主要观点总结
文章介绍了UC伯克利BAIR实验室的Sergey Levine研究团队提出的强化学习框架HIL-SERL，该框架可在现实世界中训练通用的基于视觉的机器人操作策略，表现卓越，在多种任务上实现100%的成功率，即使面临外部干扰也能取得良好表现。文章详细阐述了HIL-SERL系统的设计和实验成果，展示了其在实际操作中的强大能力。
关键观点总结
关键观点1: HIL-SERL系统的效果及特点
HIL-SERL系统能在相当短的时间内（1-2.5小时）在所有任务上实现100%的成功率，远超基线方法的平均成功率。该系统具有人类参与的校正程序，可从错误中学习并提高性能，尤其对于一些难以从头开始学习的任务。其能处理复杂而精细的任务，有着动态且高维的动作空间，之前一些研究者认为无法通过强化学习来学习的技能，BAIR团队的研究证否了这个说法。
关键观点2: HIL-SERL系统的组成
HIL-SERL系统由三个主要组件组成：actor过程、learner过程和位于learner过程中的重放缓存。它们都能以分布式的方式运行。actor过程与环境交互，将数据发送回重放缓存。环境采用模块化设计，允许灵活配置各种设备。Learner过程从演示缓存和RL缓存中采样数据，使用RLPD优化策略，并定期将更新后的策略发送到actor进程。人类参与体现在使用SpaceMouse等设备远程操作，干预机器人的行动。
关键观点3: 实验结果
研究团队选择了七个任务来测试HIL-SERL，包括操纵动态物体、精确操作、动态和精确操作相结合、操纵柔性物体以及包含多个子任务的多阶段任务。结果显示，HIL-SERL在几乎所有任务上都达到了100%的成功率，显著超过了基线方法的平均成功率。此外，人工干预的总时长也大幅度减少，策略不断优化，越来越不需要人类操心。
文章预览
机器之心报道 编辑：Panda、佳琪 把平均成功率从 50% 拉到了 100%。 最近，AI 的进步有目共睹，现在这些进步已经开始传递到机器人领域。强大的 AI 技术也能帮助机器人更好地理解其所处的物理世界并采取更合理的行动。 近日，UC 伯克利 BAIR 实验室的 Sergey Levine 研究团队提出了一个强化学习框架 HIL-SERL，可直接在现实世界中训练通用的基于视觉的机器人操作策略。 HIL-SERL 的 表现堪称前所未有的卓越， 仅需 1-2.5 小时的训练就能在所有任务上实现 100% 的成功率。 要知道，基线方法的平均成功率还不到50%。 就算有外部干扰，机器人也能取得很好的表现。 论文一作 Jianlan Luo 的推文，他目前正在 UC 伯克利 BAIR 实验室从事博士后研究 团队导师 Sergey Levine 也发了推文宣传这项研究，他是一位非常著名的 AI 和机器人研究科学家，曾是 2021 年发表相关论文最多
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