Die Autoren von A Survey on Vision-Language-Action Models for Embodied AI sind der Überzeugung, dass die Zukunft der verkörperten KI in Vision Language Action Models (VLAs) - Bild-Sprache-Aktions - Modellen - liegt. Ein Bild-Sprache-Aktions - Modell kombiniert visuelle Wahrnehmung, Sprachverständnis und Handlungsfähigkeit in einem einzigen System.
Bild-Sprache-Aktions - Modelle sind für Roboter essentiell, da sie die Fähigkeit besitzen müssen, sprachliche Anweisungen zu verstehen, die Umgebung visuell wahrzunehmen und geeignete Aktionen zu generieren. VLA-basierte Strategien zeigen sich im Vergleich zu früheren Deep Reinforcement Learning-Ansätzen durch eine höhere Vielseitigkeit, Geschicklichkeit und Generalisierbarkeit in komplexen Umgebungen aus. Damit sind VLAs nicht nur für kontrollierte Umgebungen wie Fabriken, sondern auch für alltägliche Aufgaben wie Kochen und Zimmerreinigung geeignet.
Eine der größten Herausforderung sei die Entwicklung einer Multitasking-Strategie, da sie das Erlernen einer breiteren Palette von Fähigkeiten und die Anpassung an dynamische und unsichere Umgebungen erfordere. Abgesehen davon wird durch die Aufgabenspezifikation eine weitere Ebene der Komplexität hinzugefügt.
An dieser Stelle kommen Bild-Sprache-Aktions - Modelle ins Spiel:
"Aufbauend auf dem Erfolg von vortrainierten Vision Foundation-Modellen, LLMs und VLMs haben Vision-Language-Action-Modelle ihre Kompetenz bei der Bewältigung dieser Herausforderungen bewiesen. Vortrainierte visuelle Repräsentationen von hochmodernen Vision-Encodern unterstützen VLAs bei der Wahrnehmung komplexer Umgebungen und liefern genauere Schätzungen wie Objektklasse, Objektposition und Objektgeometrie. Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen wird die Aufgabenspezifikation auf der Grundlage von Sprachanweisungen zu einer praktikablen Option. Zahlreiche Möglichkeiten zur Integration von Bildverarbeitungsmodellen und Sprachmodellen wurden von den VLM-Gründungen erforscht, darunter BLIP-2, Flamingo usw. Diese Innovationen aus verschiedenen Bereichen befähigen VLAs, die Herausforderungen der verkörperten KI zu bewältigen".
Zur Rolle der Visual Language Models (VLMs): "VLMs stehen in enger Beziehung zu VLAs, da die multimodalen Architekturen von VLMs ohne weiteres von VLAs übernommen werden können".
Von entscheidender Bedeutung sind Vision Encoder:
"Vortrainierte visuelle Repräsentationen unterschätzen die Bedeutung des Vision-Encoders, da die visuelle Beobachtung eine entscheidende Rolle bei der Wahrnehmung des aktuellen Zustands der Umgebung spielt. Folglich setzt es eine Obergrenze für die Leistung des Gesamtmodells. Bei VLAs werden allgemeine Bildgebungsmodelle anhand von Roboter- oder menschlichen Daten vortrainiert, um ihre Fähigkeiten bei Aufgaben wie Objekterkennung, Extraktion von Affordanzkarten und sogar Bild-Sprache-Abgleich zu verbessern, die für Roboteraufgaben unerlässlich sind".
Jüngste Fortschritte im Bereich der Bild-Sprache-Aktions - Modelle hätten laut den Autoren gezeigt, dass diese Modelle in der Lage sind, komplexe Aufgaben unter verschiedenen Bedingungen zu bewältigen. Jedoch bestünden noch erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Verallgemeinerung, Effizienz und Sicherheit.
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