基於預訓練視覺特徵的世界模型實現零樣本規劃：DINO-WM

Core Concepts

本文介紹了一種名為 DINO-WM 的新型視覺世界模型，它利用預先訓練的視覺特徵，可以在沒有任何特定任務數據或獎勵函數的情況下，進行零樣本規劃和解決多種控制任務。

Abstract

DINO-WM：基於預訓練視覺特徵的世界模型實現零樣本規劃

本文介紹了一種新的方法，DINO-WM（基於 DINO 的世界模型），用於在沒有重建視覺世界的情況下對視覺動態進行建模。DINO-WM 利用使用 DINOv2 預先訓練的空間塊特徵，使其能夠通過預測未來塊特徵從離線行為軌跡中學習。這種設計允許 DINO-WM 通過動作序列優化來實現觀察目標，並通過將期望的目標塊特徵視為預測目標來促進任務無關的行為規劃。作者在迷宮導航、桌面推動和粒子操縱等各種領域評估了 DINO-WM。實驗表明，DINO-WM 可以在測試時生成零樣本行為解決方案，而無需依賴專家演示、獎勵建模或預先訓練的逆模型。值得注意的是，與現有的最先進工作相比，DINO-WM 表現出強大的泛化能力，適應於不同的任務系列，例如任意配置的迷宮、具有不同物體形狀的推動操作和多粒子場景。
引言
機器人和具身人工智能近年來取得了巨大的進展。模仿學習和強化學習的進步使智能體能夠學習跨越不同任務的複雜行為。儘管取得了這些進展，但泛化仍然是一個重大挑戰。現有方法主要依賴於策略，這些策略一旦經過訓練，在部署期間就會以前饋的方式運行，即在沒有任何進一步優化或推理的情況下將觀察結果映射到動作。在這種框架下，成功的泛化本質上要求智能體在訓練完成後擁有所有可能任務和場景的解決方案，這只有在智能體在訓練期間看到過類似場景的情況下才有可能。然而，預先學習所有潛在任務和環境的解決方案既不可行也不高效。
世界模型的挑戰
構建更好的離線世界模型的核心問題是，是否存在不損害其通用性的替代輔助信息？
DINO-WM 方法
為了實現這一點，本文提出了 DINO-WM，這是一種從離線軌跡數據集中構建任務無關世界模型的新穎且簡單的方法。DINO-WM 對世界緊湊嵌入的動態進行建模，而不是對原始觀察結果本身進行建模。對於嵌入，作者使用來自 DINOv2 模型的預先訓練的塊特徵，該模型預先提供了空間和以對象為中心的表示。作者推測，這種預先訓練的表示能夠實現穩健且一致的世界建模，從而放鬆了對特定任務數據覆蓋的要求。給定這些視覺嵌入和動作，DINO-WM 使用 ViT 架構來預測未來的嵌入。一旦訓練了該模型，解決任務的規劃就被構建為視覺目標到達，即在給定當前觀察結果的情況下到達未來的期望目標。由於 DINO-WM 的預測質量很高，因此我們可以簡單地使用模型預測控制和推理時優化來達到期望的目標，而無需在測試期間使用任何額外信息。
實驗結果
DINO-WM 在涵蓋迷宮導航、滑動操作和粒子操作任務的四個環境套件中進行了實驗評估。實驗結果表明：

DINO-WM 產生高質量的未來世界建模，這可以通過從訓練過的解碼器改進的視覺重建來衡量。
使用 DINO-WM 訓練的潛在世界模型，在最困難的任務上顯示出實現任意目標的高成功率。
DINO-WM 可以在任務系列中的環境變化（例如，導航的不同迷宮佈局或操作的不同對象形狀）中進行訓練，並且與現有工作相比，可以實現更高的成功率。
結論
DINO-WM 是一種在潛在空間中對視覺動態進行建模的簡單而有效的技術，無需像素空間重建。實驗證明，DINO-WM 可以捕獲環境動態並泛化到未見過的配置，獨立於任務規範，從而實現測試時的視覺推理，並通過規劃為下游任務生成零樣本解決方案。DINO-WM 朝著彌合任務無關世界建模與推理和控制之間的差距邁出了一步，為現實世界應用中的通用世界模型提供了有希望的前景。

Stats

在最困難的任務的 LPIPS 指標上，這比之前最先進的工作提高了 56%。
在最困難的任務上，給定使用 DINO-WM 訓練的潛在世界模型，顯示出實現任意目標的高成功率，平均比之前的工作提高了 45%。

Key Insights Distilled From

DINO-WM: World Models on Pre-trained Visual Features enable Zero-shot Planning

by Gaoyue Zhou,... at arxiv.org 11-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.04983.pdf

Deeper Inquiries

DINO-WM 如何應用於需要與人類互動和協作的機器人任務？

DINO-WM 作為一個以視覺為基礎的世界模型，在需要與人類互動和協作的機器人任務中具有很大的應用潛力，但同時也面臨一些挑戰。
潛在應用：

**預測人類行為：**DINO-WM 可以通過觀察人類過去的行為軌跡，學習人類行為模式，並預測人類未來的動作。這對於機器人預判人類意圖，提前採取行動，實現更自然、流暢的人機互動至關重要。
**協作任務規劃：**在協作任務中，DINO-WM 可以根據對環境和人類行為的理解，規劃機器人的動作，例如預測人類需要哪些工具，並提前準備好遞給人類。
**學習人類偏好：**DINO-WM 可以通過觀察人類在不同情境下的選擇，學習人類的偏好，例如人類喜歡將物品放置在哪裡，機器人可以學習這些偏好，並在與人類互動過程中更好地滿足人類的需求。
挑戰：

