具身智能反馈模块的特点：实现自主学习演进

具身智能反馈模块的特点：实现自主学习演进

具身智能（Embodied AI）是人工智能领域的一个重要研究方向，它将智能体置于物理环境中，使其能够通过感知、决策和行动与环境进行交互。反馈模块作为具身智能的核心组件，通过不断接收和处理环境反馈，实现自主学习和演进。本文将探讨反馈模块的特点及其在具身智能中的重要作用。

反馈模块是具身智能的“调节器”，通过多层交互不断接收来自环境的反馈经验并进行调整和优化，以提高对环境的适应性和智能化水平。反馈模块将环境交互的经验用于优化感知、决策和行动模块，实现感知增强，策略优化和行动适应。

对感知模块而言，环境交互中能够持续反馈视觉、触觉、听觉等各种感官数据，从而提高对外部环境变化的敏感度，实现更准确且更细致的环境感知。例如配备了摄像头和触觉传感器的机器人，通过不断接收和处理视觉图像和触觉反馈，可以更准确地识别物体的形状、位置和材质。

对决策模块而言，环境交互中能够持续反馈行动结果、获取语言指令等，从而快速识别有效和无效策略，做出更智能的决策。例如在家庭服务中，通过持续收集用户的生活习惯和偏好等反馈信息，来优化照明、温控和安防策略，为用户提供更舒适和智能的居住体验。

对行动模块而言，接收反馈信息后，会根据决策模块的指令灵活调整动作，确保在不确定和多变环境中也能高效运转。例如调整运动轨迹、改变力量输出或改变动作顺序，以应对实时的环境变化和任务需求。

反馈模块主要依赖大模型来加速反馈经验的学习，形成闭环的优化过程。

大模型在反馈模块中的应用

一是通过大模型处理收集到的真实交互数据，实现更细致的环境感知。环境交互层面，大模型在与环境交互的过程中，持续收集对象位置、动态和空间关系等细节物理概念信息，并将其转换为奖励信号，实现高保真的动态环境模拟。剑桥研究实验室的LanGWM²⁷将不同时间段的观察、语言和行动纳入记忆反馈模块，增强对环境状态的动态感知。

二是通过大模型处理交互信息，实现模仿人类反馈的决策。人机交互层面，LLMs（大语言模型）及VLMs（视觉语言模型）大模型允许以更自然的方式将环境属性、状态或各种模态的输入提示信息转化为特定的行动指令信号，降低了从交互经验到决策优化间的反馈链路复杂性。斯坦福大学最新的具身智能系统YAY Robot²⁸能够基于人类语言反馈及时调整策略。例如在“清洗盘子”任务中，通过口头反馈使清洁力度明显更强。多机交互层面，大模型在具身智能中主要用于解决单智能体的任务规划问题。然而，由于大模型知识和特定的具身环境不对齐，大模型产生的规划往往难以在环境中执行。中国电信李学龙教授团队提出了一种通过多智能体强化学习的大模型反馈方式，大幅提升群体沟通和环境反馈的效率²⁹。

三是大模型获取交互行动经验，学习最佳行为策略。当LLMs生成行动决策后，可以通过强化学习反馈，根据价值函数对行动进行重新排序，以最大化行动的累计奖励。谷歌的SayCan³⁰利用操作完成程度的价值度反馈来不断优化行动选择。