봇은 이미 학습한 저수준 기술을 실행하고 언어 모델은 이 기술들을 이어 복잡한 지시를 다룬다. 따라서 아무 조작 기술도 없는 로봇을 문장만으로 작동시키는 방식은 아니다.

실제 평가의 범위

논문은 추상적인 자연어 지시와 긴 작업을 실제 이동형 로봇에서 평가했다. 가치 함수로 수행 가능성을 고려하더라도 모든 상황의 성공이나 안전을 보장하는 검증 체계와 같지는 않다.

관련 문서

PaLM-E / RT-2 / 가치 함수 / 강화 학습 / 대규모 언어 모델 / 로봇 조작