**人類行為的多樣性和複雜性：**人類行為往往具有很大的多樣性和複雜性，DINO-WM 需要學習大量的數據才能準確預測人類行為。
**人類行為的意圖理解：**DINO-WM 目前只能根據視覺信息預測人類的動作，而無法理解人類行為背後的意圖。
**實時互動和安全性：**在與人類互動過程中，機器人需要實時響應人類的動作，同時保證安全。
未來方向：

**結合多模態信息：**將 DINO-WM 與語音識別、自然語言處理等技術結合，使機器人能夠理解人類的語言指令，並根據語義信息更準確地預測人類行為。
**融入社會規範和常識：**在 DINO-WM 的訓練過程中，融入社會規範和常識，使機器人能夠更好地理解人類行為的合理性和預期性。
**發展人機互動的評估指標：**建立評估人機互動質量的指標，例如互動的自然度、流暢度、效率等，用於指導 DINO-WM 的訓練和改進。
總之，DINO-WM 為機器人參與人類互動和協作任務提供了新的思路和方法，但要實現真正自然、智能的人機互動，還需要克服許多挑戰。

如果預先訓練的視覺特徵與目標環境存在顯著差異，DINO-WM 的性能會如何受到影響？

如果預先訓練的視覺特徵與目標環境存在顯著差異，DINO-WM 的性能的確會受到影響，主要體現在以下幾個方面：

特徵泛化能力下降： 預先訓練的視覺特徵通常是在大型數據集上訓練的，這些數據集可能無法涵蓋目標環境的所有視覺特徵。當目標環境與訓練數據集存在顯著差異時，例如光照條件、物體外觀、場景布局等方面，預先訓練的模型可能無法有效地提取目標環境中的關鍵特徵，導致模型的泛化能力下降。
世界模型預測精度降低： DINO-WM 的核心是利用視覺特徵預測未來的世界狀態。如果視覺特徵無法準確地反映目標環境，那麼世界模型的預測精度就會降低，進而影響到機器人的規劃和決策。
需要更多的訓練數據： 為了彌補預先訓練模型與目標環境之間的差異，可能需要在目標環境中收集更多的數據，用於微調 DINO-WM 的觀察模型或整個世界模型。
應對策略：

領域自適應： 可以採用領域自適應技術，例如 adversarial domain adaptation，將預先訓練的模型遷移到目標環境中。
微調： 可以使用目標環境的數據對 DINO-WM 的觀察模型或整個世界模型進行微調，使其更好地適應目標環境。
設計更魯棒的視覺特徵： 探索更魯棒的視覺特徵提取方法，例如針對特定環境設計的特征提取器，或使用更通用的特征表示方法，例如自監督學習方法。
總之，DINO-WM 的性能在很大程度上依賴於視覺特徵的質量。當預先訓練的視覺特徵與目標環境存在顯著差異時，需要採取相應的策略來提高模型的泛化能力。

構建能夠理解和推理抽象概念（例如因果關係或社會規範）的世界模型有哪些潛在挑戰和機遇？

構建能夠理解和推理抽象概念的世界模型是人工智能領域的一項重要挑戰，同時也蘊藏著巨大的機遇。
潛在挑戰：

抽象概念的表示： 如何在世界模型中有效地表示抽象概念，例如因果關係、社會規範、道德準則等，是一個尚未解決的問題。
抽象推理的機制： 目前尚不清楚如何讓世界模型像人類一樣進行抽象推理，例如從具體的事件中歸納出一般的規律，或根據社會規範預測人類行為。
數據和評估： 訓練理解抽象概念的世界模型需要大量的標註數據，而這些數據往往難以獲取。同時，評估世界模型對抽象概念的理解能力也是一個挑戰。
潛在機遇：

更智能的機器人： 理解抽象概念的世界模型可以讓機器人更智能地與人類互動，例如理解人類的意圖、遵守社會規範、做出符合道德的決策。
更强大的決策系統： 在複雜的決策場景中，理解抽象概念的世界模型可以幫助決策系統更好地預測未來，評估不同決策的後果，做出更合理的決策。
促進對人類認知的理解： 構建理解抽象概念的世界模型的過程，本身也是對人類認知過程的探索，有助於我們更好地理解人類思維的奥秘。
未來方向：

結合符號主義和聯結主義： 將符號主義人工智能的邏輯推理能力與聯結主義人工智能的模式識別能力相結合，構建更强大的混合型世界模型。
借鑒認知科學和心理學： 從認知科學和心理學中汲取靈感，探索人類理解抽象概念的機制，並將其應用到世界模型的設計中。
開發新的學習算法： 研究新的學習算法，使世界模型能夠從有限的數據中學習抽象概念，並進行有效的推理。
總之，構建能夠理解和推理抽象概念的世界模型是人工智能發展的重要方向，雖然面臨諸多挑戰，但也充滿了機遇。相信隨著研究的深入，我們終將創造出更加智能、更像人類的機器。